AI会取代数据分析师吗？

2011年，一篇关于数据分析人才短缺的报告，拉开了大数据时代的帷幕。

2012年，大数据（big data）被广泛认知。它用来描述、定义和命名，信息爆炸时代产生的海量数据与相关技术的发展与创新，还登录过《纽约时报》《华尔街日报》专栏封面和美国白宫官网的新闻。

2017年2月《纽约时报》的一篇专栏中写道，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

大数据分析师更是被称为，“未来最具发展潜力的职业之一”，数据分析人员的前途一片光明。

但是，这些年随着人工智能的发展,有科学家预测我们这个社会上50%的职业在未来十年内都要消失。很多具有重复性质的劳动在未来都汇被计算机取代，计算机都会替人去完成，甚至比专业人才完成得更加出色！

由此也使得分析师产生了一个顾虑，“数据分析师会被取代吗？”

为什么会产生这样的想法呢？

1.数据分析和建模工作高度依赖计算机

2.多数工作使用算法/程序完成

3.计算机不仅能给出模型运行结果，还能通过测试、验证、交叉验证等方式帮助分析师选择最佳模型。

这么一看，似乎人工智能也可以完成。

其实不然，数据分析的一般流程是：提出/发现问题——获取并清洗数据——建模——调整优化——输出结论，这是一个闭环流程，每一步都需要人工参与，程序会参与中间三步，算法在建模中会用到，

虽然数据分析依赖算法/程序。但是，数据分析不等于数据分析算法/程序，数据分析算法/程序只是分析师手中的工具。清洗、过滤、转换等机械工作，未来肯定会被取代。而数据分析的最重要两步是提出/发现问题，分析得出结论，目前是不可能完全交给计算机去处理的，因此，数据分析人员最大的优势，的确是“经验”，也就是业务理解能力和数据分析经验。

如果没有数据分析师，那么谁来提出这个问题？人工智能？

这个发现问题的过程，交给计算机干显然不太靠谱，首先计算机不会提出问题（因为笨），其次计算机能发现的问题也一定是人已经发现了的问题（还是因为笨），需要先有人来设定规则，然后计算机才能根据规则发现问题。而数据分析师，就是设定规则的人。

目前的人工智能距离真正的人工智能还有很大差距。

只能说，假如人工智能真的能提出问题了。那时候我想，我们要担心的可能就不是工作问题了！

而且人类对于毫无经验的事件应该如何处理问题以及如何反应，我们自己都一无所知，何况我们亲手造出的AI。

虽然数据分析师不会被取代，但是门槛肯定会越来越高。

我们不要对人工智能产生抵触心理，相反，应当顺应这股潮流，改变自己。作为时代前进过程中的一份子，我们更应当成为这股浪潮里的一叶扁舟顺势起伏，才能在时代的潮流中生存与发展。