面对焦虑，想，结果都是问题。
面对未来，做，结果都是答案。
是谁出的问题，这么的难？
到处都是正确答案。
数据分析的本质是什么，识别问题发现机会？
如果学术的方面阐述：发现商业传递价值的基本规律，通过规律指导管理者等企业内部人员，有效执行对应策略。
如果说：
数学是发现物理世界的规律的工具，指导人类更有效的改变客观世界的实践。
数据分析（统计学-数学）是发现商业实践规律的工具，指导企业管理者有效改变或者适应客观的商业世界的实践。
从理论上讲，AI大模型可以解决数据分析师岗位的基础工作。
从实际应用上讲，他解决了工作效率问题，不能完全替代。
主要是以下2个方面：
自动化决策有2个前提：
①自动化试错后高效迭代：高频测试、大量数据、持续迭代——例如：抖音
②自动化决策的是必然的正确答案以及错误答案后补救措施：标准的SOP工作流，比如：客服。
凡是涉及到资源投入，试错成本高，需要调动组织资源解决问题的场景，数据分析需要强势介入，如果有大数据的情况下，统计学需要强势介入。
商业分析（战略分析）分析目标是组织资源投入到哪里，能有高效产出。
数据分析，分析目标是组织资源应用有效性。
正常来说，企业按着自有的工作内容SOP能顺利的解决问题，当SOP没有达到组织关键目标后，意味着内外环境出现问题，这个需要数据分析及时发现问题。或者需要企业需要投入新的资源来应以环境变化。
决策需要人，人需要有责任，责任意味着担当，机器提升效率，工具的使用是需要有人会使用，工具的使用不能完全自动化的前提是，懂得如何调用理论指导工具，数据分析需要对统计学、业务流程有强势认知。
当然，能！
产品、运营需要懂数据，能分析出结果，但是能分析出什么？
产品和运营为什么要懂数据？
① 他们的目标就是要提升数据指标，所以必须要有认知
② 如果产品和运营可以应用他统计学相关应用，可以通过大数据分析找到机会提供策略，并且有结果，这类级别的产品和运营完全能渠道数据分析。
前提是懂SQL、Python、统计学等专业技能...
懂得以上能力的产品和运营，一般的岗位名称是策略产品、策略运营等岗位。
生产制造业，企业靠体力生存，这些企业如果想要阶级晋升，需要思考生产自动化。
第三产业服务业，服务业to C 端用户，用户的心理环境、社会外部环境持续发生变化，针对数据有效分析用户画像，持续优化运营策略、产品策略，数据分析成为必要决策工具
一个企业需要有格局、核心竞争力、决策能力、执行力、品牌力。这里决策能力主要取决于企业内部外部、用户数据变化，构建不同的策略。
目前AI时代来了，他升级了企业决策的便捷度，很多公司纷纷组建数据智能部门，基于公司历史分析文档，进行策略优化。
例如：智能决策经理
AI时代来了，接住就可以，适者生存而已。
接下来，所有的报告将会成为知识库，所有的promt提示语需要数据分析构建分析认知。
时代会变化，按着规律活着，客观的看待变化，如果年底准备跳槽或者升级，找我。
面对焦虑，想，结果都是问题。
面对未来，做，结果都是答案。
是谁出的问题，这么的难？
到处都是正确答案。
来，一起屠龙。
