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- 不在数据分析岗位的人，其所在行业肯定有自己的数据，也需要懂一定数据分析基础的人员；
- 更重要的是，现在流行一个名词“H”型人才，即一个人具有两个专长领域，这两个领域具有一定关联性，这样的关联会产生创新，从而使自己在职场上更具价值。
- 稳：不是突然提升，说明该领域不是刚刚兴起，已经成熟
- 升：说明该领域的前景在不断提升
值不值得学？答案是非常肯定的，但对于不同背景的学习者来说，不是必须要学，这个问题就类似于问医学值不值得学，答案是一样的。
说实话，现在没有【不产生数据、绝对不需要分析数据】的行业。所以，我更鼓励不在数据分析岗位的人，去学习数据分析的方法和一部分分析工具，原因有两点：
另外，数据分析值得学的另一个原因是市场前景好。下图展示的是近十年“数据分析”的搜索指数，可见其受公众的关注度是稳步提升。
这个趋势有两个关键字：
而且，【数据分析】相关的关键词在百度、微信、抖音三大平台的搜索指数都表现出上述一致的趋势。
目前在各大招聘网站上，数据分析类的岗位长年处在技术类岗位需求量的前三；在“十四五”规划材料中，重点提到数字化转型；在领英最新发布的《2021年新兴职位趋势报告》中，指出：伴随着数字化技术和数字经济的发展，一些自带数字化基因的岗位成为风口，对人才的需求也是在急剧增加，是否拥有高水平的数字化人才，成为制约企业快速发展的关键因素。
而且，这里面很多岗位都与数据分析直接相关：
另外，在报告中还提到，一些仍受欢迎的传统岗位，诸如财务顾问、招聘专员、销售等，在【热门技能】中也都提到了数据分析能力。
笔者自己所在的科研机构，明显能感受数字化转型背景下的大变革，我所在的人工智能研发部门对人才的需求量增长非常明显，今年的招聘量是前三年的总和。
我个人觉得，这个岗位的人才在未来10年都不愁就业，并且越是在传统行业、传统岗位，这类数据分析新技术人才越吃香。
所以，不管你未来是否要从事数据分析，我都建议你系统掌握一些数据分析的知识。
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