这两年的经济寒冬，想必大家都有体会。2025年互联网裁员潮持续蔓延，当"数据分析师被优化"的消息频频传出，很多人开始质疑：这条赛道还值得入吗？

要回答这个问题，我们必须正视一个正在发生的结构性转变：国内互联网行业的增量红利期已经过去。当增长从疯狂扩张变为精耕细作，所有公司都在强调投入产出比。当优化和收缩成了必然。这并非否认数据的价值，而是商业逻辑的必然选择，当生存成为主题，每一分钱都要花在刀刃上。

一、AI和数据分析相辅相成

说数据分析会被AI取代，完全是对技术演进的一种肤浅误读，是一种不负责任的谬论。事实上，AI的洪流非但没有冲垮数据分析的堤坝，反而为其开辟了更为广阔的入海口。两者不是“谁取代谁”，而是“相辅相成，合二为一”。

1. AI的根基离不开数据分析

做过数据分析的人都知道，一个AI项目超过80%的生命周期，都集中在数据准备、清洗、特征工程等经典数据分析工作上。

AI模型并非点石成金的神仙，它极度依赖高质量、经过精心处理的“数据食粮”。没有数据分析师对业务的理解、对数据质量的把控、对特征变量的萃取，再先进的AI算法也只会是“垃圾进，垃圾出”。

是数据分析，在为AI模型提供可靠、洁净的“弹药”。是数据分析，在将模糊的业务问题，转化为能够被模型理解的数学问题。是数据分析，在确保AI的产出能够与商业逻辑自洽，而非一个无法解释的“黑箱”。

2. AI是数据分析的进化

AI的到来，非但没有消灭数据分析，反而将数据分析的价值推向了前所未有的高度，从“向后看”到“向前看”：传统分析告诉我们“发生了什么”，而AI赋能的分析能告诉我们“将会发生什么”，实现从描述、诊断到预测、决策的跨越。

从“处理数字”到“理解世界”：传统工具难以处理文本、图像、语音。而AI让数据分析师能够解锁这些非结构化数据宝库，从客户评论中洞察情感，从生产线视频中识别故障，分析维度呈指数级扩展。

从“人力密集型”到“智能密集型”：AI接管了重复性的数据探查和建模工作，这恰恰将数据分析师从繁琐劳动中解放出来，让他们能更专注于提出关键问题、设计分析框架、解读结果深意，并驱动业务行动——这些才是分析工作的核心价值。

所以，AI取代的不是数据分析，而是陈旧的分析工具与思维。它逼迫我们所有人，向更高价值的领域进化。

3. AI的本质在于解决业务需求

无论技术如何变幻，“解决实际业务问题” 才是数据分析与AI工作的生命线。

在AI时代，最有竞争力的从业者，不再是只会调参的算法工程师，也不是只会写SQL的取数员，而是“具备AI思维的数据分析师”或 “深谙业务的数据科学家”。

他们既能用数据分析的严谨性确保AI项目的稳健，又能用AI的强大能力拓展分析价值的边界。他们是技术与商业之间的“翻译官”与“架构师”。

二、 什么样的数据人抢手？

根据和大量行业招聘方、猎头的交流，我们发现未来最抢手的数据人才，绝对不是只会埋头写算法的，而是以下三类：

第一类：能当业务翻译的数据产品专家

这类人的核心能力，是把业务的痛点，变成成数据的解决方案，再把数据的结果变成业务语言。

他们在做什么？不再是被动接需求，而是主动和销售、生产、财务团队沟通，设计一个数据看板、或者一个自动化的分析流程，直接帮业务部门解决问题。也就是说，他们交付的不是报表，而是能用数据解决业务问题的能力。

对应的岗位：数据产品经理、业务分析师、数字化解决方案专家。

第二类：能管好数据流水线的工程师

当企业真正把数据当作核心资产，那么保障这份资产稳定、高效、安全的工程师，就变成了关键的负责人。

他们在做什么？他们负责搭建和维护整个公司的数据流水线，确保从数据产生、收集、整理到最后使用的整个链条，是稳定、高效并且符合规定的。特别是在大家越来越重视数据安全的今天，这个角色非常关键。

对应的岗位：数据平台架构师、数据治理专家、数据安全工程师。

第三类：能研究前沿算法的科学家

这类人始终最稀缺的，负责解决最复杂、最前沿的问题，比如基于大模型的智能客服、精准的供应链预测、药物研发的模拟等。

对应的岗位：算法科学家、机器学习专家。

对于大多数普通的数据从业者，成为第一类人，是路径最清晰、需求最广泛的选择。

三、 3款常见AI数据分析工具

AI来了，数分人也可以很省力，推荐以下3款AI数据分析工具：

1. WPS AI

用WPS AI来做 数据分析 很省事儿，像分类求和、数据可视化、跨表格分析、智能抽取甚至情感分析都能直接搞定。

不用一个一个上网搜步骤、搜教程，把要处理的数据和要处理的数据描述出来，剩下的交给WPS就可以！

简单来说，只需要告诉他需求+范围，AI生成公式，1秒搞定出结果，超级方便！

2. Askexcel

这个AskExcel功能很强大 ，包括了自动做表、生成和修改透视图（报表）、生成新的独立表格并修改、跨表计算等。

示例：

对这个学生成绩的Excel表，输入指令：做一个新表，只需要学生名字和语数英成绩的，它很快就做到了。

接着，让这个表格增加一列成绩等级，并生成透视图，它也顺利完成了。

3. 酷表 EXCEL

这是北京大学深圳研究生院信息工程学院助理教授袁粒及三名硕博生组成的团队开发的AI办公辅助工具，可以通过文字聊天实现Excel的交互控制。

步骤很简单，你输入指令，它执行！

它会直接执行命令，无需你获取公式后再复制操作，这对于不会用Excel或是Excel公式不熟练的小伙伴相当友好!

虽然AI了，很多技能学习变得简单，但是最后拍板的还是职场人，如果不懂数据分析，AI给错的答案，你也没法发现。建议还是要系统地学下业务数据分析、数据可视化等，这些都是 CDA数据分析师一级的重要考点。学会了这些，不管是换工作做数据分析，还是在现在的岗位上帮公司做决策，都能用得上。

CDA数据分析师证书，与CPA注会、CFA特许金融师并驾齐驱，其权威性与实用性不言而喻。在互联网行业中，应用数据分析是非常适配的，该行业数据量庞大、发展快。CDA数据分析师在互联网行业的数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了模型搭建的详细内容，对于数据岗的工作来说特别有帮助。

CDA数据分析师之所以备受青睐，离不开它广泛的企业认可度。众多知名企业在招聘数据分析师时，都会明确标注CDA持证人优先考虑。像是中国联通、德勤、苏宁等大型企业，更是将CDA持证人列为重点招募对象，甚至为员工的CDA考试提供补贴，鼓励他们提升数据处理与分析能力。这足以证明，CDA证书在求职过程中，能为你增添强大的竞争力，使你从众多求职者中脱颖而出。

CDA数据分析师在银行业的数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了模型搭建的详细内容，对于数据岗的工作来说特别有帮助，一些企业可以给报销考试费。