數據分析師這個職位本身并不特定于性別，男性和女性都可以從事這項工作。至于是否會覺得累，這取決于多種因素，包括個人的工作經驗、工作內容、工作環境、公司文化、個人興趣等。以下是一些可能影響數據分析師工作感受的因素：

1. 工作內容：數據分析師的工作可能包括數據清洗、分析、建模、報告撰寫等，這些工作可能需要高度集中的注意力和長時間面對電腦，對一些人來說可能會感到疲勞。

2. 工作時間：如果工作要求經常加班或者需要在緊迫的截止日期前完成任務，可能會感到壓力和疲勞。

3. 工作強度：項目多、任務重的時候，工作強度會加大，這可能會讓任何人感到累。

4. 個人興趣：如果一個人對數據分析有濃厚的興趣，她們可能會覺得工作更加有趣和有成就感，而不是感到累。

5. 技能和經驗：經驗豐富的數據分析師可能更擅長管理時間和工作負荷，因此可能不會感到那么累。

6. 公司文化和支持：一個支持性的工作環境和良好的工作生活平衡政策可以幫助減少工作壓力。

7. 身體健康和心理狀態：個人的健康狀況和心理狀態也會影響她們對工作的感受。

重要的是，無論性別如何，如果感到工作壓力過大，都應該尋找有效的壓力管理方法，比如合理規劃工作和休息時間、進行體育鍛煉、保持良好的飲食習慣等。同時，與同事、上司或職業顧問溝通，尋求支持和建議也是很好的做法。如果工作環境或文化不利于健康和福祉，考慮尋找一個更加適合的工作環境也是一個可行的選擇。 數據分析師是一個多樣化且不斷發展的職業，涉及多個技能和資質。以下是數據分析師需要的一些關鍵技能和資質：

1. 統計和數學知識：數據分析師需要具備扎實的統計和數學基礎，這有助于理解數據分布、概率論、假設檢驗等統計方法。

2. 數據處理能力：能夠使用SQL、Excel等工具進行數據的收集、清洗、處理和轉換。

3. 編程語言：掌握至少一種編程語言，如Python、R或Java，這些語言在數據預處理、分析和建模中非常有用。

4. 數據可視化：能夠使用Tableau、Power BI、D3.js等工具將數據以圖表和圖形的形式展現出來，以便更好地理解和交流分析結果。

5. 機器學習和人工智能：了解基本的機器學習算法和人工智能概念，這有助于進行更高級的數據分析和預測建模。

6. 商業理解：對業務流程、市場趨勢和行業特定知識有深刻理解，能夠將數據分析與商業目標相結合。

7. 溝通和報告撰寫能力：能夠清晰地向非技術團隊成員解釋復雜的數據分析結果，并撰寫報告和演示文稿。

8. 批判性思維：具備批判性思維能力，能夠從數據中發現問題、提出假設并進行驗證。

9. 持續學習：數據分析是一個快速發展的領域，持續學習新的工具、技術和方法是必要的。

10. 專業認證：如CDA認證，可以證明數據分析師的專業技能和知識，有助于職業發展。

根據《商務數據分析師國家職業標準》（2024年版），數據分析師的職業能力特征包括具有較強的學習能力、計算能力、表達能力及分析、推理和判斷能力。職業技能等級分為四個等級，包括四級/中級工、三級/高級工、二級/技師和一級/高級技師，每個等級都有相應的技能要求和相關知識要求 。

此外，數據分析師在職業發展中可以通過獲取專業認證如CDA來提升自己的市場競爭力。CDA認證考試的通過率因年份和考試難度而異，但根據CDA數據科學研究院發布的數據，第十一屆CDA認證考試的通過率在不同級別上有所差異，四級/中級工的通過率較高 。

在準備CDA認證考試時，可以參考CDA考試大綱和相關教材，利用模擬題庫進行練習，并結合實際案例進行分析。通過考試后，數據分析師可以期待在多個行業中找到合適的崗位，包括金融、醫療、零售、政府等，薪資水平也因地區、行業和個人經驗而異。