數據行業這幾年發展迅速，出現了很多數據的工種，包括人工智能，機器學習，數據挖掘，數據分析，數據倉庫，數據中臺，數據流式計算等方向。

我幾年前入坑的數分，由於門檻低，覆蓋範圍廣，學習可廣可深，受到天南海北萬衆寵愛於一身。當然，我估計大家選擇數據分析的真實原因，還是認爲數分技術門檻低，不太需要寫代碼，而自己又想進入互聯網行業發展。然後在上面的原因下，給自己找出各種說服自己的理由，包括：

就業趨勢

先說概況，再細節說：大廠縮招、小廠飽和、無名廠需求不大

今年，整個互聯網不景氣，原因我拆給你看。

互聯網行業，智力密集型行業，隨着核心業務和用戶增長，邊際成本不斷下降，邊際收益不斷提高，正是這種網絡效應，才備受資本青睞，也是熱錢集聚地，因爲有錢的人更恐懼金錢的貶值，希望錢投到增長最快的地方，可以承受前幾年的鉅額虧損，因爲他們知道，當網絡邊際達到臨界點，就會得到豐厚的資本回報。

以上，說的是資本喜歡互聯網企業的原因。

但是，互聯網公司的收入，90%以上直接或者間接來自廣告收入，而廣告收入來自於其他廣告主的投放，而廣告主每年的投放預算，都建立在經濟或者行業穩定快速發展的前提下，而一旦增速放緩，或者有不可預測的因素出現，比如貿易戰等不利好因素，那廣告主自然會縮減營銷費用，自然互聯網公司也會首當其衝。

好，以上，你應該歸納總結出，最開始那三點，即:

行業地位

數據分析在互聯網行業中更多是屬於通用技能，即使你不做數據分析師，不管你是做產品、運營、研發，還是項目、管理，基本上都需要掌握數據分析技能。

而且這是大趨勢，市面上大多數的數據分析都是比較低級的業務分析工作，不需要專門設立新的分析崗位來負責，交給產品、運營的人做就行了；比較高級的數據分析，比如業務決策等還是比較少的，目前來說整個數據分析行業的專業深度還不夠深。

如果你說的是數據分析師的地位，那就要先分一下類，企業中的數據分析師爲運營和研發兩種角色。

如果是運營類，數據分析都有前提目標，分析一場營銷活動的轉化效果、分析用戶下載激活註冊的轉化率、分析某個廣告渠道的下載量、每激活成本、用戶留存情況等等，這些一般是不設專崗，往往ceo、coo、產品、運營同學把這部分工作各自承擔了。

當然，如果公司組織結構很大，不排除單獨設立，這時候需要你具備熟練操作數據分析工具、如mySQL、spss、python，甚至是報表呈現。

另外一個就是就是研發型數據分析師，一般就是據業務需求做數據埋點、監測，數據處理、報表呈現。高深一點的就是大數據分析、BI工程師、機器學習、個性化推薦了。

其實造成數據分析師地位不高的主要原因，就是不認同和價值缺失。

我們總說數據驅動業務，可平時看到的，卻總是業務部門追着數據部門屁股要數據，而且數據分析的價值其實很難表現出來，領導不認同，同事不認同，甚至連自己都不認同，甚至會懷疑自己所做的事情是不是真的有價值，這種情況在企業中非常常見，做數據分析的人基本都會轉做管理和運營。

這一方面是整個數據分析行業的大環境造成的，另一方面也是因爲個人的發展有瓶頸，數據分析行業這幾年吸引了太多人湧了進來，水平又都參差不齊，企業又都盲目做數據分析，趨之若鶩，你說這裏面摻的水分能少嗎？

水分是什麼？

一是企業，表面上看好像什麼企業都想要數據分析，你要明白，你們趨之若鶩的同時國內企業也在盲目隨衆，現在哪個企業不搞數據化改革、不搞數分平臺建設？

其實你要問企業真的很需要嗎？並不是。

很多企業就是招了一堆人天天做報表，當取數機器。如果你想做的是業務分析師，情況就更慘一些了，在大多數中小型企業和部分傳統企業中，業務分析經常是被老闆說沒價值的，時間久了你自己都會懷疑自己的工作是否有價值。

二是求職者，主要是這個行業門檻太低了，換句說話，門檻不明顯。可能很多人覺得學個r語言、學個python、學個BI就行了，其實用excel做統計都算是數據分析，所以數分的人多而不精。

別看行業里人這麼多，真正達到分析師高度的人很少很少，大廠企業爭得搶的是這樣的人。

A：“我今年30多歲了，已經成家立業了，現在從事的是傳統行業，幹了很多年，想要轉行做數據分析，不過之前完全沒有接觸過，屬於純小白。而且我不在北上廣深杭成武這些一線城市，是小二線城市。”

建議：千萬要慎重、慎重再慎重，不能因爲一時衝動而裸辭，尤其是傳統行業的中年從業者，進入數據分析行業很難有非常大的發展空間，而且還要拋家舍業，除非家底殷厚。

B：“今年25歲，也是純小白，剛開始準備數據分析，想要進入一二線的互聯網大廠工作。但是我沒有相應的互聯網實習經歷，也沒有參加過數據相關的比賽，準備自學。”

建議：如果是畢業生，校招的數據分析崗位競爭十分激烈，如果沒有準備和相關經歷，去3線小廠都難，建議選擇其他崗位或者其他公司；如果不是畢業生，則應該一邊做好本職工作，利用空閒時間進行學習，慢慢準備。

C：“21歲，是大學生，專業是計算機，但是不喜歡本專業和編程，想要進互聯網大廠做數據分析。”

建議：這麼小千萬別立刻定義自己不喜歡某某東西，或許你是沒有遇到合適的導師，或許你缺一次上手的項目，來讓你喜上。如果真的不喜歡編程，那就不要考慮機會成本的問題，要不設置邊際，重新探索合適的新方向。