达优高科 一、人工智能会取代数据分析师吗？
人工智能在一定程度上会取代分析师，比如股票分析，银行数据分析，经济统计，商业数据分析，但是不会取代情感问题分析专家，在一些需要设计灵感的领域不会被取代。
二、数据分析师被人工智能（gpt）取代是必然的吗？
作为曾经的数据分析师回答一波。
问题中也提到，GPT缺少的主要是对某个领域业务的认识程度。所以问题的关键是，你们业务的特殊程度有多高？比方说，它是不是网站访问，或者是不是商品销售？还有，需不需要留存客户（极端点的例子，可能殡葬业就不需要短期留存）？
例如，日报或周报就是一个简单的数据分析，GPT完全可以胜任。
以下是GPT写的基本的数据分析报告，你看看你的分析是否与它有本质不同？
尊敬的领导：
以下是本周数据分析师的工作周报，其中包括了我们团队对于各项数据的分析及相应的建议。
一、用户访问数据分析 本周，我们的网站总访问量达到了120,000次，较上周增长了15%。其中，UV（独立访客）数量为80,000，增长了20%；而PV（页面浏览量）为320,000，增长了10%。这表明网站吸引了更多新用户，但单个用户浏览的页面数略有下降。建议对网站内容进行优化，提高用户停留时间和浏览量。
二、产品销售数据分析 本周，产品A销量为8,000件，同比增长了25%；产品B销量为6,000件，同比增长了10%。其中，产品A在本周的促销活动中表现尤为出色，吸引了大量用户购买。建议进一步加大对产品A的市场推广力度，同时针对产品B的定位和市场策略进行调整。
三、客户留存数据分析 本周，新注册用户数量为5,000人，其中有3,500人完成了首次购买。与此同时，回访客户数量为4,000人，复购率达到了50%。虽然新用户的获取和留存状况良好，但老客户的复购率仍有提升空间。建议加强对老客户的关怀，提供更多针对性的优惠和服务。
四、社交媒体表现分析 本周，我们的Facebook粉丝增长了1,500人，Twitter粉丝增长了1,200人，微信公众号新增关注者1,000人。其中，一篇关于产品A使用教程的文章在各大平台上获得了高度关注，带动了大量用户关注和传播。建议继续创作类似的优质内容，提高品牌在社交媒体上的曝光度。
根据以上数据分析，我们可以总结出以下几点建议：
- 优化网站内容，提高用户浏览量和停留时间。
- 加大对产品A的市场推广力度，调整产品B的市场策略。
- 关注老客户的需求，提供针对性的优惠和服务，提高复购率。
- 持续发布优质内容，提高品牌在社交媒体上的曝光度。
请领导审阅并提出宝贵意见，我们将继续努力优化数据分析工作，为公司发展提供更有力的支持。
谨此汇报。
只要再结合具体行业的背景，比方说乳制品行业的季节消费特点，即使GPT有些并不了解，也可以通过Context告诉它。其实并没有什么特别的门槛。
三、数据分析师和行业分析师区别？
一、专业要求不同
商业分析师：
专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）
数据分析师：
专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）
二、工作内容不同
商业分析师：
1、负责某个独立项目的信息收集、分析，提出有针对性的方案和建议；
2、就具体业务专题，构建商业分析框架，进行全维度的商业分析（如竞对信息、行业市场、上下游关系），完成分析报告面向CXO进行汇报；
3、依据国家有关方针、政策、法令，运用科学方法，及时对公司提出切实可行的战略改善方案。
（以上包括但不限于）
数据分析师：
1、负责日常数据分析及监控，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析；
2、为各类业务部门（产品、运营、市场、广告）提供数据支撑；
3. 探究用户行为习惯特征，优化公司产品收益。驱动业务增长；
（以上包括但不限于）
三、掌握技能的不同
商业分析师：
一般来说，商业分析师都需要有一定的MBA背景，对市场、上下游、商业有强烈的洞察力，具备系统的资料收集、市场研究、整理能力，及良好的文字处理能力，具备较强的逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告，站在整个行业的角度，去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。
需要懂得各类的策略模型与方法论：如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等
数据分析师：
数据分析师更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长。
需要有较强的落地能力，与各业务部门的配合的沟通能力。
需要懂得统计学相关知识，寻找大数据中隐藏的用户行为规律，掌握基本统计模型及统计学知识：回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计，贝叶斯等，如果在互联网研究产品的话需要了解：漏斗分析、产品转化等
以上掌握的模型，商业分析师和数据分析师都会交叉使用，只是侧重点较为不同。
总结：
a.商业分析师站的高度会比数据分析师高，因为处于战略模块，放眼的是全行业、上下游。而数据分析师更偏向落地能力，具体帮助业务某个产品得到增长；
b.商业分析师的汇报对象的都是CEO，CFO、各种O。而数据分析师的汇报对象的是业务部门和数据部门的领导；
c.企业中对战略部门的商业分析师的学历背景要求会比较高，需要有一定的咨询行业或MBA背景或强大的逻辑思维与业务拆解能力。
企业中对业务部门的数据分析师的掌握工具技能、数据处理能力要求比较高；
d.商业分析师不仅仅只是对数据进行分析，还需要做信息类的分析，如市场研究、国家政策、行业形势等；而数据分析师更偏向针对某一产品的分析，业务落地性比较强；
当然这两者边界现在也越来越模糊，很多数据分析师也需要有一定的高度去看待问题，而商业分析师也慢慢需要一定的编程能力。
e.最后讲到大家最想了解的薪资问题，一般来说商业分析师毋庸置疑会比数据分析师起薪高，商业分析师薪资对标的就是咨询行业的分析师或者咨询顾问，大家都知道咨询行业的起薪都比较高的。
当然数据分析师驱动业务增长，可获得奖金就会比较多，只要业务产生增长，加薪也会比较快。
两者来说都有很好的方向，我较为客观地讲述这两者的差异。
四、数据分析师主体？
数据分析师的主体是以采集和整理数据为主
五、数据分析师和注册数据分析师的区别？
这两个概念并没有什么差异
现在我们国家是没有注册项目数据分析师的，因为只有劳动和社会保障部才有资格颁发职业资格证书。
现在市面上有两种所谓的项目数据分析师证书：
一个是中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《项目数据分析师证书》，一个是工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》
六、分析师数据
分析师数据的重要性
在当今这个高度数据驱动的时代，分析师数据对于许多企业和组织来说是至关重要的。作为一个专业的数据分析师，我们的任务是使用各种技术和工具来获取、整理和分析数据，以便为组织提供准确、及时和有用的信息。这不仅可以改善决策过程，而且可以促进业务的增长和成功。如何处理分析师数据
首先，要确保数据的质量和准确性。任何错误或模糊的数据都可能导致错误的结论和决策。因此，在收集和分析数据之前，需要仔细筛选和验证数据源。其次，需要使用适当的技术和工具来分析和解读数据。例如，可以使用统计模型、机器学习算法和数据挖掘技术来发现隐藏在数据中的模式和趋势。此外，还需要定期更新和优化数据和分析流程，以确保始终获得高质量的分析结果。数据分析师的角色
作为分析师，我们需要具备广泛的知识和技能，包括统计学、数学、计算机科学、业务知识等。我们不仅要能够处理和分析数据，还要能够解释和分析结果，以便为组织提供有价值的见解和建议。此外，我们还需要与团队成员、管理层和其他利益相关者密切合作，以了解他们的需求和期望，并确保分析结果能够满足这些需求。结论
总的来说，分析师数据对于企业和组织来说是至关重要的。作为数据分析师，我们需要具备广泛的知识和技能，以确保高质量的数据分析和解读。通过与团队成员、管理层和其他利益相关者密切合作，我们可以为组织提供有价值的见解和建议，并促进业务的增长和成功。七、人工智能分析师
在当今信息爆炸的社会，数据扮演着愈发重要的角色。随着人工智能技术的不断发展，越来越多企业开始认识到利用数据进行决策的重要性。而在数据分析领域，人工智能分析师的角色也日益受到关注。
谁是人工智能分析师？
人工智能分析师是指运用人工智能技术和数据分析方法，通过对大数据进行深入挖掘和分析，为企业提供决策支持和业务洞察的专业人士。他们需要具备数据分析、人工智能技术、业务理解等多方面的能力。
人工智能分析师的职责
作为一名人工智能分析师，他们的主要职责包括但不限于：
- 负责建立和优化人工智能模型，通过对大数据进行分析实现预测和决策支持；
- 利用机器学习、深度学习等技术进行数据挖掘和模式识别，发现潜在的商业机会；
- 与业务部门合作，理解业务需求，为业务发展提供数据支持和解决方案；
- 持续学习和更新人工智能技术，保持对行业发展的敏锐感知。
如何成为一名人工智能分析师？
要成为一名合格的人工智能分析师，需要具备以下一些关键能力：
- 扎实的数据分析基础，包括数据清洗、数据可视化、统计分析等技能；
- 熟练掌握至少一门编程语言，如Python、R等，并能在此基础上进行人工智能开发；
- 深入了解机器学习、深度学习等人工智能技术，并能灵活运用于实际项目；
- 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与各个部门有效配合。
人工智能分析师的发展前景
人工智能分析师作为数据科学领域的重要岗位之一，其发展前景广阔。随着人工智能技术在各行各业的应用不断加深，对于能够熟练运用人工智能技术进行数据分析和决策支持的专业人士需求也在持续增长。
结语
总的来说，随着数字化转型的加速推进，数据分析人才正逐渐成为企业发展中不可或缺的一部分。而人工智能分析师作为这一领域的专业人士，将在未来的发展中扮演着越来越重要的角色。
八、商业分析师跟数据分析师的区别？
区别在于:
(1)专业偏向不同。
商业分析师：专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）。
数据分析师：专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）。
(2)工作内容不同。
数据分析师日常工作内容：1. 根据时间维度产出数据报告2. 监控数据趋势3. 为业务提供数据支持4. 撰写专题性报告。
商业分析师日常工作内容：1. 商业决策2. 业务优化3. 战略调整4. 撰写商业分析报告。
九、数据分析师或金融分析师有无发展前景？
这位同学就业意识很超前，非常的好，提早准备对未来求职来说好处多多。分析师这个词是个大类，各行各业都有分析师，尤其是金融行业。当然，对于分析师的工作，你也可以提前先预热一下，花3天的时间体验一下数据分析工作可能会碰见的实际场景、工作内容。
如果你找不到相关资源，也可以利用知乎官方的训练营，他们邀请了前IBM的技术大牛做直播，分享了很多案例和学习资源，也有学习群和训练营，只需一毛钱就可以加入。
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数据分析师与金融分析师，都差不多，职业的名字影响不大，关键是看你想干什么。
我觉得事情做得好了做得精了，并且一直坚持下去做，通常都很有发展前景，这个不用担心。我从以下几个方面入手分析一下金融分析师工作是否有前景这个问题
需要金融分析师的行业
金融金融，说是金融，但实际上都是与实体相联系的地方
比如说做投资对吧，钱是自己的，如何投那是要合计合计的，没有大量的调研和数据分析，你敢投吗？肯定不敢啊
归拢起来，我觉得需要分析师的地方实体和金融行业都需要，金融行业还可以细分一级投研分析师和二级行研分析师
实体行业分析师
上市公司船很大，不做计划肯定不行，你不能说边走边摸索，那你领导者都这样，下面员工咋办，几千号人都跟着你一起摸索？最后就会变成百花齐开啥事都别想干好
所以，分析师这个职业属于，只要是你做的好能力强，既有自己的想法，也能处理好众多数据，并且还能跟别人很好的表达出来，这就是非常优秀的分析师了
分析师的作用我们分析完了，那么接下来就说啥行业需要分析师呢
比如说实体企业中，上市公司那是一定需要分析师的，他们需要分析师去分析行业、分析自己公司盈利情况，分析自己家公司哪里做的好，如何学习别人家好的地方取长补短，给自己家公司做商业计划通常，有个专业的学名【董秘】做的就是这么一个看似打杂，但分析属性极强的工作
你说他是金融分析师吧，那也对，因为董秘你想上岗，你跟让上市公司愿意推你，然后你去深交所学习+考试去，考完试你才能持证上岗。甚至部分上市公司还需要你有证从、基从这种资格证
所以，他肯定算金融分析师
行研分析师
从金融行业来讲，大家耳熟能详的就是二级行研分析师，这肯定是金融分析师
他们虽说分析的是二级市场，但是更多的是做金融上的各种调研、算数、汇总
比如说卖方指的是券商研究所，他们会分宏观分析师和各赛道分析师。宏观分析师很好理解，就根据政策啊、宏观经济啊，看看接下来什么资金导向。各赛道呢？就属于书接上回，好好的根据宏微观的内容，去讲讲这个赛道未来上市公司们的发展。
举个例子，比如说医药赛道是个超级大的赛道，医药下面还分中医、消费、器械、创新药、疫苗……当然，不同机构分的都不太一样，整体是这么个分类。我这一年说医药赛道好，这不是整个大赛道好，根据一些政策及宏观经济市场分析，那是一个医药大赛道下面的某一个细分好
这就是个很有意思的事情了
就相当于，这行业吧，只要是有上市公司存在，只要是实体经济屹立不倒，券商研究所的分析师们就永远都给有工作
投研分析师
当然，除了二级市场的分析师，一级也需要啊。比如说累死人的咨询公司，四大会计师事务所，PEVC机构，FA机构，这些都需要金融分析师。他们都是根据经济大环境去进行有针对性的分析。为啥我不细讲了，讲不完。我国上市公司才不过5k来家，二级市场的分析师从卖方到买方，人数就很多了，细分赛道也很多了。那，没上市的公司更多了……光讲分类我都讲不完
总结来讲就是，需要金融分析师的地方，数不胜数
工作内容及收入
说完需要这个工作的行业了，那么我们就聊聊他们的工作内容
可能大家看到的分析师的工作属于，特别高大上，西装革领，成天拿着苹果电脑，鼠标动一动，就能让一家企业破产……
嗯，电视剧大家就看看就好，真实情况真不是这样的，你就算是当老板，那也不是这样的
我们分两块来分析可能会更直观
卖方——给别人分析的分析师
比如说，大家知道咨询公司，成天写宏观赛道报告那种
就差不多上面那种，当然，还有券商研究所的报告，就大家平时讲的研报
股民老骂的那个，我找找，内容如下
整体来讲，什么是卖方的报告，就是有人买他们服务啊
比如说咨询公司调研什么，完去取决于他们的买方想要什么，像上面那个ChatGPT，大家都很关心这个话题，咨询公司合计合计，发现，这事有的做，于是就需要有人大量的去调研、对比，上市的没上市的，国内的国外的公司，大家都要去做去了解，进行大量的数据分析，从而写出研报来
很多人就问了，那成天就坐办公室，百度就好了啊
事实上并非如此
比如说上面我还截屏了一个医疗器械的
你会发现很多咨询公司的人，可能还会趴在医院，去一个科室一个科室问，你们科室有什么器械，器械都是哪个厂家产的，用起来有啥感受，优缺点都有哪些
这，才叫做调研，这是个声势非常浩大的工程，所以咨询公司针对定制咨询的时候，往往收费是可观的。包括你们在网上看到卖某某行业2023年蓝皮书，那么一本纸质书都要几百甚至上千，那是因为他们耗费的人力、物力、财力真的是不可估量的，更麻烦的地方在于，时效性。就是调研加汇总写东西，他们需要在1-2个月以内完成
上市公司的调研就还好，他们的董秘有公示解答的义务，所以券商研究所往往工作不会像咨询公司那么的辛苦（当然，也没好哪去，他们一个月一般要出一个深度报，一个礼拜要出三个点评报，以前我也有写过，大家可以扒一扒我以前的内容）总结来讲就是，卖方分析师根据买方或整个市场需求，每天要调研、分析、写研报、路演，增加自己的知名度
收入往往和你的名气相挂钩，应届生刚入行，年收入可能并不高，年薪大约20w-30w左右，但是如果你做了3年，踏踏实实的做研究写研报这种，可能收入就能100w起步了。
买方——给自己资金分析的分析师
还有一类分析师属于，我要对自己的企业和资金负责型，不对外阐述自己的分析观点，也不参合别人的观点，低调，不打名气。我们可以统称为买方分析师
这种分析师一般是没有研报的，有的话，那也是自己机构的机密，不会外宣，在这里就无图无真相了很多应届生小孩就很希望做买方分析师，因为钱多压力小，这点我不赞同，承受的压力其实不太一样
比如说，做卖方分析师，一般你是为了自己打名气，让别人认可他，从而增加自己的收入。但是买方分析师是为了自己的上市公司或者为了自己的基金去负责，也就是说，自己的研究成果要让自己机构能够赚钱，如果分析有问题，决策出现错误，那么就会影响自己这方的钱。
想象一下，基金经理手持1个亿，就因为自己的一个决策，蒸发了其中的30%，你的心理压力多么的大。
所以买方分析师通常喜欢要往届生，当然，有些上市公司会招应届生，比如说大名鼎鼎的大厂战投岗，这些也是金融分析师。
收入往往与你的决策挂钩，应届生如果你是清北复交这种，其实刚入行30w上下，如果你去的是公私募，那可能年入10w上下。但是一旦你开始跟你方资金挂钩，那么年终奖就会与你掌管的资金成正相关，如基金经理掌管1个亿，年终奖可能是1个亿的1个点……
未来发展
综合来讲，我个人觉得金融分析师未来会非常好，当然，好这个词很宽泛，我们要去说好在哪
从找工作的角度讲，什么工作算上等工作？那肯定是能让你提升自己的工作
分析师成天都在分析整个行业，整个金融环境，整个市场，那么你对于这些势必会比一般人了解
如果你是二级分析师，成天打交道的人也是各个上市公司董监高和各类大资金掌管着，那你也会赢在起跑线
所以，从你的个人提升和资金收入以及人脉圈子，那就是赢了80%的应届生
如果你再打出了名气，那岂不是资本市场和实体经济，随便选的存在？
更甚至，很多人积累了资金和人脉，然后选个自己喜欢的领域去创业
你本身就是分析师出身，你的成功率也是比一般人高很多的
前途无量啊
你现在可以努力的方向
学校层面
从你现在的处境分析，首先，考大学的时候考学校一定要好，而且你要读研读博。当然，研究生并不是最主要的，好学校才是
能考清北，那肯定没问题，如果清北太难，选个985院校就很好。如果985很难考，那就选QS top100的国外院校读
想做分析师，并且不希望自己的路太窄的话，最好选工科，尽量不要选文科
毕竟，金融与实体是息息相关的，密不可分的
能力方面
再者，你可以提升自己能力，当然这些都是潜规则
比如说你现在去看那些金融分析师招人标准，什么希望精通Python啊，精通Excel啊这些，这里说的Excel不是你去打打字，而是你要会用他做运算
比如说大家也可以看看这个课程，我看体系非常的全，对你未来的分析师之路很有帮助
不会也没啥问题，只是一种潜规则，提升自己能力的，无法量化做出要求
未来呢，你要是想入行，读大学开始吧，一方面要很好的完成学业，另一方面也要多实习，这样自己毕业就能成为一名优秀的分析师了，这样是不是很好~
加油吧宝宝，你是最棒的，相信你一定能走上自己想走的路的。
十、数据分析师难吗？
数据分析师不太难，只要你懂了就不难
