數據分析未來會成為非常內卷式的行業嗎？

哪里有競爭，哪里就有內卷。

這是一個萬物皆可內卷的時代。

微博熱搜上在聊“社會內卷化”，打工人在吐槽社會中為了生存下去是越來越努力，可是也越來越累，但是收獲并沒有增加，反而是在下降。

熱播電視劇《小舍得》里的角色田雨嵐對孩子的“雞娃”教育，又在討論“教育內卷”。例如孩子報各種各樣的補習班，是因為身邊的人報了各種各樣的補習班；對孩子考的95分不滿意，是因為還有孩子考了98分......

甚至有大學還開設了《內卷學導論》課程，更是將“內卷”的含義延申至“萬物皆可卷”。

《內卷學導論》課程大綱

而我們就身處時刻在“內卷”的社會中。

教育在內卷，互聯網行業在內卷，國家發展甚至也可能在內卷。

這不得不引人深思——你的工作也在內卷中嗎？你的企業又在內卷中嗎？

什么是內卷？

“內卷”這個起源于人類學的專業詞匯。“內卷化”現象最初是由美國人類學家吉爾茨在其著作《農業內卷化：印度尼西亞的生態變化過程》中提出，文中提出農民在人口壓力下會不斷增加水稻種植的勞動投入，以邊際報酬遞減為代價進行不計效率的生產，勞動趨于內卷，從而形成“沒有發展的增長”。

說白了，就是你的付出與回報差距過大，付出非常大的成本去換取微薄的甚至接近于0的回報。

仔細一想，這不是大多數數據行業打工人的常態嗎？

數據分析中的內卷

每天上班都要做一大堆表，于是說想去學習代碼學習BI，這樣就可以不必被一大堆報表需求淹沒。結果就是上班被一大堆數據需求虐，下班又被一大堆代碼虐。

每天折騰自己但工作效率卻并沒有提升，結果成了自己卷自己。

實際上，數據分析崗位早已不是幾年前的樣子了...

2015年，你只要會Excel，會查SQLhttps://www.b5b6.com/shujuku/，數據相關的工作你隨便挑。

2017年，你得會做數據可視化，會用SPSS做數據挖掘，能給老板做漂亮的報表，同時會一點Pathon，就能嶄露頭角。

到了2021年的今天，你還得懂統計、數據清洗、建模、算法......甚至你可能還得學習并掌握代碼知識，了解各種各樣的數據工具。

雖然說如今的數據分析崗位在逐年增加，可是崗位需求也在逐漸增加。

無法匹配新時代崗位需求的數據人，也就只能被困在無止境的工作內卷中。

相信大多數數據分析人最開始接觸到的數據分析工具是Excel，當然Excel已經確實擁有很多功能，能幫助你解決一些基礎的不太復雜的數據需求。可是當數據量超過10000的時候，它的查詢和計算速度就開始急速下降了，也就出現了常見的數據未保存系統卻卡死的情況。

而且當遇到海量更復雜的數據處理時，Excel已經無法解決問題了。

拆解成一部分一部分的數據進行處理嗎？

那么明明半小時就能完成的工作為什么要用三天完成呢？

就算好不容易解決完了數據處理難題，當老板找到你詢問了數據背后代表的業務含義，結果你支支吾吾答不上來。因為你把時間都花在了處理數據上了，卻沒有時間停下來思考數據能給業務帶來的價值。

于是你每天做著重復性的工作卻沒有任何進步，而這就形成了數據分析人的內卷。

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