「杂谈」谨慎入行数据分析，这几点你需要考虑清楚！

阅读建议：本文为饭后闲谈类文章，看看是否会引起你的共鸣。

解决痛点：最近收到一些准备从事数据分析同学的私信，希望了解下数据分析岗位，有哪些不尽人意的方面，即：职业下限。这里小火龙谈谈个人见解，希望对你有所帮助！

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序言

各种岗位都有优劣两个方面，就像围墙，外面的人窥探里面的美好，而里面的人感受种种不尽人意。本文，小火龙将站在围墙内，和大家聊聊数据分析岗位，大多数同学普遍会遇到的问题。虽然大多数问题是有解法的，但仍然会在初期，对大家造成困扰。

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工作缺乏成就感

很多数据分析岗位的工作，最开始都是从搭建各种报表、取各种数据开始的。久而久之，会陷入一种疲倦态，没有成就感，看不到未来。在晋升答辩、年终述职的时候，没有太多可以拿出来说的。

这种情况往往是普态，而不是个例，虽然说有方法可以跳出这样的循环，例如：接一些项目性的工作，输出对于业务有价值的分析报告。但往往迫于岗位的职责，这些枯燥的工作内容，还是需要有人去做的。

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工作容易被抢功

如果你有幸能接到一些复杂的分析项目，吭哧吭哧花了好多天做出一份分析报告，兴致勃勃准备去汇报时。很多业务方，会直接将你的内容整合到他们的输出中，并由业务统一汇报。对于上层，更多看到的是业务产出的功劳，至于数据分析同学的价值，就会大打折扣。

这同样不是个例，因为从岗位属性上来看，数据分析属于支持性岗位，相较产品、运营，位置会相对靠后。如果你再不善表达，被抢工是很正常的情况。

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需要持续自我驱动

数据分析是一个介于技术与业务之间的岗位，所以就需要不断地学习，提升自己。工作时间提升对于业务的理解，工作之余提升自我技术上限。不太像一些较为成熟的工种，例如：会计，越老越吃香，天花板相对固定。

由此可见，数据分析这个岗位，需要不断吸收新的技术，时间和精力的付出，均是持续化的。年轻时候还好，但当未来三四十岁时，你是否还有这么多的精力保持不断地学习呢？

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发展上限不由技术决定

有些刚入行的同学，比较痴迷于提升技术水平，认为高端的模型便能解决复杂的项目。然而，往往经过一段时间工作后，会发现技术是必须品，但决定不了自身的发展上限。

一方面：很多项目均可以通过相对简单的方式去解决；另一方面：通过一些相对简单的方式产出的结果，反而业务方更好理解。

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是起点非终点

介于以上的种种问题，随着工作年限的加深，你会慢慢发现，数据分析岗位的发展空间，是存在天花板的，业务化可能才是出路。

数据分析，说白了，就是一种能力，在你刚入职场时，从事该职业可以令你学到很多东西，逻辑化思维去处理问题。但随着职级的提升，你会慢慢发现，业务才是王道，脱离业务的分析都是扯淡。

因此，会有很多数据分析同学，在入行一段时间后，选择转行。那么对你来说，是否是起点？又是否是你的终点呢？

以上就是本期的内容分享。