數(shù)據(jù)分析師前景與弊端？數(shù)據(jù)分析通常有兩個出路:對算法做深入研究然后做數(shù)據(jù)挖掘，對業(yè)務(wù)有更深入的了解然后做業(yè)務(wù)。沒有其他出路。說實話，我并不看好數(shù)據(jù)分析這個職位本身。為什么不看？首先，讓我們 讓我們分解

數(shù)據(jù)分析師前景與弊端？

說實話，我并不看好數(shù)據(jù)分析這個職位本身。為什么不看？首先，讓我們 讓我們分解數(shù)據(jù)分析的工作。大部分數(shù)據(jù)分析花50%的時間取數(shù)據(jù)，40%的時間和產(chǎn)品經(jīng)理溝通:做AB實驗，做效果回歸，最后10%的時間做探索性分析?，F(xiàn)在作為數(shù)據(jù)分析崗，可以跳出來說是不是。

然而，上述大部分工作實際上是可替換的和機械的。讀寫SQL檢索數(shù)據(jù)是個又臟又累的活，懂的人都可以干。雇傭一個工作了五年的數(shù)據(jù)分析師，基本上和一個剛畢業(yè)的數(shù)據(jù)分析師寫SQL沒什么區(qū)別。It 只是一開始你可能無法達到100%的準確率。

做AB實驗，效果回歸的自助平臺越來越多。當未來這個自助AB平臺越來越成熟的時候，就不需要數(shù)據(jù)分析師來做這個事情了。產(chǎn)品經(jīng)理想做實驗，像個一樣操作。實驗結(jié)束后，他想看數(shù)據(jù)，但這仍然是一個傻瓜 s操作。期間不需要任何分析師參與。

探索性分析本該是數(shù)據(jù)分析的一項工作，但我知道目前大多數(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)分析都不在做這項工作。探索性分析一般需要過硬的技術(shù)能力或者對業(yè)務(wù)的熟悉程度，兩者都可以發(fā)揮探索性項目的價值。

最后，熟練的基本上去做算法數(shù)據(jù)挖掘，因為他們發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析的位置上對數(shù)據(jù)檢索的持續(xù)需求消滅了人 的意志。而這些人會過得很好，因為以前做數(shù)據(jù)挖掘的大部分都不務(wù)正業(yè)了。但是數(shù)據(jù)分析對業(yè)務(wù)更敏感。

如果你業(yè)務(wù)好，你就做業(yè)務(wù)的產(chǎn)品經(jīng)理，因為你業(yè)務(wù)能力強，數(shù)據(jù)感強，但是你需要跟著一個業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)都不強的人聽他的。誰能受得了？而自身數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的結(jié)合，才能帶來更大的價值。所以數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)來的業(yè)務(wù)人員，一般都比正常的產(chǎn)品經(jīng)理強。

那么，什么 問題數(shù)據(jù)分析師的前景如何？我的看法是，數(shù)據(jù)分析本身的發(fā)展前景不是那么好，但是有了數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗，如果走算法和業(yè)務(wù)兩個方向，未來也不會太差。

數(shù)據(jù)分析工作怎么樣？

個人覺得數(shù)據(jù)分析的工作不是很好。

面對紛繁復雜的數(shù)據(jù)，想要從中找出規(guī)律是非常困難的。這是一份枯燥乏味的工作。如果工資可以 t跟不上，不推薦。

現(xiàn)在的年輕人很難保持孤獨，外面的誘惑太多，不可能天天看這些無聊的數(shù)據(jù)。我不 I don’我沒有耐心做一些細致的工作，所以我認為數(shù)據(jù)分析的工作并不重要不適合年輕人。