数据分析就业趋势大胆预测（得罪人版）

哈罗大家好，我是贺生

今天是国庆收假第2天，我现在的状态belike：இ௰இ

之前很多人问我现在还能不能冲数分，数分的就业情况如何。趁着现在工作还不是很多，跟大家分（大）享（胆）一（开）下（麦）我对未来数分的就业预测。

不喜勿喷~~

1单纯的数据分析岗位会消失

网上很多人说数分已死，其实就某些方面来说我是赞同的。

结合就业市场来看，我认为普适性的数分岗位在未来5到10年就会消失。什么是普适性的数分呢？就是业务不精通/业务冷门/技术栈单一的数分岗位。

原因有三

1. 数分价值被公司祛魅

以前的公司对数分是抱有极大期待的。

希望数据分析师们能从大数据中发掘出业务问题，抓到业务痛点并推动业务改进。但是后来逐渐发现普适性数分由于对业务没有深入了解，导致从数据得到的结论大多比较肤浅空洞，提出的决策也很难真正落地。

而且数分非常非常依赖数据来源，有一句话叫做“garbage in then garbage out. " 如果上游数据质量不高就会直接导致数据分析的效果大打折扣，甚至是无效分析。

所以，总体来说对于公司价值不大

2. 数分工作模板化单一化

工作单一化模板化是数分岗一直存在的问题。这也是为什么数分人有些时候会自嘲”SQL boy“和”SQL girl“的原因。

我一直说数分是”业务为王“，但是很多公司的业务不是说一朝一夕就能了解清楚的，需要大量的实战经验甚至是运气。运气好深入一线”掌勺炒菜“，运气不好就一直在二线洗”九转大肠“。干了很久的脏活累活也不出业绩。

通常数分的日常工作中会有固定的分析流程和模型，遇到问题基本上就是对号入座，很难进行创新性的开拓。

3. Chat-GPT冲击

不得不说Chat-GPT的冲击实在太大，目前的Chat-GPT4的Beta features上有一个Advanced data analysis功能，亲测能解决大多数基础数分问题，再加上我刚才说的普适性数分的工作内容比较固定，一个ChatGPT基本上就能够代替大批初级数分。

所以基于以上三点判断普适性数分未来会逐渐消失在就业市场

2所以现在学数分还有意义吗？

我觉得还是有的。在未来数分会成为一个加分项，体现分析和解决问题的能力。

单纯的数分消失但是会出现很多复合型的数分岗位，比如：数据分析工程师（数分+数据工程师），大数据分析（大数据+数分），BI数据分析（BI开发+数分）还有具体的业务+数分（比如：损益分析师，策略分析师等等）

所以学数分但是又不能只学数分，除了基础三板斧（数理统计+python+可视化）之外还要学习更多技能，比如：数仓，ETL和大数据技术等等。当然最重要的还是选择合适的业务赛道，并深挖进去。

纯技术在未来是行不通的。随着低代码和大模型等技术的发展，编程门槛会越来越低，所以一定要和业务结合（不仅是数分）有些时候凭借一个新的业务可能就会让你实现快速翻薪，在就业市场上越来越吃香~

好啦，以上就是我对数分未来就业趋势的看法

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