既然点进来了，那请随我畅想几个问题吧：

你是什么奇迹？

你的奇迹会战争AI吗？

你惦记我方的责任会被AI取代吗？

AI大模子无处不在的缠绕着数据分析师，是因为爱得深千里自发付出，如故孽缘纠葛将其推向死巷子？

在数字时刻激流中席卷而出的数据分析师，也因AI大模子的爆发脱手再行想考自身的奇迹价值。数据分析师一直是个自带话题热度的奇迹，其岗亭需求量在2022年到2023年时间延续快速增长，各企业越来越招供数据分析的价值，职位痛点也延续存在。

于是，出现了这么一个矛盾：“东说念主东说念主都是数据分析师”暗含的数据分析师成为广大存在的奇迹现象VS“数据驱动决策”的蓝海市集亟需数据分析师。简略你有听过寰球戏弄的“茶树菇”“表哥表姐”？坦言之，这一类数据分析师所际遇的奇迹冲击相对较大。数据分析师们站在时刻立异的风口浪尖上搏翌日，数智化海浪下，他们的身份、妙技需求乃至行业生态都发生了潜入变革。

本来，数据分析师是当作企业的一盏盏理智灯塔，擅长透过数字发掘问题、为企业提供科学决策依据和有经营。但是，靠近AI大模子的侵犯式散失，他们脱手不断提问：AI大模子到底是会成为我的助手，将我从繁琐的蓄意与基础分析中解放，“赋能”数据解读？如故成为我奇迹生存的闭幕者，“负能”引发奇迹危境？

数据分析师的奇迹困境与骨子安在？

在BCG波士顿征询数字经济下的办事与东说念主才辩论诠释《迈向2035，4亿数字经济办事的翌日》中指出翌日数字经济中的“办事壁垒”不断被禁止，东说念主的个体价值被平方解放引发、流动和分享，机器技艺的延续强化解放了东说念主类部分膂力、脑力，但与此同期逾期产业和办事契机也会被淘汰。笔据不同水平的妙技储备，数据分析师不错被进一步分级为初阶、中阶和高阶。AI大模子会并吞的数据分析师不时以初阶和中阶为主，尤其是在游戏、遐想等行业责任的。

令数据分析师苦不可言的奇迹逆境：

“职友集大数据”统计共千余份样本后，永别得出北京和上海地区数据分析师工资20,000元-50,000元每月占比最多；深圳、杭州地区10,000元-30,000元每月占比最多；广州地区10,000元-20,000元每月占比最多等数据。学历基本条目本科以上，年薪蚁合在20万-50万元之间，一线城市和经济发达地区薪酬水平相对较高。

但是，尽管数据分析师职位的薪资较高，对于该职位本人的吐槽依旧层见叠出。毕竟，不是东说念主东说念主都是高阶数据分析师。

“裁人先裁数据分析师”

“数据分析师分析不出我方的绩效”

“AI大模子套路化生成模板与数据分析师部分奇迹妙技的冲突”

（图片为收集截取）

数据分析师蓝本当作一个与业务端距离较远的岗亭，更多的是起到诚心诚意的作用，而不是给业务打地基，也便是说，数据分析师的推崇不时体当今把业务从9分提高至9.5分，而不是从0分作念到8分。

此外，时刻发展水平不同对数据分析师妙技储备的条目程度也会有所不同，即数据分析师不仅可能鉴识业务端，还可能没宗旨紧跟时刻发展程度。

数据分析师的骨子还要从事物本源讲起......

数据分析师当作新质产业的中枢时刻岗亭之一，施展着举足轻重的作用，亦然鞭策新质产业发展的瑕玷力量，据中国东说念主民大学中国办事辩论所与智联招聘联合发布《2024新质产业东说念主才需求分析诠释》统计，在新材料产业、新动力产业、新动力汽车、高端装备产业、民用航空\船舶与海洋工程装备产业均有多数的运营\数据分析岗亭需求。

在这么一个需求鼎沸的配景下，深入研讨数据分析师为何偶尔会堕入奇迹逆境，成了一个值得深想的话题。而要想真确销亡这一气象，就必须触及数据分析师这一奇迹的骨子中枢。

已知：迷糊开始，一世阴阳，阴阳和又生万物，这是一个复杂而又精妙的经过，万物相互作用、相互依存、相互编削，共同组成了丰富多彩的六合寰球。

如若：六合包罗万物，“万物皆数，寰球是按数的关系组成的息争举座”。毕达哥拉斯的形而上学想想在数字时期获得考证并配置，数据的光泽与价值一览无遗。

那么：数据分析师这一奇迹的骨子是探寻万物之间的关系与逻辑，即从数数关联间发现问题、探寻根源。

当意志到这一册质后，会发现许多困惑治丝而棼。

及格的数据分析师一定具备平方的妙技组合，比如Python、R言语等编程妙技，掌抓销亡SQL等数据库言语和Hadoop、Spark等散播式蓄意框架，熟谙机器算法，熟练诈欺数据可视化器具。假定某个公司的业务需要蚁集的开导数目越来越多，数据量随之加多、造访数据更松懈、客户需乞降市集也均有增长，如若数据分析师如故只会操作BI系统、态状图表，那怎样可能不休闲？

再以腾讯的游戏数据分析师为例，他们的责任内容被分为对内和对外两种，对内包括游戏数据的埋点遐想、旧例及专项分析，分析师需要基于玩家在游戏中留住的活动数据，挖掘提高玩家留存和付费的有经营，这一部分触及SQL、假定磨练和因果估计妙技；对外则是挖掘玩家对游戏的评论及泛玩家群体在酬酢和视频平台珍惜话题的偏好，从而针对性地带领游戏的优化及贸易化责任，主要触及爬虫和文本挖掘关连妙技。

透过他们的责任内容，不错发现，游戏行业条目数据分析师同期销亡业务和时刻。既要掌抓数据分析妙技，又要能够历害的细察玩家神情、识别玩家活动模式，最终有技艺建议游戏优化建议，鞭策游戏行业前进。

不要再造“你死我活”的虐恋景不雅了

请寻求破局！

正如上文中所讲，许多数据分析师开局便预设了一个“AI大模子是来抢我方饭碗”的情景，即“开局便是对立面”。但是当局者迷，旁不雅者清，身处局中不免堕入假性自嗨，为了一些无理幸福而苦苦追寻。当咱们尝试跳出个体扁平的想维镣铐，从多维视角来看，数据分析师与AI大模子之间的存一火纠葛也许另有机密。

带着困惑与想考，记者采访了想迈特家具总监杨礼显（以下称杨礼显）、神策数据家具合资东说念主黄震昕（以下称黄震昕）、不雅远数据家具崇敬东说念主严林刚（以下称严林刚）。

这三家公司在数据分析畛域均有所深耕。采访运行，三位就都给出了明确不雅点“AI大模子不会取代数据分析师，而是助力数据分析师”。

当记者问“对数据分析师的需求有若干”“数据分析师这一奇迹的翌日发展空间还乐不雅吗”这类问题时，三家公司均示意数据分析师的发展空间还很大。严林刚认为AI不错匡助数据分析师减少琐碎，进而将元气心灵蚁合在具有更高价值的产出上，留给寰球的成漫空间其实是更大了；黄震昕也坦言“数据分析师举座上处于一个很匮乏的景象”。在神策数据里面，还有一套我方的数据分析师职级体系，并会按照对应级别去相应的教练AI大模子，这其实也阐发AI大模子还远远无法知足公司对数据分析师的需求。

那些被AI大模子替换掉的初阶和中阶的数据分析师竟然就此休闲了吗？其实否则，在记者的追问下，发现他们在以另一种式样责任。被AI大模子替换的数据分析师所作念的责任大多是重叠性较高、创新性较低、耗时较长，但分析师们自身原有的学问储备阻截置疑，这时他们便会编削到AI大模子的后台去作念教练、标注等责任，配置方位公司里面的学问库，这一气象现时在五行八作都很常见。也便是说，劳动并莫得消失，而是编削并以另一种气象存在。杨礼显还认为“如今，寰球看好数据分析畛域并认为市集空间饱和大、翌日它能处置的问题范围更广。”

因何破局？酷好时刻技艺、大模子诈欺技艺和行业劝诫

再来换位想考，那些高阶的数据分析师有什么过东说念主之处？通过采访，记者抓取到了三个瑕玷点：“时刻技艺、大模子诈欺技艺和深厚的行业劝诫”，笔者以为，这三点其实亦然数据分析师提高奇迹性、走出瓶颈、破局的瑕玷。

率先，数据分析师要具备相应的时刻技艺，要照旧参与过需要专科 IT 东说念主员的数据加工、处理层面的责任。进而，要对AI大模子本人具有潜入的销亡，想让AI帮我方处置问题就必须销亡其背后的责任旨趣是什么，如何建议一个大模子能够销亡或者能够处置的问题是数据分析师必须具备的技艺。同期，还要对我方的业务有饱和的销亡，否则无法建议有价值的问题。除此除外，严林刚还提到数据分析师要对数字和贸易具有一定的明锐度，能够基于业务和时刻配景从数字背后看到问题。

相同的谜底，在BCG波士顿征询《迈向2035，4亿数字经济办事的翌日》诠释中也不错发现，数字时刻平方融入五行八作会深入改变传统行业的贸易逻辑和运行气象，会新增和强化那些掌抓特定专科妙技、具备机器智能尚无法大范围取代东说念主类的东说念主机交互和创造性等陶冶的办事东说念主群，这也会成为他们的垂危办事壁垒，尤其中高端办事契机；多数传统产业+数字化的跨界契机应时而生。

而对于“东说念主东说念主都是数据分析师”这一须生常谭的行业愿景，寰球见地不一。对此，严林刚建议我方的看法，认为相较于东说念主东说念主都会数据分析，更但愿已毕的是东说念主东说念主都能基于数据作念决策；黄震昕以为一个东说念主有可能是数据分析师，但巧合专科，寰球不成拿我方的爱好和别东说念主吃饭的专科去PK；杨礼显则是认为跟着时刻发展的不同阶段对这句话的成见也会有不同的讲明，换言之，时刻发展越快，对数据分析师的奇迹条目越高。

诚然，“万物皆数”的形而上学想想照进了当代社会，但“东说念主是万物的要领”依旧合理。数据分析师的奇迹会一直存在，因为东说念主与东说念主的交游从来都是有温度的，与东说念主交说念、联接公司里面信息是大模子无法替代的；在为料理者解读数据、发现问题、提供决策依据时凭借的行业劝诫是大模子无法千里淀的；大模子程序化的套路奋力保证了效果不会出错，但点睛之笔如故要靠数据分析师来执。

AI大模子对于数据分析师的作用除了协助外，还会促逼他们主动提高自身实力。瞎想有一个但愿能够永恒留在该行业的数据分析师，靠近如斯智能的大模子，怎样会不督促我方快速学习呢？

说念阻且长，行则将至

行文至此，数据分析师这一奇迹的骨子、要乞降AI大模子对其产生的影响，都已明了。虽然，对于数据分析师这一奇迹评述不一，收集言论更是良莠不皆，本文并不虞在评判对错，而是安身行业视角珍惜奇迹动向，闪耀数据分析师当作个体在行业中的存在。

“数据驱动决策”的蓝海市集的开拓空间还很大，数据分析师的需求仍然鼎沸，咱们不仅要为AI大模子带来的“赋能”喝彩，也扫视潜在的“负能”风险，共同探索一条既高效又可延续的奇迹发展旅途。到时，便会以为存一火虐恋也不外如斯。

文：离离 / 数据猿

责编：凝视深空 / 数据猿

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