我猜很多人跟我一樣，過年期間開啟社交媒體，本以為會看到各種年夜飯曬圖和春晚段子，卻被DeepSeek刷屏了。有個同事跟我打趣道："這個AI工具，正在讓我們的需求文件變成廢紙！"
看著同行們都討論得熱火朝天，玩得不亦樂乎，我也慕名來試用了下，發現這玩意兒還真有兩把刷子。它在10秒內生成的視覺化方案，竟不輸於我三天的心血...如果說以前的AI工具對資料分析的應用來說只是小打小鬧，那DeepSeek的出現，可真是給咱們資料分析師敲響警鐘了。
可以說，Deepseek已經不單單是一款AI工具，更是引發了一場靜默革命，它正在重新定義資料分析的邊界，甚至開始挑戰傳統資料分析師的飯碗。隨著大模型越來越成熟，業務人員自己就能用它完成基礎的分析工作，那誰還費那個功夫給你來提需求呢？
如果以後市場上90%的分析崗都被AI取代了，你還有Plan B嗎？
一、AI對資料分析行業的核心影響
1.效率革命
生成式AI可以快速生成SQL查詢、視覺化程式碼甚至初步結論。以前我們日常要做的資料清洗、基礎建模、報告生成這些重複性任務，AI幾秒鐘就能完成。未來企業對資料分析的效率一定會要求越來越高，以前要你一週出一份分析報告，以後有了AI的buff，老闆可能早上發你一份資料表，讓你一天，甚至一上午，就把詳細的報告輸出出來。同時，老闆也不會滿足於基礎的表象分析，他們想看的，是你作為資料分析師的獨特洞見，這樣一來，就會對你的高階分析能力提出更高的要求。
2.技術民主化
低程式碼/無程式碼AI平臺降低技術門檻，非技術人員，比如產品運營、人事等可以直接獨立來做簡單分析，對專業分析師的基礎需求會大大減少。相應的崗位和市場需求可能也會有所減少。
3.需求升級
企業不再滿足於描述性分析（“發生了什麼”），而是追求預測性（“將發生什麼”）和規範性分析（“如何應對”），推動分析師向決策科學角色轉型。
4.風險與挑戰
但是，AI可能輸出“邏輯正確但業務錯誤”的結果，比如忽略資料偏見、業務場景特殊性等等，這些還是需要靠人工的經驗來進行驗證。這也是現階段AI還難以代替人工的重要原因。另外，過度依賴工具很容易導致我們基礎的工作能力退化。拿到的資料直接餵給AI，分析思路和結論建議全由AI來提供，而我們自己不主動思考的話，就會慢慢喪失作為“人”的獨特優勢。所以說，對分析過程的思考和對AI輸出結果的辨別和最佳化，都是我們需要不斷精進的。
二、我們該如何應對？
1.資深資料分析師
可以肯定的是，我們作為資料分析師本身的複雜問題拆解、業務邏輯理解、跨領域知識整合能力是難以被AI取代的，未來需要進一步鞏固這些能力。同時，需從“執行者”轉向“策略設計者”，若僅依賴傳統技能，比如SQL、Python的熟練度，就很容易被AI工具削弱競爭力。
那具體怎麼做，我的建議如下：
（1）聚焦高價值領域：
- 主導AI無法解決的複雜問題，如因果推斷、小樣本場景建模。
- 設計分析框架，指導AI工具執行，如定義特徵工程規則、模型評估標準。
（2）升級技術棧：
- 掌握AI模型調優，如調整超引數、解決過擬合，做SHAP、LIME等可解釋性分析。
- 學習AI協作工具，如AutoML平臺定製化、Prompt Engineering最佳化生成結果。
（3）深化業務話語權：
- 推動資料驅動文化，成為業務部門的“決策顧問”而非“取數工具”。舉例來說，我們可以透過歸因分析最佳化營銷預算分配，而不僅是提供ROI報表。
2.剛入行的資料分析小白
可以說機遇與挑戰並存。一方面，AI的應用會導致市場對基礎技能的需求減少，比如資料清洗、簡單報表製作這些工作都能直接扔給AI來完成，那企業就會縮減初級崗位。但另一方面，利用AI，新手小白可以加速學習曲線，比如透過Copilot快速除錯程式碼，來更快接觸高階任務。
建議：
（1）構建不可替代性壁壘：
- 硬技能：強化統計學基礎，如假設檢驗、貝葉斯思維等；系統學習不同領域的知識，比如電商行業需要理解漏斗模型、LTV等等。
- 軟技能：培養批判性思維，質疑AI結果合理性；故事化彙報能力，用資料說服而非堆砌圖表。
（2）善用AI槓桿：
- 用AI完成基礎工作，比如Python自動化指令碼生成，騰出時間學習AB測試、使用者分層等實戰技能。
- 反向學習：透過AI生成的程式碼或分析報告，逆向理解分析邏輯，比如你可以來思考——這段Python為何用隨機森林而非線性迴歸？
（3）儘早接觸業務：
- 參與跨部門專案，比如與運營協作設計埋點方案，避免淪為“取數工具人”。
3.需要資料分析的非技術崗打工人
現在大部分工作基本也都離不開資料分析，過去基本都是給技術人員提需求，隨著就業環境越來越卷，越來越要求“一崗多職”，產品、市場、運營等等這些非技術崗也需要去主動學習Excel、SPSS這些資料分析工具。那從資料分析的層面來說，AI的發展算是對這些人的一大福音，畢竟AI的上手難度絕對比資料分析工具要低得多。
但需要注意的是，還是得有一定的知識儲備和人為判斷能力，避免盲目聽信AI而導致決策失誤，比如誤讀趨勢、忽略混雜變數等等。
建議：
（1）提升資料素養：
- 學習基礎資料分析框架，避免被AI結論誤導。
常用的資料分析模型有：
- 掌握“防禦性分析”：交叉驗證AI生成結果，如對比歷史資料、業務合理性。
（2）明確人機邊界：
- 簡單問題自助解決，比如用AI生成周報圖表這種，直接交給AI來做。複雜問題，比如使用者流失歸因，複雜的業務看板製作等，仍舊協同專業分析師來完成。
（3）培養資料敘事能力：
- 將AI輸出的結果轉化為業務語言，比如將“點選率下降3%”轉化為“可能因首頁改版導致使用者體驗下降”，這才是領導更願意聽到的表述。
不管怎麼說，批判性思維和獨特的創意是我們作為“人”的核心競爭優勢，也是AI永遠學不來的。我們要多專注於複雜問題的分析，儘可能多參與業務決策，掌握更多話語權。
三、通用生存法則
最後給3點適用於所有群體的建議，讓你免疫AI帶來的負面影響：
1.人機協作思維
將AI視為“超級實習生”，給它分配任務後嚴格稽核其輸出，而非完全信賴。
2.垂直領域深耕
AI擅長橫向廣度，但缺乏垂直場景深度。如果你想培養自己的獨特優勢，可以在某些領域持續深耕，比如掌握醫療資料中的病程分期規則等等，成為領域的專家就能建立自己的護城河。
3.資料安全意識
使用AI時，還是要有最基本的法律和資料安全意識，關注AI應用中的資料隱私，比如對敏感資料做匿名化處理等，避免技術濫用。
AI不會取代資料分析師，但會重新定義角色：初級崗位需求收縮，高階人才價值飆升。未來的贏家是“雙核驅動型”人才——既能用AI提效，又能用業務與批判性思維創造不可替代的價值。無論是資深者還是新人，都需終身學習。技術上跟進AI工具迭代，業務上深入理解行業痛點，方能在人機協同的時代持續領先。
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