2020年は始まったばかり、それは左波ピークの到来を意味し、私の周りの年末の賞を保持している人たちがたくさんあり、左が、ほとんどは私を驚かせた、データアナリストが残って仕事の十年でした、辞任し、他と異なっている、彼は会社を解雇されました。
多くの人々は、エントリが簡単で、習得が容易で、作業は高い給与の疲れではない、データ解析は良い仕事であると言います。しかし、今年、彼は34ですが、実際には中年の危機の味を味わった、通常は多くの人が私にプライベートメッセージを聞いてきますがあります。
データアナリストは中年の危機を持っていますか？プログラマのようにそれを食べるために若いご飯は？彼らは会社を排除されないことを保証するためにどのように？
データ解析ではほぼ十年、最近、業界が実際にキャリアパスを計画する方法、業界のデータ分析の天井を打破する方法を考えるために私の業界から削除されましたか？
まず、データは米の若者を食べていない、分析しました
確かに、データ分析業界は中年の危機ですが、インターネット業界は、なぜ、中年の危機、この危機もその危機は異なるのですか？ゆっくり来る私に耳を傾けます。
1、業界のデータ制限の分析が高すぎます
それは単に自身が若い米業界分析ではありませんデータに焦点を当て、業界を言ったか、彼らは年齢とともにあり、サイズは重要ではありませんが、また、困難があるトレッキング、あなたはあまりにも楽観的ではないと360をお勧めします。
ほとんどの人がデータ分析を行うため、データ解析、などのプログラマでは、職業流域は、およそ30〜35歳であり、少ない十年以上の問題の天井の職業に遭遇する、業界の天井の限界は、多くの低すぎます人々が仕事を変更したり、他に何もする回すことを選択します底に、それはまた、他の産業であってもよいです。
私は10年近く、我々はまた、この問題を検討してきたが、実際には1における業界のデータ天井を見ることができますが、データ分析を行うが、実際には、別の角度から、データ分析の天井の上限が高いです。
それは何を意味するのでしょうか？ビジネスデータ分析事業の価値を有効にすると非常に大きく、ビジネスの理解のための非常に高い需要が必要です。
テクノロジーは、最も重要な（それは頭が何を言うことは非常に困難であり、偉大なピット深さデータが）、ビジネスをより重要な、そして速いハードウェア技術である、ビジネスは通電されていない、完全に可能切断されたではない実際にあります、企業が自社のビジネスをサポートするために依存しているため、それは短期的または長期的かどうか、投資のリターンを見ることです。
しかし、私たちは、あなたの累積値が大きいほど、経験あるあなたが分析するたびに値を追加していきます、これはそれではない、ビジネス分析の値は、業界でバインドにあることを、あなたの業界では、より良い発展を知っています若い稲種がもたらすことができます。
2、業界のデータ制限の分析が低すぎます
说的有点远了，关于数据分析行业不是青春饭的原因，其实还有一个，数据分析行业的门槛太低。
因为这几年涌进来的人实在是太多了，但是很多人都只是停留在了技术（工具）层面：差一点的变成取数机器，机械性太强；好一点的学个python什么的，往技术岗的方向发展，技术岗最大的问题就是容易被取代抛弃。
数据分析工具
3、需要终身学习
先说加班吧，这个行业的加班情况因人而异、因公司而异，总体来说不会很严重，如果是中层分析管理岗的话会比较忙一些，周六周天无休都有可能；
再说终身学习，这一点是肯定的，具体学习量大小要看你的发展方向，偏向于业务的话，技术层面不需要深入太多，主要是业务和管理两个方面的提升；
二、数据分析行业还能进吗？
想要转行进入数据分析行业的，你知道自媒体运营吗？数据分析的情况跟这个差不多，尤其是偏业务的，也都是火了没几年，门槛又不高，不少人趋之若鹜，挤破头也要挤进这个行业，直到现在，整个数据分析行业（只说国内）表面上供小于求，实则水分特别高。
水分是什么？
一是企业，表面上看好像什么企业都想要数据分析，你要明白，你们趋之若鹜的同时国内企业也在盲目随众，现在哪个企业不搞数据化改革、不搞数分平台建设？其实你要问企业真的很需要吗？并不是。
很多企业就是招了一堆人天天做报表，当取数机器。如果你想做的是业务分析师，情况就更惨一些了，在大多数中小型企业和部分传统企业中，业务分析经常是被老板说没价值的，时间久了你自己都会怀疑自己的工作是否有价值。
二是求职者，主要是这个行业门槛太低了，换句说话，门槛不明显。
可能很多人觉得学个r语言、学个python、学个BI就行了，其实用excel做统计都算是数据分析，所以数分的人多而不精。别看行业里人这么多，真正达到分析师高度的人很少很少，大厂企业争得抢的是这样的人。
三、数据分析行业如何规划职业发展？
说了这么多，冷水也泼完了——其实也是为了让你能保持清醒——我再接着说点职业发展的：
あなたはクラスを操作したい場合は、データ分析は、マーケティングキャンペーンの変換の効果の客観的な分析を提供している、活性化分析のユーザーのダウンロード登録コンバージョン率、ダウンロードの分析にチャンネルを宣伝するなど、各起動コスト、ユーザーの保存条件、これらは、一般的には、特別なポスト、しばしば最高経営責任者（CEO）、COO、製品、着手彼らのクラスメートの業務の仕事のこの部分ではありません。もちろん、大企業組織構造ならば、別のの設立を排除しない、この時間は、あなたは、MySQLの、SPSS、パイソン、FineBI、あるいはレポートのレンダリングなどのデータ分析ツール、で能力を持っている必要があります。
もう一つは、一般的には、ビジネスデータポイントの要件、監視、データ処理、レポートのレンダリングによると、埋葬され、その研究に基づいたデータのアナリストです。深遠な事はお勧めパーソナライズされたそのビッグデータ分析、BIエンジニア、機械学習、です。
実際には、データアナリストの位置のための主な理由は、高くないです認識と価値の欠如ではありません。
私たちは常にデータ駆動型のビジネスを言って、あなたは通常、参照が、常にデータ、データ分析にデータ事業部門のお尻を追いかけて、値は実際にそれを表示することは困難である、ないにも自分自身、同僚は同意しない、リーダーシップに同意しないことができますアイデンティティは、も、彼らがやっている疑いがあることは本当に貴重ではない、これは企業では非常に一般的であり、人々は基本的にデータ分析は、管理と運用に移行しますか。
概要
実際には、データ分析がある程度行われますボトルネックを感じて、技術が頭を行っているが、データ分析のために、技術は（それを行うために頭を言うことは非常に困難であるが、そして偉大なピット深さデータ）本当に最も重要ではありません、ビジネスがより重要である企業が自社のビジネスをサポートするために依存しているとして、その後、高速なハードウェア技術は、ビジネスに通電していない、完全に可能に遮断された、短期的または長期的かどうか、投資のリターンを見ることです。
