2025年是智能體（AI Agent）的元年，大模型和智能體的發展比較迅猛。感覺年初的deepseek剛火沒多久，這幾天Manus又成為媒體頭條。

很多數據分析師有點慌，擔心數據分析師是不是要失業了，上答案：數據分析師的春天來了！

通過使用AI工具我們可以很便捷的做一些個數據清洗啊，比如說做excel的數據清洗，數據分割。過去需要通過編程，比如VBA來實現。這些操作真的很煩人，現在就很簡單了。

作為一個老的數據分析師，曾經也是沒日沒夜的坐在電腦前寫SQL、Python，這是非常郁悶的一件事情啊。其實數據分析并不應該是個編程的工具人，應該做一些更有創造性的工作，比如發現業務當中遇到的問題、做問題的歸因分析、尋找解決問題的方法。過去大家認為數據分析師就是處理數據、寫VBA、SQL和Python，那其實是是一個固化的認識。

下面是一個使用國內某大廠的智能體做的一份自動化分析報告的示例，只要我們把報告框架設定好，把提示詞調整好，那報告就直接生成了。

視頻：https://mp.weixin.qq.com/s/zssVzuh1AIXZJZC-FMuE5w

咱們看一下效果，這個工具雖然不算完美，但是可以極大的解放勞動力。

再強調一下，AI來了，數據分析崗位不會被替代，下面列出了企業員工在能力方面的6個層面，大家可以看看自己處于哪個層面上。如果所處的層面比較低，那就完全沒必要焦慮了，因為路還很長，AI只會替代低級的操作類的工作內容，高層次的工作還是需要人來做。

1、懂制度

也就是了解規則，至少保證工作不犯錯。

2、懂流程

可以想辦法提高工作效率

3、懂客群

可以制定能夠產生更好效果的策略

4、懂產品

對企業內部和競品的單個產品和產品組合有深入的了解，制定全方位的客戶解決方案。

5、懂趨勢

可以分析市場的需求變化趨勢，不斷迭代產品和創新

6、懂內因

可以深入洞察社會發展的規律，獲得競爭先機。

作為數據分析師人才的培養機構，我們也經常思考如下問題：

1. 為什么數據分析師很難培養？
2. 成為優秀分析師的難點在哪里？
3. 為什么領導總覺得寫的數據分析報告沒啥用？
4. 所謂的數據分析師要“懂業務”，到底懂業務的哪些內容？深入到哪些層面？

基于企業對數據分析崗位人員的要求，CDA認證體系在去年做了全面的調整，目的就是提升認證數據分析師的能力層次，適應外部環境的變化。以下是CDA一級的內容框架。

以上框架形成了完備的數據分析內容、方法和流程。便于數據分析的能力提升。

抓住機遇，狠狠提升自己

隨著各行各業進行數字化轉型，數據分析能力已經成了職場的剛需能力，這也是這兩年CDA數據分析師大火的原因。和領導提建議再說“我感覺”“我覺得”，自己都覺得心虛，如果說“數據分析發現……”，肯定更有說服力。想在職場精進一步還是要學習數據分析的，統計學、概率論、商業模型、SQL，Python還是要會一些，能讓你工作效率提升不少。備考CDA數據分析師的過程就是個自我提升的過程。

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