马云为什么说数据分析师会消失？

在一次演讲中，马云又爆出金句，说：做数据分析未来会找不到工作，因为未来的数据一定不是用脑子算，而是用机器。

虽然 Teacher 马向来有语不惊人死不休的习惯，但这句话并不是空穴来风——

随着数据工具越来越先进，“取数”这个事变得越来越容易。业务人员提数根本不用找数据分析师，自己就能搞定。

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数据工具越来越先进了

之前：

业务提出需求——数据分析师埋点、取数、清洗——把报表或者可视化结论给到业务——需求完成。

现在：

产品、运营等业务方提出需求——实习生利用数据工具拖拽取数。

所以很多数据分析师都担心自己会被淘汰并不是没有理由的。

但是，数据分析的重点本就在分析，而不是数据。认为数据分析就是“取数”才是本末倒置！

事实上，在一线互联网大厂，对数据分析师的定位一直是趋势监测、定位异常，以及基于业务的深入分析，战略决策等。

例如同样对于CTR（点击通过率）进行分析——

普通数据分析师只能得出——“今天 CTR 比昨天涨 1% ”这样僵硬的数据。

而一个高级数据分析专家，则可以得出“CTR 上涨 1%，因为某内容成了爆点，上了首页热门区，从而提升了整个大盘。因为此爆点从微博发酵，所以站外流量占比极大”这样基于业务的结论。

这也是为什么大厂的数据分析师往往能开到30k以上的薪资，而底层的数据分析专员普遍只能刚刚过万甚至更低。

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做数据分析，如何延长职业寿命？

当人人都会做数据分析，留给底层数据分析师的空间自然越来越小，对数据分析师的要求也从仅会取数变为：能解决问题，能指导业务。

怎么办？我建议每一个从事数据分析工作的人，在日常的工作中，都贯彻以下几点——

1. 多看数据分析报告，琢磨他们的思路，多和牛人交流，包括参加一些专栏讲座等。

2. 产品/运营来给你要数据的时候，可以和他们多聊聊，问问他们为什么要这个数据，拿到数据打算怎么办。

3. 主动思考，在平时就结合业务场景去拆解数据、多实践不同行业优质案例，尝试理解每一个决策背后的原因。

当然，做到这几点只是基础，很多小公司的数据分析师，之所以一直没有什么进步，更是因为受限于平台，接触不到那么多的数据和项目。

待在小公司没机会锻炼，但没项目背景又进不了大厂，成了一个死结，怎么破？

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