AI会取代CPDA数据分析师吗?

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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,“CPDA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。


如何利用AI工具来进行数据分析 利用AI工具进行数据分析可以大幅提高效率和准确性。从明确目标到数据预处理、模型构建、结果解释和自动化报告,每一步都可以借助AI技术实现高效完成。同时,选择合适的工具并结合实际需求进行优化,将使数据分析更加智能化和精准化。选择最适合特定数据分析任务的AI工具需要从需求出发,结合数据特征、行业背景、成本和资源等因素进行综合评估。AI工具在数据分析中的最新进展和趋势主要集中在生成式AI、NLP、AutoML、数据隐私保护、工具普及与易用性、免费工具的兴起、实时分析需求以及商业智能工具的应用等方面。 阅读详情

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Ms_lan
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