DeepSeek碾压90%数据分析师？培养这3个不可替代能力让你稳坐高薪

我猜很多人跟我一样，过年期间打开社交媒体，本以为会看到各种年夜饭晒图和春晚段子，却被DeepSeek刷屏了。有个同事跟我打趣道："这个AI工具，正在让我们的需求文档变成废纸！"

看着同行们都讨论得热火朝天，玩得不亦乐乎，老李也慕名来试用了下，发现这玩意儿还真有两把刷子。它在10秒内生成的可视化方案，竟不输于我三天的心血...如果说以前的AI工具对数据分析的应用来说只是小打小闹，那DeepSeek的出现，可真是给咱们数据分析师敲响警钟了。

可以说，Deepseek已经不单单是一款AI工具，更是引发了一场静默革命，它正在重新定义数据分析的边界，甚至开始挑战传统数据分析师的饭碗。并非老李危言耸听，随着大模型越来越成熟，业务人员自己就能用它完成基础的分析工作，那谁还费那个功夫给你来提需求呢？

如果以后市场上90%的分析岗都被AI取代了，你还有Plan B吗？

生成式AI可以快速生成SQL查询、可视化代码甚至初步结论。以前我们日常要做的数据清洗、基础建模、报告生成这些重复性任务，AI几秒钟就能完成。未来企业对数据分析的效率一定会要求越来越高，以前要你一周出一份分析报告，以后有了AI的buff，老板可能早上发你一份数据表，让你一天，甚至一上午，就把详细的报告输出出来。同时，老板也不会满足于基础的表象分析，他们想看的，是你作为数据分析师的独特洞见，这样一来，就会对你的高阶分析能力提出更高的要求。

低代码/无代码AI平台降低技术门槛，非技术人员，比如产品运营、人事等可以直接独立来做简单分析，对专业分析师的基础需求会大大减少。相应的岗位和市场需求可能也会有所减少。

企业不再满足于描述性分析（“发生了什么”），而是追求预测性（“将发生什么”）和规范性分析（“如何应对”），推动分析师向决策科学角色转型。

但是，AI可能输出“逻辑正确但业务错误”的结果，比如忽略数据偏见、业务场景特殊性等等，这些还是需要靠人工的经验来进行验证。这也是现阶段AI还难以代替人工的重要原因。另外，过度依赖工具很容易导致我们基础的工作能力退化。拿到的数据直接喂给AI，分析思路和结论建议全由AI来提供，而我们自己不主动思考的话，就会慢慢丧失作为“人”的独特优势。所以说，对分析过程的思考和对AI输出结果的辨别和优化，都是我们需要不断精进的。

可以肯定的是，我们作为数据分析师本身的复杂问题拆解、业务逻辑理解、跨领域知识整合能力是难以被AI取代的，未来需要进一步巩固这些能力。同时，需从“执行者”转向“策略设计者”，若仅依赖传统技能，比如SQL、Python的熟练度，就很容易被AI工具削弱竞争力。

那具体怎么做，我的建议如下：

（1）聚焦高价值领域：

• 主导AI无法解决的复杂问题，如因果推断、小样本场景建模。

• 设计分析框架，指导AI工具执行，如定义特征工程规则、模型评估标准。

（2）升级技术栈：

• 掌握AI模型调优，如调整超参数、解决过拟合，做SHAP、LIME等可解释性分析。

• 学习AI协作工具，如AutoML平台定制化、Prompt Engineering优化生成结果。

（3）深化业务话语权：

• 推动数据驱动文化，成为业务部门的“决策顾问”而非“取数工具”。举例来说，我们可以通过归因分析优化营销预算分配，而不仅是提供ROI报表。

可以说机遇与挑战并存。一方面，AI的应用会导致市场对基础技能的需求减少，比如数据清洗、简单报表制作这些工作都能直接扔给AI来完成，那企业就会缩减初级岗位。但另一方面，利用AI，新手小白可以加速学习曲线，比如通过Copilot快速调试代码，来更快接触高阶任务。

建议：

（1）构建不可替代性壁垒：

• 硬技能：强化统计学基础，如假设检验、贝叶斯思维等；系统学习不同领域的知识，比如电商行业需要理解漏斗模型、LTV等等。

• 软技能：培养批判性思维，质疑AI结果合理性；故事化汇报能力，用数据说服而非堆砌图表。

（2）善用AI杠杆：

• 用AI完成基础工作，比如Python自动化脚本生成，腾出时间学习AB测试、用户分层等实战技能。

• 反向学习：通过AI生成的代码或分析报告，逆向理解分析逻辑，比如你可以来思考——这段Python为何用随机森林而非线性回归？

（3）尽早接触业务：

• 参与跨部门项目，比如与运营协作设计埋点方案，避免沦为“取数工具人”。

现在大部分工作基本也都离不开数据分析，过去基本都是给技术人员提需求，随着就业环境越来越卷，越来越要求“一岗多职”，产品、市场、运营等等这些非技术岗也需要去主动学习Excel、SPSS这些数据分析工具。那从数据分析的层面来说，AI的发展算是对这些人的一大福音，毕竟AI的上手难度绝对比数据分析工具要低得多。用ChatBI这类自助分析工具就能直接获取洞察，减少等待数据团队支持的时间。

• 学习基础数据分析框架，避免被AI结论误导。

常用的数据分析模型有：

• 掌握“防御性分析”：交叉验证AI生成结果，如对比历史数据、业务合理性。

• 简单问题自助解决，比如用AI生成周报图表这种，直接交给AI来做。复杂问题，比如用户流失归因，复杂的业务看板制作等，仍旧协同专业分析师来完成。

• 将AI输出的结果转化为业务语言，比如将“点击率下降3%”转化为“可能因首页改版导致用户体验下降”，这才是领导更愿意听到的表述。

扫描左侧二维码免费下载

接入deepseek的BI工具

如果在下载资料过程中遇到了任何困难，或者对企业数字化转型有任何疑问，欢迎扫描下方二维码，进行免费咨询。（请备注您有哪方面的数字化需求，广告党太多，不备注的将不通过好友）

    

     
    
    

     

    
    

     

      

       

        
       
       

        

       
       
●聊聊“标准差”在数据分析中的应用
       
●10个精选数据分析实战项目，解救没有数据分析经历的你
       
●聊聊“相关性分析”在数据分析中的应用

      
     
    

长按👇关注 - 设为星标 - 干货速递

你点的每一个在看，都汇聚成数据之光！

点击“阅读原文”，免费下载接入deepseek的chatBI工具