大家好，我是接地氣的陳老師。經常有同學困惑：
數據分析師可以做一輩子嗎？
如果不做數據分析師了，還能做什么？
我現在在大廠，萬一被優化了，咋辦？
今天一次性講清楚，數據分析發展5個要點問題，記得關注點贊，哪天迷茫了可以再翻出來看看。
要點一：名字多變，職責常在我15年前入行的時候，還沒有數據分析師這個名字，那時候叫“經營分析”“市場分析”“決策支持”“業務支撐”的都有。另一個著名數據博主傅老師，當年也在“經營分析室”干活。
名字可以經常變，但工作職責還是這些。以下部分劃重點，記下來：
1、提出數據采集需求
2、跟蹤數據落地
3、檢查并提升數據質量
4、梳理指標體系
5、提取數據支持看數需求
6）輸出固定監控報表
7、解答業務專題問題
8、設計實驗驗證想法
9、前瞻性測算/預測
10、管理層經營分析會支持
只要干這些的，都是數據分析的職責。有一天，你管他叫：阿魯巴K，那我們就是阿魯巴K，我們沒有消失，還在干活。
要點二：聚焦產出，不限工具可能因為現在網上太多文章，把數據分析工作和SQL捆綁到一起，動不動就是“大廠面試SQL”，很多新人認為”數據分析=SQL”，因此覺得：萬一別人也寫SQL了，我就失業了！
當年我入行都是用SAS，BI還是congos，只是那時沒人宣傳“21天0基礎學SAS入職銀行月入過萬”而已。工具總是會換的，而且永遠是越來越方便，比如現在用AI軟件代寫SQL，是不是省事多了。
重點又來了：不管是面試高薪崗位，還是晉升述職，都沒有人會讓你當著集團副總裁的面寫“SQL三天留存率”代碼，大家都會問：
1、有什么問題是你獨立發現的
2、你輸出的結論產生了什么效果
3、你有沒有形成閉環看到結果落地
所以，不要把工具當成目的，多輸出價值，自然能為自己爭取更多晉升機會。不然只會當工具人，那至少會消失在月薪20K+的人群里！
要點三：向上生長，突破作坊提到創造價值，就又有同學焦慮：
1、我們公司就我一個搞數據的
2、我每天忙得腳打屁股，啥都干
3、我們領導都不看數據，我不知道忙啥
為什么我看不到價值？！
一個殘酷的真相是：因為你在小作坊，所以看不到價值。小企業基建差，沒流程，業務蠻干都是常事。但凡大一點的企業：
1、總經辦/戰略發展部有數據崗（可能叫：戰略分析師）
2、業務部門有數據崗（可能叫：XX業務分析師）
3、數據中臺有數據崗（可能叫：數據工程師）
4、獨立的商業分析部/數據中心，更有數據崗
5、用戶運營/算法/策略運營這些依賴數據的，更會招人
所以，如果人在小作坊，破局的思路就一個：向上生長，積累能力進大廠子。這時候，就得細心地篩選自己的工作，很多雜七雜八，對于自己成長沒營養的該對付就對付，把精力聚焦到有價值的上來，不然熬太久，真的泯然于在茫茫人海了……
并且，劃重點哦：大廠業務很多，不同業務，不同部門要求差異很大：
1、對方是哪個業務，和自己有沒有交集
2、對方是掛業務/戰略/數據中心
3、對方要求偏技術/業務
4、對方有沒有點名需要用XX軟件（特別是BI工具）
5、對方有沒有明確提業務主題（用戶/商品/增長/銷售……）
看仔細了，才好定向準備，提高自己的成功率
要點四：橫向擴展，不拘一格當然，并不是說大廠沒有問題，實際上廠子越大，分工越細，以至于“面試造航母，入職擰螺絲”現象非常普遍。比如在X紅書，一堆頂著“大廠員工”工牌的博主天天在發“SQL三天留存率”“DAU異動””PSM,DID”……為啥不聊聊具體業務？因為真的每天在屙SQL，一天2000行啊，真的不知道講啥。
如果真的擔心離開大廠就沒出路，最好橫向擴展知識，起碼保持思路開拓。能進大廠，基礎能力肯定是過關的，而數據崗位的優勢，就是不需要領導下命令，自己也能主動思考，主動學習。
從跳槽結果上看，離開大廠還混得好的，一般是：
1、有輪崗/輪換部門經理
2、有輸出落地結果
3、核心業務經驗（用戶增長/策略）
反而是，離業務遠的，比如審核/客服，比如算法支持（只會做ABtest驗證算法效果），比如中臺部門（提數機/看板仔）混得比較差，很快消失在人海茫茫中。
要點五：發揮能力，把握機遇如果不想做純數據崗，數據能力也是大有用途的。因為現在是2025年，不是2005年，企業的數字化建設，數據使用是深入骨髓的。沒人想回到用鋼筆，墨水，白紙記賬的年代。
劃重點，與數據關系近的崗位：
【偏業務】用戶增長/策略運營/商品管理
【偏技術】數據產品/BI開發
【管理崗】經營管理/戰略管理
【乙方】數字化/IT技術/咨詢顧問
這些崗位，數據分析能力都是核心能力，很容易做好。不過這些，名字徹底和數據分析沒關系了，也算是“消失了”，哈哈。
以上就是消失的數據分析師，都去哪里了？的全部內容了，希望大家喜歡。