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00 序言
近期，会有很多同学来咨询小火龙，数据分析/数据科学岗位的一些情况和建议，回答完之后，有些同学会比较好奇，你做了这么长时间，是否也会有一些负能量的东西。这里，可以很负责任地和大家讲：有！
本篇文章，从负能量的视角，写点不一样的，分享下这个行业很难改变的三点问题。
01 很难获得成就感
你在从事这个行业会经常获得成就感吗？
成就感一般会分为「事情本身」以及「事情外在认可」，我们这里聚焦工作事情本身，也就是前者。同学们可以想一想，数据分析师周边岗位做出成就感的事情都有哪些。
对于产品而言，能够通过自身的产品经验，推动一个个APP或实体的问世。
对于运营而言，能够组织大大小小的活动，通过这些活动拉动更多用户应用。
对于设计而言，绘画出多姿多彩的游戏人物、琳琅满目的产品界面，将自己的意念融入到设计当中。
对于研发而言，做出各式各样页面交互功能。
对于算法而言，将更合适的内容推给更合适的人，实现产品血液的迭代。
反观数据分析，真的很难有拿得出手的成就，也正因为这个原因，很多数据分析师在从业多年后，会选择转行。
02 上升空间比较有限
很难获得事情本身的成就感，也导致其在公司内部的定位往往就是一个支持角色，说白了，这个岗位可有可无。你会发现，一些小公司是不会有这个岗位的，反观大公司，为了指导大船掌舵方向，需要慎重慎重再慎重，因此也就需要数据分析这个岗位的支持。
不过，对于数据分析师，岗位职级能做到P8、P9基本就已经顶天了，你很难见到一个大部门的LD是纯做数据出身的，这里往往需要对业务有较深理解+做过业务的同学，才更有可能突破这个瓶颈。
综上所述，数据分析的天花板普遍偏低，职级上也集中在中段左右。
03 能力迁移性需要依赖大平台
最后一点，也是最具负能量的一点。
如果有一天，你不想打工了，想出来自己干点什么，你会突然发现，之前从事数据分析的一些知识、经验，基本很难复用。
归其原因，主要是数据分析强依赖大量的数据，大量的数据强依赖大量的业务，大量的业务强依赖大公司。而如果你选择自己出来单干，之前这个链路生态就完全不存在了，你的各种经验，很难被复用，这也就是为什么会有很多做数据的同学，会在30+开始着手准备后路的原因。
04 多说一点点
这里要强调一下，一千个人眼中有一千个哈姆雷特，上面三点均是基于概率来分析的，并非那么绝对。任何事物都是两面的，有好的一面也就会有坏的一面，理性分析、谨慎抉择！
以上就是本期的内容分享。如果需要小火龙一对一的指导，可以戳下方内容！
1、实战进阶书籍《数据分析实践：专业知识和职场技巧》，侧重案例实操。
目标群体：需要系统学习数据分析全流程，通过更多案例实现落地的同学。
详细介绍：《数据分析实践：专业知识和职场技巧》
2、将11年工作经验沉淀成「数据分析方法论图谱」，侧重场景与方法。
目标群体：需要快速进阶，近期在准备面试的同学。
详细介绍：数据分析方法论图谱
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详细介绍：简历修改及面试辅导
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