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很多同学都在思考职业发展路径问题。最近咨询陈老师的也很多，一个很普遍被问到的，就是：数据分析师的红旗，到底能打多久？今天集中解答一下。还是陈老师的一贯风格，不吹不黑，客观说事。我们一起来看看，面向2023年，数据分析师们最纠结的五个问题：
答：不会！
所谓的“人工智能/智能BI/ChatGPT会取代数据分析师”，正是来自对数据分析工作的不了解。在不懂行的人眼里，数据分析师和算命大师没啥区别，不需要数据采集、不需要数据清洗、不需要数据治理、不需要分析建模、不需要积累经验、不需要你测试验证。只要眉头一皱、掐指一算，咒语一念，符咒一烧，算盘一拨，天上咔嚓一道炸雷掉下一道圣旨：明年业绩1257亿！这就算分析完了。
在不懂行的人眼里，ChatGPT、人工智能、数据分析、算盘、《周易》没啥区别，反正过程他都看不懂，最后咔嚓一声能出个好牛逼的结果。有这种幼稚理念，当然会觉得人工智能会取代数据分析了。而实际企业面临的数据问题是：
1、没有数据：新业务急匆匆上线，压根没采集数据
2、有假数据：业务操控，流程缺失，利益驱动
3、乱七八糟：口径不统一，流程不规范，使用瞎胡闹
4、人为扭曲：业务方为了保住KPI睁眼睛说瞎话
5、不会判断：只知道写同比环比，不会解读意义
6、主观臆断：做数据只为证明自己是对的，强词夺理
只要ChatGPT无法穿着西装打着领带出现在会议现场，它就没法解决基础数据问题，连数据都没有，还分析啥呀分析。
无论哪朝那代，数据分析始终围绕五大问题：
1、是什么（量化结果，获取数据）
2、是多少（树立标准，评价好坏）
3、为什么（寻找原因，验证假设）
4、会怎样（预测前景，探索可能）
5、又如何（综合评估，做出取舍）
通过不断循环的解答这五个问题
我们量化监控业务走势，把不确定变成确定；
我们做出客观的评估，发现问题，沉淀经验；
我们合理预测前景，探索新可能，发现新道路；
最终推动业务持续进步和改善。
这种摸着石头过河的力量，是任何算法不可取代的。当然，石头摸清楚了，数据质量好了，经验总结差不多了，这时候有些传统的工作可以用模型来干。比如在风控、推荐领域，传统业务经验越来越让位给模型。同样的，在新的领域，数据分析继续做着开路先锋。
比如这两年，陈老师主导的项目，就有大量的社交电商、分享裂变、网红带货、私域流量转化的项目，这些项目往往是业务模式创新和数据分析齐头并进的。在这些新领域，各个行业都在摸石头，当然得带着有本事测量深浅的水文师。不然一脚下去踩坑里咋死的都不知道。
当然还有一种论调，来自：以后有智能BI，自动生成SQL代码了，数据分析师就要下岗了。这个更幼稚了，谁TM跟你说数据分析师就是人肉SQL机了！
要我说，这种智能BI越早出越好！正好把那些每天2000行sql的小哥们解放出来，正好把那些无穷无尽的临时取数挡掉，正好可以让市场部那些只懂心机不懂技术的妹子们对着ChatGPT咆哮：“这是总监要的，下班必须给！”——这话都冲着ChatGPT喊去，那画面想想都爽。我们就有更多的时间，来分析问题，来设计实验，来挖掘深层因素，以后出的成绩还多一点。
So，时代淘汰的不是数据分析师，而是只会写SQL的肉鸡，是只会到处问“有没有模板抄抄”的菜鸡，是只会写同步环比的草鸡。大家大可安心。
答：不会
这里不再赘述，只说结论：“运营做数据分析是有原罪的，叫：本位主义”。
只要丫的身份还是运营，丫的数据分析结果就是屁股决定脑袋，就是短视且功利的，这一点跳进黄河都洗不清。
况且运营也就只会写sql而已，你让他弄数仓，搞ETL，搞数据治理试试，不累死也恶心死。这又是“只见高楼起万丈，不见地基累又脏”所产生的误解。所以做数据的同学们不要嫌弃这些脏活累活，这反而是我们的一个护城河（虽然里边都是泥巴）。
当然，那些只会写“本月比上月少了1000万业绩，连续三个月下跌”的数据分析师，铁定被运营取代呀。这种玩意只要眼睛不瞎，且识字，都能写呀！连我们家小爷coco都会看着爸比画的条形图说：“这根短了”，他再学会一句“要搞高”，就能去很多互联网公司当“数据分析师”了呀。这种不被取代就见鬼了。
答：难
第一，因为算法被炒得太热，所以很多人会希望数据分析师懂算法，从而增加了面试难度。是滴就是那些不明真相的吃瓜群众，总想着：“算法这么牛逼的都会了，分析还不会吗？”抓着做分析的往死里问算法，进了公司才发现，他喵子的除了交易流水屁数据没有，算法个蛋蛋。
第二，因为很多运营自己开始sql，导致对分析能力的要求更高。一个矛盾点是：很多领导自己也没见过高级的数据分析长啥样，于是会瞎提要求，把很多业务问题归为数据问题，去问数据分析师怎么卖货。这要是正儿八经的数据分析师可能真的就冤死了。
第三，因为互联网行业寒冬，导致释放出来大量劳动力，于是想转行的，算法（只会调参）失业的，做运营的，根红苗正做分析的，都在找数据分析工作，竞争更激烈，自然找工作更难。
综上，难是肉眼可见的难，大家多多努力，少点冲动是正道。
严格来说，这篇可以单独写。这里先列个提纲：
1、连excel，sql，python（速成ESP套餐）都不会的，赶紧学技术，加强能力
2、吃了ESP套餐的，学点数仓，ETL，数据治理，提升基础能力
3、和业务走得近的，多补充业务知识，特别是新领域的数据运用
4、公司数据基础好，本人知识扎实的，挑战一下算法
总之，横行扩宽业务知识面，纵向在数仓方向强化，能力强的看点算法，技多不压身，能力强自然出路多。
严格来说，这篇又可以单独写。这里先列个提纲：
1、业务能力强的，可以往用户增长、用户运营等策略性强的部门转，这些部门天生就需要很强的分析能力。
2、技术强的，可以往数据产品方向转，移动BI、大屏、运营助手等产品是很好的出成绩的地方
有两条路吹得很火，可实际上不是特别好的出路：
1、数据中台。经过一年爆吹，大家发现：这玩意没鸟用呀。少拿阿里的数据产品举例子，人家天生数据多，可以卖给一堆企业，就我们企业那烂兮兮的数据，建中台有毛用，不是在烂泥巴里起高楼吗，不塌才怪。
2、数据分析转算法。经过泥沙俱下的前几年，大家也发现只会调参的“算法工程师”有毛线用。真正算法项目，工程的难度是远远高于算法难度的，这使只会数据的人没啥优势。更何况，现在仍然有大量狂热应届生涌进这个领域，和他们比起来半吊子出身的数据分析是没啥竞争力的。所以谨慎选择转行。
以上，大致回答了大家最关心的五个问题。除了问题一，问题二，其他分享都少一点，因为篇幅真的已经很长很长了。
其实同学们最初的问题是：数据分析师发展前景如何？陈老师不喜欢探讨这么虚的话题，正如上边五个问题一样，大家会发现：如果你持续进步，你始终能在时代中找到自己的位子，如果你原地踏步，随便一个玩意都能把你淘汰。
前景不是看出来的，而是自己努力出来的。能搞掂的具体问题越多，自然越有前途。
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