AI工具的普及正在重塑数据分析岗位的价值链。DeepSeek虽然能高效处理SQL查询等基础工作，但真正的数据分析价值在于业务洞察与策略制定。本文通过六个关键问题，深入探讨在AI时代如何结合分析思维提升竞争力，解析数据岗位从工具执行者向决策驱动者的转型路径。

现在，铺天盖地的都是AI……到底AI时代，还有哪些机会？数据，财务，运营是不是马上就要被取代了？今天详细解读一下，关心前景的同学，一定要记得点个赞，慢慢看哦。

问题1：要不要转行Deepseek？

答：这是个伪命题！企业从来都不是按照工具来招人……而是按照工作任务招人的！就像没有一个岗位叫：Excel，但是每个岗位都需要使用Excel一样，企业常设岗位如下图所示：

问题2：Deepseek，能取代数据岗位吗？

答：实际上，Deepseek能极大帮助数据岗位在给定表头+取数逻辑的情况下， Deepseek给出的SQL代码，准确度相当高，可以极大降低数据分析师日常跑数工作量（如下图所示）。

有些人会惊呼：数据分析师要被取代了……

谁跟你说，数据分析师就是人肉SQL机器了……

这种临时取数，越少越好！这样才能把数据分析的精力释放出来，做真正的分析工作，解答业务问题，实现业务价值。

问题3：Deepseek不能直接做业务分析吗？

答：并不能，止于数据计算Deepseek可以正确理解指标含义，并且，在指标名称起的很有规律的情况下，DS能做固定公式的计算，比如：

指标叫：到店→试驾→付款，DS能正确计算漏斗转化率

指标叫：收入、成本、费用，DS能正确计算毛利率/净利率但是，DS对数据计算止于同比，环比，对业务也不是特别理解。

问题4：Deepseek时代，求职机会在哪里？

大家一定要明白：工具迭代一定比人快！如果你过去的工作价值，就是像工具一样，按需求单出SQL，按固定模版做报表，那么肯定会被更好的工具取代。

人的价值，从来都是由产出的东西决定的。

很多新人，做数据都是从搓SQL开始，然而，如果只搓SQL，没有业务思维，做不了分析专题，那么就算没有Deepseek，他工资也不高呀！高薪资的数据岗位，都会要求熟悉业务分析思维，和建模/ABtest等方法。

有趣的是：利用Deepseek学习建模/ABtest，效果非常好。DS不但熟悉公式，而且常见问题的举例也非常精准（如下图）。

这也提醒新人们：不要死记硬背公式，DS比你记得清楚。多结合业务实际，设计切合实际的实验方案，才能发挥数据分析的作用。做个人，不要做工具。

问题5：这么强调分析思维，是不是非互联网行业没机会？

恰恰相反，很多行业都有数据，只是数量多少而已

互联网行业中，也有和线下类似的，比如O2O/电商业务

线上业务，也有和互联网类似的，比如电商平台等所以，一边理解自己行业的业务，一边对比其他行业，特别是那些重视数据，薪资高的行业，才容易找到自己的机会。

问题6：那是不是，我凡事问Deepseek，就很容易求职成功？

答：工资高，门槛低，都在说的情况，不存在！（如下图）。

就像现在有人让Deepseek帮忙出XX企业的分析，DS给的结果，总是太过宏观，1、2、3、4罗列很多。但具体到面试中，面试官（特别是用人部门的面试官）更想听你的个人项目能力，判断你的水平……

还有人直接让Deepseek帮自己编项目经验，额，首先，编的大概率不像，其次，编的东西自己不熟悉，面试能不能背诵出来，都是大问题。

好好准备，才是出路。

问题6：那么，想要做靠谱的计划，咋办？

答：首先，就是停止听小X书上说的《数据分析就是背背背》《背会101题就能进字节》这玩意还不如Deepseek呢。其次，就是收集目标岗位，对比个人简历，寻找差距，具体提升能力，特别是在DS已经能帮我们处理基础工作的时候，多积累行业经验和项目经验才是关键。