?先说结论，我不会认为AI可以完全取代数据分析师，AI只会让具备领域业务理解力的数分更吃香。要推出这个结论，只需要搞清楚AI和数据分析工作交汇的界限在哪里？
1️⃣数据分析最本质的价值是辅助决策，决策所产生的效果越好、范围越广、影响越深远，那数据分析工作的价值越高。而为了产生这个价值，数据分析师的工作链路是：定义问题->数据获取/整合/清理->探索分析->结果解释/可视化->决策建议->知识沉淀、体系构建
2️⃣在这个工作链路中，AI相比人做的更好的：
数据获取：Power BI+DeepSeek
用户：\"帮我计算过去12个月的销售额\"，即使不懂复杂技术，数据分析师也能通过自然语言和AI互动，直接获取所需数据。
数据清洗：ChatGPT
用户：\"我有一个Excel表格，里面有重复的客户记录，请帮我生成VBA代码删除重复项\"
可视化：DeepSeek、豆包
用户：\"我上传了一个Excel表格，里面按月的客户量、销售金额，请帮我生成趋势图，包含客单价趋势\"
3️⃣在这个工作链路中，人相比AI做的更好的：
定义问题：AI能回答问题，但不能讲模糊问题变成有价值的问题
如 \"用户留存率怎么样？\"=> \"新用户在注册后7天内的留存率是多少？流失用户在流失前最后的行为路径是什么？我们应该在新用户旅程的哪个环节增加干预？\"
探索分析：AI无法判断什么指标真正符合企业的长期利益
对于\"促销能带来销量增长\"来说，AI的建议通常是多打折促销，但长期来看，频繁打折会给品牌和竞争力带来深远的影响
决策建议：与人打交道、协调公司内部信息是AI无法替代的
人类能做而AI无法做的：? 与产品/运营/销售团队深度沟通，理解策略背景? 结合企业文化和组织能力判断方案可行性等等
4️⃣数据分析师的方向是什么？
可以看到，AI正在逐渐降低数据分析所需的技术能力，这刚好有助于那些技术底子薄、但领域业务理解力强的数据分析师发挥自己的长处。所以，我不是非常推荐数据分析师一上来就将注意力放在各种的技术和工具上，因为这些技术门槛会逐渐被AI拉低，未来大家更多的比的是领域的业务理解力了。
#数据分析 #数据分析师 #商业分析#职业发展
1️⃣数据分析最本质的价值是辅助决策，决策所产生的效果越好、范围越广、影响越深远，那数据分析工作的价值越高。而为了产生这个价值，数据分析师的工作链路是：定义问题->数据获取/整合/清理->探索分析->结果解释/可视化->决策建议->知识沉淀、体系构建
2️⃣在这个工作链路中，AI相比人做的更好的：
数据获取：Power BI+DeepSeek
用户：\"帮我计算过去12个月的销售额\"，即使不懂复杂技术，数据分析师也能通过自然语言和AI互动，直接获取所需数据。
数据清洗：ChatGPT
用户：\"我有一个Excel表格，里面有重复的客户记录，请帮我生成VBA代码删除重复项\"
可视化：DeepSeek、豆包
用户：\"我上传了一个Excel表格，里面按月的客户量、销售金额，请帮我生成趋势图，包含客单价趋势\"
3️⃣在这个工作链路中，人相比AI做的更好的：
定义问题：AI能回答问题，但不能讲模糊问题变成有价值的问题
如 \"用户留存率怎么样？\"=> \"新用户在注册后7天内的留存率是多少？流失用户在流失前最后的行为路径是什么？我们应该在新用户旅程的哪个环节增加干预？\"
探索分析：AI无法判断什么指标真正符合企业的长期利益
对于\"促销能带来销量增长\"来说，AI的建议通常是多打折促销，但长期来看，频繁打折会给品牌和竞争力带来深远的影响
决策建议：与人打交道、协调公司内部信息是AI无法替代的
人类能做而AI无法做的：? 与产品/运营/销售团队深度沟通，理解策略背景? 结合企业文化和组织能力判断方案可行性等等
4️⃣数据分析师的方向是什么？
可以看到，AI正在逐渐降低数据分析所需的技术能力，这刚好有助于那些技术底子薄、但领域业务理解力强的数据分析师发挥自己的长处。所以，我不是非常推荐数据分析师一上来就将注意力放在各种的技术和工具上，因为这些技术门槛会逐渐被AI拉低，未来大家更多的比的是领域的业务理解力了。
#数据分析 #数据分析师 #商业分析#职业发展