今天和一位许久不见的朋友聊天问了我一个问题感触挺深的：老李，作为一位数据分析师，你觉得这个行业的出路在哪里？
这个问题是我一直思考，但没办法给出准确答案，毕竟千人千面，没有一个回答可以适用于任何人。
但我相信不少对数据分析师有稍许了解的读者都有过这样的困惑吧：这几年的数据分析师的风很大，可数据分析师到底是什么？数据分析师未来的发展在哪里？
其实大家不难发现，不管到了哪一个企业还是哪一个行业，都离不开数据。财务需要懂数据、运营产品需要懂数据、行政要会看数据......大大小小的岗位，周报、月报、年报都要用数据来辅证。
人人都是数据分析师更多强调的已经不是职业选择，而是一种基本的岗位技能。
但在实际的应用中，行业不同、岗位不同、目标不同其工作职责也可能天差地别，对此项技能有着不同的要求。有需要深入了解业务的、有偏向算法挖掘......
这几年，数据分析师的风很大，大大小小的企业都开设了这个岗位，但实际上，80%的企业并不知道怎么通过数据来驱动业务增长，就导致了下面的人花费大量的时间清洗数据，然后做报表。
但其实大部分只是结果，是数据到信息的转变，而如何从信息去分析其中变化的原因，却是很多人根本没有做过的事。结果最终是花费了很多精力做成的报表只是成为摆设，根本对领导的决策和企业发展没起多大作用，大家开始怀疑是不是做的无用功，和表哥表姐的区别在哪，数据分析师的出路到底在哪？
但其实任何职业都需要经验和技术的积累，就像做财务也要先从最开始的出纳做起一样。数据分析师刚开始大部分时间都花费在数据采集和统计上，很少有精力去做分析工作，但也正是那些能在繁重的采集统计数据工作之外，还花费精力去学习分析的人才能摆脱这种困境。
数据分析做到一定程度，要么就往管理或者运营的方向去走，毕竟懂得数据分析的产品经理是真的很吃香；要么就往数据挖掘或机器学习方向去深入，毕竟这个方向的天花板很高，技术壁垒很厚，也很有钱途。
而老李能做的也只是在给点建议的基础上，再准备些资料，能让大家在繁重的取数、报表压力下，能够借助些工具和模板，来空余些精力来探索分析和学习。
最后再次强调：模板和工具的使用，是对数据分析工作的锦上添花，而不是仅仅只是掌握了模板和部分工具就认为可以高枕无忧。数据分析其中的价值和精髓需要你去参加更多的项目以及更长的时间的积淀才会有所体验。
毕竟国家对数据分析发展的大力支持也导致了涌入这个行业的人急剧增长，在未来，你需要懂得更多的数学、算法、编程等才更有竞争力。
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