先说我的概念：数据分析职业不会被BI软件替换。顺便说一句，数据分析职业也不会被chatgpt取代。

大师首先要搞清楚：取代人的历来不是工具，而是会利用工具的人。

数据分析师工作内容

首先，先让我们来周全拆解一下国内数据分析师的首要工作。

我把国内大部分营业偏向数据分析师的工作内容停止了梳理，在图中你可以清楚看到，前四项工作是很大都据分析师会花大量时候去向置的，但率直说含金量确切很低，没有自己的焦点合作力。

假如你处置数据分析，做的就是上面这4种工作，那你不被BI、AI取代，到35岁也差不多被干掉了。

下面先给大师扫盲一波，做数据分析还不晓得BI的赶紧看。晓得BI是什么以及怎样用的，但仍然担忧自己会被取代的，间接看下面的倡议。

什么是BI？

1、BI并不玄乎，本质就是实现简单数据分析和可视化的工具

很多人感觉BI玄乎，实在很洪流平是由于BI厂家给造的名词太多了，灵敏BI、智能BI、自助式BI等...

同时，BI翻译过来的贸易智能，看起来每个字都懂，但实在真问你是啥，没几小我说的清楚。加上BI又常跟大数据、数据中台、数据分析组合在一路聊，让人更难了解、分清BI是用来干嘛的？

要一句话跟外行人诠释清楚，估量只能用“高级版Excel”来粗鲁诠释。

但实在看本质，BI对小我来说就是个数据分析工具，经过建造可视化图表来实现story telling。只不本国内BI很依靠项目实施，所以倒逼国内的BI更像是一套企业端到真个数据处理计划，而不是工具自己，这也是为什么有人说BI是工具、有的人又说是处理计划的缘由。

但总归来说，BI就是经过数据分析来帮企业领会企业的情况，帮助企业做好决议，进步数据分析效力，和Excel可以说是某种水平上的一样，由于工作还是一样的工作，只是情况变了，需要利用更高效的方式和工具而已。

2、BI怎样用？

这里分享一款很好上手的数据分析工具FineBI，感爱好的可以上手试试。

数据分析师若何增强合作力？

1、根基工具利用的才能

Office的三件套是必备的，出格是（excel、PPT），但一切的excel\ppt功用都要进修吗？明显不是，很多人在这个上面浪费的时候太多太多了

对于excel来说，根基的函数（加减乘除、条件挑选、婚配函数、透视表、图表）就充足了，VBA对根本营业职员来说可以放弃

对PPT来说，不要把自己打形成为一个专业的ppter，PPT对于分析师来说，唯一的焦点就是展现，是以根基的操纵就充足了，能够当入门的时辰，你连翻开PPT 的机遇都没有，就是提数

SQL，这是一种数据库的通用说话，还有一种叫HSQL，有一些差别，但逻辑是不异的，进修SQL的目标实在只要一个，提数，需不需要把握sql和你未来公司的成长或方针的企业有很大关系，倡议一定要学，总不能他人找个数据分析师来，还要给你配个提数助理，那本钱太高了。

2、专业工具利用

分2个方面，数据分析与处置、数据展现，这时辰大师会问了，我城市excel\PPT了，感受便可以了，实在不是的，很多时辰我们面临的数据和复杂水平虽然用excel\PPT也能做，可是效力却很低下，那我们学工具的目标是什么？不就是为了单元时候内进步效力的题目吗？

这时辰一定要把握一种专业的工具，存在即是公道，比如不长于编程的话，spss、clementine都是很不错的挑选，也可以尝试玩玩kettle，不厌恶编程的话倡议间接去进修python，R相对来说，专业对口的学起来用起来随手一些，学哪个工具都可以，一般的招聘都是把握一种便可以，所以不要逼着自己去学不随手的工具，浪费时候，投入产出比太低

别的就是可视化的，实在excel就是一个最根本的可视化工具，简单易用，场景多，假如想要可视化分析效力更高，倡议把握tableau、FineBI之类的一种BI工具，现在很多企业都在用商用BI软件了，假如可以提早晓得要去的企业利用的哪类，可以重点进修一下，除此之外，一些开源的可视化软件，比如echarts、datav、antv这些感爱好的话也可以进修。

上面的这两个才能都是要花时候去进修和现实操纵的，最好找一些数据，没事就练习一下，而下面要说的才能是需要决心练习的，不是花时候就能学到的

3、发现题目标才能

这是一种很重要的才能，可以塑造自己从被动转为自动，这需要我们有充足的常识储备和营业的沉淀，你才有发现题目标本钱，而不是让人家感觉你在找茬。

4、处理题目标才能

数据分析不单要告诉曩昔、现状、未来，更重要的是碰见题目标时能告诉为什么会发生，为什么是这样，而不是我们想的那样，我们不是一向在做这样的工作吗？下来才是你处理题目标套路（拆分、MECE、多维度、公式法等），一般三步法：

What-界定题目，搞清楚题目究竟是什么？

若何了解呢？举个例子，比如你们老板给你说比来客单价下滑很利害？

那有的人偏重点就是分析就应当为什么下滑？然后从下滑身分中找出缘由，并采纳行动，对吧？最少很多人会这么做

实在不是，下滑只是现状，老板是想进步客单价，这时辰要从下滑转化为进步，假如从进步的角度去建立分析框架，两者的分析思绪是纷歧样的

Why-分析题目，结构化分析题目标本质缘由是什么？

这个就不多说了，大师都晓得麦肯锡的MECE，你也可以了解为逻辑思维才能，那块若何落地呢？

我自己最喜好的方式只要2个：1、自问自答，答到满足为止；2、进修，多看行业报告，出格是投行、券商的报告

How-处理题目，利用方针导向思维怎样处理？

这一点很多人轻易轻忽，常常我们沉迷在数据中，忘记了自己要分析的方针究竟是什么？越做越多，越做越复杂，以致于输出的时辰没有了重点，缺少一根主线，忽然之前从清楚酿成了紊乱，让自己起头思疑自己的代价

牢记做一份贸易分析之前一定要有一个目标性明白的框架，每个框架下面若何假定分析也要梳理出来并频频斟酌，肯定后就不要大改了，除非发现惊天奥秘！

5、行业洞察才能

常言道：干一行爱一行，为了自己今后天天都能吃上五花肉，你也要深入自己的行业，构建自己的熟悉系统，提升自己的赋能

固然行业的洞察力不是靠阅读文章的数目，看书几多原本决议的，虽然之前存在一定的关系，但不是纯粹相关大概因果关系，而是要依靠征询公司的那一套方式论去不竭的模仿、思考、复盘的

借助行业研讨模子：

这些模子天生合适MECE的原则，所以你假如能很好的利用，对你的思维才能提升也有很大的感化

6、创新的对应计划

晓得了工作的后果结果，能不能站在用户体验的角度设想出一套，记着自己分析数据、显现数据的时辰不但仅是数据，而是一群人的行为趋向，比如你要开一个陕西面馆，你能否按照用户的数据，打造出一套指导改变他们习惯的面馆，而不但仅是影响。

7、数据的解读才能

经常看一些小伙伴写的分析报告，出现最多的就是同比、环比，而同比、环比以后在没有任何的描写，这时辰你描写的只是一种数据的状态，并没有把数据背后的故事讲清楚，比如什么缘由引发的？你是从哪些角度分析发现的？这样的报告很难带读者到你的思维天下

你写的：本周我的人为环比下降了50%

他人的：本周我的人为环比下降了50%，主如果由于公司效益下降20%，是以形成就效人为下降幅度较大引发，别的分析得知，公司效益同比下降200%，而这段时候恰好是疫情发生期间....

总结

最初还是跟大师夸大：取代人的历来不是工具，而是会利用工具的人。