很多人关心错了问题，谈的都是当下怎么样。比如有人说“数据分析师会被取代”，说这话的人，往往是假设一个人干一个工作，永远是第一年的水平，干10年还是第一年的水平。
那么这样的人，不管是什么职位，都会被淘汰。
现实是，没有谁在一个职位干多少年还是第一年的水平。同样的，没有人会做一辈子数据分析师，而是在这条职业道路上不断的攀升。
其实很多行业都有所谓的35岁危机，不仅仅是数据分析行业。
那35岁危机的本质是什么呢？是中年人的性价比！
在Hr或者雇主的眼中，不青睐部分中年员工是因为他们“贵”（期望薪资高），而“性能不行”。
一个员工的“性能”是由行业经验、技能、工作态度或客户资源等多方面因素组成的。学习新东西跟技能或者工作态度相关，是“性能”的一部分，但不是全部。
数据分析严格说来不是一个行业，它是一个职能，一个岗位。
就目前看到的情况来说，数据分析师一般干够5~6年，去过大厂，去过小厂，经历过企业的增长和下跌，基本就算摸清楚了常规的分析思路和业务的解决方案。
后续更多的是依靠你的方案输出能力和管理能力，要学的东西也不是纯粹的技术，因为你要走纯粹的技术（比如数据挖掘工程）就会变得更纯粹，你不用等到中年才发现自己需要专精技术
刚入行时可能承接的主要是别人的需求，后面发展就变成自己要写解决方案，统计口径和报表问题怎么解决？目标制定和绩效方案怎么解决？业务需求怎么更好的满足，怎么可视化？这些东西其实严格来说，并不能算是新知识点，他考核的只是职场人的熟练度，整合能力，归纳能力，总结能力就这些东西，能力不行的继续干执行，接需求，需求也不会有多少进化，运营有多少能力你就是什么水平。
又或者说换职能，接手某个模块，或者是深入预算，目标，bi某个领域做一个p7，这其实就是三十几岁的分析师的主要选择（当然如果你还在做分析师的话）
数据分析单出总是死牌，只有结合别的东西才是王炸。
你一进这个行业，不可能靠那些数据分析工具和知识吃一辈子，只是说在不同的职级和年龄阶段下，需要学的东西有所不同。
如果你已经是管理层，中年了，就要知道新的工具可以提高分析效率，然后给手下人出更难更复杂但是价值更高的命题，以求更好的人效，避免团队规模缩减。
如果你依然是执行层就尽可能的学习新的工具，迁移过往的知识点。前者总是没那么困难的，但是学的越多，职场上也会走的更顺利。
数据分析是跟着业务走，互联网业务在不断发展，我们就要跟着适应。
从PC到门户，再到移动互联网，到AI等，业务差异很大，必须去了解业务的细节才能发挥出数据分析的价值
总之，要说数据分析师是不是被炒起来的，还真不是，工资是企业开的，人力需求是企业给的，资深的数据分析师就是值钱。
但很多中小公司没有那么多数据，或者没有那么多业务，就未必需要单独一个数据分析师，让市场前端或者技术人员各自做了就行，这时候他们会更需要一个懂数据分析的运用/营销/销售……
所以市场真正需求大的，不是数据分析师，而是懂数据分析的人，你带着一手数据分析技能去求职，就会更容易在竞争者里脱颖而出。
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