数据分析师：GPT可以辅助，但无法替代我

随着大数据和人工智能的快速发展，数字新职业成为了就业市场的新风向。其中，数据分析师是数字新时代下最具发展潜力的职业之一。

然而，很多人仍未真正理解数据分析师的工作职责和内在运营状态。那么这个职业到底是怎样的？我们通过小杨的故事，带你进入数据分析师的工作现场。

本文来自微信公众号：边码故事 （ID：tech-kk），作者：柏子，原文标题：《新职业|揭秘市场紧缺的数据分析师》，题图来源：视觉中国

29岁的小杨在广东一家电商企业，做市场上可谓非常紧缺的数据分析师。他负责的工作内容是市场数据的搜集、分析和评估，然后把分析结果以可视化的形式呈现给客户。

当客户确认一个新的工作项目后，小杨和他的团队成员便开始制定项目的时间表和目标等，然后分别开始各自负责自己的工作。小杨负责的是数据分析，但是他也需要不断与数据工程师、策略师等多个部门的专业人员进行沟通和交流，以确保团队的工作整体完成进展顺利。

在这个过程中，需要不断学习和掌握新的软件技能，比如团队协作、沟通和协调等等。为了获得更好的工作效果，数据分析师通常要阅读很多专业书籍，不断学习和扩展自己的知识面。

每个工作项目都有定下的交付期限，这也意味着小杨和他的团队成员不得不经常加班，以确保工作能在期限内有一个圆满的结果。对于熬夜的情况，他们已经习以为常。小杨坚持运动，以缓解工作压力。

在把数据分析的工作成果输出给客户之前，小杨通常会和上文提到的数据工程师、策略师等专业人员进行讨论和辅导。这些多元化的角色和职能互补，相互配合，不仅仅可以拓宽小杨的思维视角，更能够创造更优秀的数据应用方案。

对于数据分析师来说，工作的过程并不是单纯拿到数据就分析出结果，他们需要深入挖掘和理解数据背后的本质，不断优化自己的工具和技术，以达到让数据更直观、更有说服力的目的。

小杨在工作中经常遇到的困难是数据质量的问题。小杨需要通过各种途径采集有关市场趋势和消费者行为的数据，但是很多时候这些数据并不是十分准确和完整的。在这种情况下，小杨需要自行处理这些数据，通过一些分析方法和工具进行数据清洗和改善。同时，小杨也需要与采集数据工程师等技术人员进行沟通和交流，以找到更准确的数据来源和采集方式。

另外，随着社会经济发展和数据应用的广泛应用，客户对于数据分析师的需求越来越高，工作量和任务也随之增加。为了保证每个项目的完成质量和进度，小杨和他的团队成员需要经常加班并不断调整工作计划。在这种情况下，小杨需要加强自己的时间管理和团队协作。

小杨最近的工作任务是评估一款新产品的潜在销量。他搜集了不同区域、不同时间段的销售数据，并通过数据分析发现，该产品在某些城市和时段的销售量较高。但同时，他也注意到这些城市中存在一些相似的特征，如消费水平、人口结构等。小杨通过进一步分析发现，其实这些城市拥有相似的购买行为习惯，在这些城市推广该产品将会更加有效。最终，小杨提供了该产品的区域推广计划，有效提升了销售业绩。

一名资深数据分析师的薪资大约在每月13至15K之间，初入行大致为7至9K。在数字时代，数据成为公司和企业最重要的资源，越来越多的企业开始意识到数据分析的重要性，需要专业数据分析人才来帮助他们解决问题。

也许你可能会好奇，数据分析师的工作会被ChatGPT取代吗？

答案是否定的。GPT可以完成一定程度的数据处理和分析，但是对于数据分析的完整流程和深层次分析，GPT并不能完全取代人类的角色。

首先，数据分析师不仅需要进行数据处理和分析，还需要具备业务领域知识和专业技能，能够理解和应用数据分析结果进行商业决策，而这些是GPT无法替代的。其次，GPT是基于历史数据进行模型建议，需要精准的数据清理、建模和属性选择才能生成有用信息，而这些工作需要人类进行数据清洗、特征工程等工作，同时也需要人类监督和解释模型的输出结果。

现实情境下，GPT等人工智能技术可以辅助数据分析师的工作，但无法完全替代数据分析师的工作。

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