医疗保健，公用事业，教育，娱乐，市场，科学，军事，政府，软件和服务公司等等对数据分析的需求很高。

对数据分析师的巨大需求也对高技能的专业数据分析人员提出了较高要求。由于该领域才刚刚出现，这种技能的可用性受到限制，但不能说明它是一个伪需求。随着企业数字化转型的要求不断提升，数据分析师的权重比例在企业当中肯定是越来越重要的。

1.“为何会出现伪数据分析师？”

因为现实中更多的分析师被称为“数据民工”，懂点Excel和SQL就能上手。虽能拿到一万出头的月薪，但想再涨薪却难上加难。在日常工作中不仅没有存在感，对自身职业发展也极度迷茫。

目前最大的问题是没有一种组织架构类型可以很好地安排数据分析师，无法发挥出数据分析的价值。

数据分析师不应该只是一个获取数据、清洗数据、数据建模、数据统计的工具人。

2.数据分析师如何提升不可替代性

提升业务分析能力，更多地从业务角度思考“为什么需要看这样的数据”，甚至于如果能主动去思考“为什么要这么看”，则会有更多的参与感，而且其中的价值是极大的。

熟练运用工具只是基本功，而真正通过数据分析结合业务，实现正确决策、赋能业务增长才是分析师拿高薪、摆脱民工头衔的关键。

因此，需做好自身的能力建设，要有能力做更加深入的分析，应用更加科学的方法，同时加强业务思考的能力，多思考数据能发挥什么作用。

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