数据分析师的日常

几乎所有数据相关岗位都收到 AI 的巨大冲击，资源投入也转向 AI 建设相关。

传统分析师需要转向 AI + 数据的复合型岗位，从过往的 bp 业务转到为 Agent 提供业务知识/Skill + 人 Agent 协作 bp 业务；传统数仓也从业务数据开发转向为 Agent 建设结构化数据知识（指标语义、数据集、表等）；同时也会有专门负责数据 Agent 建设的横向组织出来。

所以 AI 应用能力是如今数据相关岗位的杠杆，能够带来更多机遇。培养 AI 应用能力需要了解 Agent 系统的几个部分：模型、Prompt 、Skill、知识库、Tool、记忆以及在执行链路（意图识别->规划推理->调用工具/Skill/知识检索->执行交付）中如何衔接，如何评估输出质量（评测机制）和改进输出（定位问题环节并优化）。

同时思路也需要从分析师的相对宏观视角落地，面向用户体验考虑产品（Agent 链路及输出本身）如何迭代优化；能力也需要从分析师拓展边界到产品、PMO 甚至是开发。

最重要就是好奇心和主观能动性，保持行业先进经验（优秀论文、大厂实践）的信息敏感度，同时也要需要“把手弄脏”——实际用 AI 去build。（很重要！空谈理论不做事会失去体感）

数仓/数分的日常，要跑大量 SQL —— 验证数据准确性、调试任务稳定性
1. 少数 presto 任务秒级返回
2. 但大部分 spark 任务得花几分钟，多则几十分钟

这段时间大家在干嘛？我观察了自己，也问了几个同事：
1. Multitask：趁等待另起一个任务或 SQL。少数情况能像 CPU 一样高效切换，但大多数时候是做完后面忘了前面：诶，我刚干嘛要看这个数来着？
2. 干等：啥也不干，因为受够了 Multitask 时大脑的疲惫与无奈

如果说，睡眠是身体放松的最高形式，那么深度无聊则是精神放松的终极状态。一味的忙碌不会产生新事物。它只会重复或加速业已存在的事物
—— 《倦怠社会》韩炳哲

虚张声势“情绪共鸣”：精确到个位数（124而非“约100人”），是为制造一种“此刻有具体一群同类”错觉。但这种实时情绪匹配在技术上极难实现，它更像是一个随机生成的、旨在触发你情感波动的话术组件。Soul招股书显示其超九成收入来自“情绪价值服务”。平台核心逻辑就是利用AI制造“被理解”的感觉来留住你。让你觉得有124人和你一样，正是为了强化“这里懂我”幻觉，从而增加粘性。与其说这数据分析，不如说它针对你情绪状态精准投放一句文案。

最近工作用Agent实现的比例大到迷茫

数据分析经典开放性问题：xx业务的xx指标（北极星指标）对比上个月跌了20%，怎么分析？

先拆解维度，先问：这个跌幅是否正常？如果不正常，那大概率是数据源出问题了

比如，月度曲线，可能整体波动不大的曲线、整体向上的曲线，突然俯冲向下，除非业务不做了这种极端情况，多半是数据源出问题了

找数据团队排查清楚了，再进行下一步分析

作为一个分析师，如果问我现在 AI 离真正“接管数据工作”还有多远，我会觉得，最大的瓶颈已经不完全是智力了，它越来越像一个可信度工程的问题。

AI 能不能完成查询、计算、写入数据？很多时候已经能。
AI 能不能连续正确地完成 100 次？开始变得困难。
第 73 次做错的时候，它自己知不知道？更困难。

而当它不知道自己错了的时候，系统能不能发现异常、拦住错误，不让一个“看起来正确”的结果进入正式产出？

这可能才是最后一公里。

像 lock、validator、state machine、golden baseline 这些东西，看起来只是我为了修一个 Excel 自动化逐渐接触到的工程概念，但它们背后其实都在解决同一个问题：

怎么把一个“很聪明但可能犯错的 Agent”，装进一个能够约束它、验证它，并尽可能阻止错误结果被正式交付的系统里。

说得更具体一点。

当你告诉 AI：“检查本周数据是否完整，然后更新 Excel。”它需要先理解“完整”是什么意思，再决定应该怎么做。

于是可能出现：
第一次：发现只有 6 天 → 停止。
第二次：发现只有 6 天 → 认为“虽然不完整，但也够分析” → 继续。
第三次：发现缺了一天 → 自己想办法补了一下 → 继续。

真正麻烦的是，后两种情况不一定会报错。

Agent 可能非常流畅地读取数据 → 做出判断 → 写入 Excel → 生成周报 → 告诉你“任务完成”。

整个流程看起来完全正常，但它其实在中间替你做了一个它本来没有资格做的判断。

传统程序当然也会产生静默错误，但 Agent 又增加了一层新的风险：

它可能理解错了、判断错了，却依然非常顺利地把整个任务执行完。

所以后来我发现，给自动化不断增加的那些检查，本质上都是在给 Agent 划定一些它没有资格自行判断的边界：

6 天够不够？——你不用判断，必须 7 天。
重复运行能不能再写？——你不用判断，唯一键不允许。
前一步失败还能不能继续？——你不用判断，状态机不允许。
两个任务能不能同时写 Excel？——你不用判断，lock 不允许。

这些规则不是为了让 AI 变得更聪明，而是为了让一些关键问题根本不需要 AI 发挥聪明。

能验证的自动验证，不能验证的明确暴露，有疑问的停止交付，而不是让错误安静地流到最后。

6年数分，都是和公司同事一起做，分享下近一年做的几个有意思的分析项目抛砖引玉，有任何想法欢迎交流

睡了一小觉了中途惊醒，没再睡着，怀民亦未寝，记录一二
1.宇宙厂现在大多可以ab数据论证了，人也更螺丝钉化，数据分析和模型理解能力现在对单体要求也低了不少，仍在做corr分析，没怎么做casual impact
2.查内容冷启动badcase，一个半小时看了10条case，合作的算法3-2会直接问一线有什么总结的，一线大概2-1水平，我说他要是能做明白也就不需要和我开会了，找回了一些好久不做一线case分析的手感，定位了几大关键问题，指出了内容找人类算法的建议，圈定了早期人群的性别年龄地域目标比例，优化到我的直觉水位，评测先行。感受就是「魔鬼在细节」，实现没问题，但技术选型出了偏差，不仔细肯定发现不了
3.结构洞是新时代人才供需关系的核心

外国人的开源精神值得称道，实体书要出版，线上还会给你免费看
这本《Causal Inference: the Remix》是因果推断权威斯科特·坎宁安的新书，是对上一本因果推断必读书《Causal inference: The mixtape》的更新

说两点：1，商业分析师、数据分析师可以关注一下。因为这个榜单主要测试电子表格、文档任务的能力；2，这是连续步骤测试，排名高，说明稳定，但不一定最强。