近两年互联网数据分析师非常热火，中年危机也非常热火，那大数据分析师也有中年危机吗？显然是有的。从数据分析师这个岗位来看，行业对分析师的技能、业务知识、工作边界都在不断的提高和拓宽。以我自己为例：
第一阶段：开始在一家做电信系统集成的公司做数据挖掘的工作（公司是给省移动公司做经分项目），主要是客户流失、客户细分等常规的挖掘模型。那个时候只要会用SAS、Clementine等工具，懂点Logistic Regression、决策树的原理就可以了。甚至不需要你会数据库、SQL、电信业务知识、营销知识，而且也不需要关心项目是否能拿到好的结果，只要模型跑出来，测试集上的准确率较高就可以了。
第二阶段：在一家网游公司担任数据分析师，面的是数据挖掘的原理、工具的使用，做的却是各种拉数、写分析报告、做报表的活。招人除上述要求之外，还要求会SQL、会Oracle、了解业务，喜欢玩游戏会加分。但不要求你懂心理学、营销学、经济学方面的知识，你只要能用数据描述业务现状，能分析出业务变化的原因，用已有的数据推演、预测未来的变化就可以了。也就是说要求分析师了解游戏运营、知道常规的运营动作，虽然对业务的要求变高了，但也仅限于此。
第三阶段：目前在一家O2O的公司担任数据分析师，招人除了上述要求之外，还要有市场学、心理学、博弈论、商业化方面的知识。分析师除了常规的拉数、分析报告的工作之外，还能发现业务当前存在的问题，解决问题的策略。在我们公司（包括其他新型的互联网公司）很多分析师担任着经营规划、预算规划、商业化、千人千面的C端运营等等工作，分析师分工越来越细，综合能力要求也越来越高了。
第四阶段：未来进入5G、AI时代后，行业对分析师的要求还会再次提高。
所以分析师除了紧跟时代提高自己的能力之外，还需要把数据分析能力往外部衍生，看到很多分析师在做自媒体、搞量化投资、开店等等，也希望这些大佬能多多给我们一些分享，让大家的路越走越宽。
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