消失的数据分析师，都去哪里了？

大家好，我是接地气的陈老师。经常有同学困惑：

数据分析师可以做一辈子吗？

如果不做数据分析师了，还能做什么？

我现在在大厂，万一被优化了，咋办？

今天一次性讲清楚，数据分析发展5个要点问题，记得关注点赞，哪天迷茫了可以再翻出来看看。

要点一：名字多变，职责常在

我15年前入行的时候，还没有数据分析师这个名字，那时候叫经营分析市场分析决策支持业务支撑的都有。另一个著名数据博主傅老师，当年也在经营分析室干活。

名字可以经常变，但工作职责还是这些。以下部分划重点，记下来：

1、提出数据采集需求

2、跟踪数据落地

3、检查并提升数据质量

4、梳理指标体系

5、提取数据支持看数需求

6）输出固定监控报表

7、解答业务专题问题

8、设计实验验证想法

9、前瞻性测算/预测

10、管理层经营分析会支持

只要干这些的，都是数据分析的职责。有一天，你管他叫：阿鲁巴K，那我们就是阿鲁巴K，我们没有消失，还在干活。

要点二：聚焦产出，不限工具

可能因为现在网上太多文章，把数据分析工作和SQL捆绑到一起，动不动就是大厂面试SQL，很多新人认为数据分析=SQL，因此觉得：万一别人也写SQL了，我就失业了！

当年我入行都是用SAS，BI还是congos，只是那时没人宣传21天0基础学SAS入职银行月入过万而已。工具总是会换的，而且永远是越来越方便，比如现在用AI软件代写SQL，是不是省事多了。

重点又来了：不管是面试高薪岗位，还是晋升述职，都没有人会让你当着集团副总裁的面写SQL三天留存率代码，大家都会问：

1、有什么问题是你独立发现的

2、你输出的结论产生了什么效果

3、你有没有形成闭环看到结果落地

所以，不要把工具当成目的，多输出价值，自然能为自己争取更多晋升机会。不然只会当工具人，那至少会消失在月薪20K+的人群里！

要点三：向上生长，突破作坊

提到创造价值，就又有同学焦虑：

1、我们公司就我一个搞数据的

2、我每天忙得脚打屁股，啥都干

3、我们领导都不看数据，我不知道忙啥

为什么我看不到价值？！

一个残酷的真相是：因为你在小作坊，所以看不到价值。小企业基建差，没流程，业务蛮干都是常事。但凡大一点的企业：

1、总经办/战略发展部有数据岗（可能叫：战略分析师）

2、业务部门有数据岗（可能叫：XX业务分析师）

3、数据中台有数据岗（可能叫：数据工程师）

4、独立的商业分析部/数据中心，更有数据岗

5、用户运营/算法/策略运营这些依赖数据的，更会招人

所以，如果人在小作坊，破局的思路就一个：向上生长，积累能力进大厂子。这时候，就得细心地筛选自己的工作，很多杂七杂八，对于自己成长没营养的该对付就对付，把精力聚焦到有价值的上来，不然熬太久，真的泯然于在茫茫人海了……

并且，划重点哦：大厂业务很多，不同业务，不同部门要求差异很大：

1、对方是哪个业务，和自己有没有交集

2、对方是挂业务/战略/数据中心

3、对方要求偏技术/业务

4、对方有没有点名需要用XX软件（特别是BI工具）

5、对方有没有明确提业务主题（用户/商品/增长/销售……）

看仔细了，才好定向准备，提高自己的成功率

要点四：横向扩展，不拘一格

当然，并不是说大厂没有问题，实际上厂子越大，分工越细，以至于面试造航母，入职拧螺丝现象非常普遍。比如在X红书，一堆顶着大厂员工工牌的博主天天在发SQL三天留存率DAU异动PSM,DID……为啥不聊聊具体业务？因为真的每天在屙SQL，一天2000行啊，真的不知道讲啥。

如果真的担心离开大厂就没出路，最好横向扩展知识，起码保持思路开拓。能进大厂，基础能力肯定是过关的，而数据岗位的优势，就是不需要领导下命令，自己也能主动思考，主动学习。

从跳槽结果上看，离开大厂还混得好的，一般是：

1、有轮岗/轮换部门经理

2、有输出落地结果

3、核心业务经验（用户增长/策略）

反而是，离业务远的，比如审核/客服，比如算法支持（只会做ABtest验证算法效果），比如中台部门（提数机/看板仔）混得比较差，很快消失在人海茫茫中。

要点五：发挥能力，把握机遇

如果不想做纯数据岗，数据能力也是大有用途的。因为现在是2025年，不是2005年，企业的数字化建设，数据使用是深入骨髓的。没人想回到用钢笔，墨水，白纸记账的年代。

划重点，与数据关系近的岗位：

【偏业务】用户增长/策略运营/商品管理

【偏技术】数据产品/BI开发

【管理岗】经营管理/战略管理

【乙方】数字化/IT技术/咨询顾问

这些岗位，数据分析能力都是核心能力，很容易做好。不过这些，名字彻底和数据分析没关系了，也算是消失了，哈哈。

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