不被取代的數據分析師，突破薪資天花板的關鍵技能

嗨，你好，我是維元 👋 我將持續分享我在資料科學與人工智慧領域上觀察的趨勢發展與所見所聞 💥 許多人透過學習 SQL、Python、Excel 等等的數據分析工具，想進一步踏入資料分析產業，但學成之後開始求職才發現高薪沒有想像中的容易。

真正決定你值不值錢的，不是你會多少工具，而是你能不能用這些工具解決問題、推動決策、為公司創造價值。你的技能不是問題，你的位置才是。

接下來我想用幾個觀察，分享「資料分析師該如何值得更好的薪水」的心得

🧩 ① 技能不是價值：數據只是原始材料，有用的資訊才有價值

過去很多課程都會以工具為導向，為什麼？因為簡單暴力、學了馬上就能用。但其實只是陷入一種「會用」以為有學到東西的假象。尤其在 AI 時代下，工具的使用早已不是什麼稀缺能力。就像我曾經說過只會工具但難以解讀脈絡的數據分析師就是受到 AI 高度衝擊的數據角色。

例如像是 Excel、SQL、Python、R 甚至是 PowerBI、Tableau 這些工具，雖然是 DA（Data Analyst）職缺上的標配技能，但這裡的標配已經成為最低門檻，只有這些技能是遠遠不夠的。

尤其時工作內容還停留在「取數 → 清洗 → 圖表 → 報表」這樣的流程，其實是在執行 可被替代的流程性工作；

這樣就很容易撞到工作薪資的天花板，不容易往上談。
那麼想要再進一步往上突破的一個關鍵點是多做一點，多做哪一點就顯得很重要。

可以試想一下從數據中看到「DAU 掉五個百分點」，許多分析師應該就會開始著手挖掘更多關係。你可能會很快的產出幾張圖觀察後判斷「是什麼類型的裝置」「在什麼時間」「受到的跌幅比較多」，然後嘗試提出一些可能的原因。

但然後呢？然後下一步是什麼？很多可能就會卡在這一步。面對主管的的問題可能只能愣在台上，

我認為突破薪水的關鍵是從「使用工具」到「提出解法」，能看懂問題、拆問題、回答問題，並且 提出解法、驗證解法。

而想要做到一點，其中的差別是：

工具不是決勝點，分析思維、邏輯拆解與商業理解才是稀缺能力。

工具技能很快能補，但真正能讓你在薪水上跳一級的，是那些比較不性感，也比較不容易速成的能力。

例如需要花時間深入研究的數學：

這些能力可以讓你不只是描述「發生什麼」，
而是分析「為什麼會發生」以及「怎麼預防」。

很多初階分析師做不到，是因為這需要真正的底層理解，而不是複製別人的語法。

例如做電商就要懂：

做金融就得懂：

業務知識是最慢學、但報酬最高的技能。
是你與其他會工具的人，最本質的差異。

SQL、Python 不會決定你的薪水，真正決定你的，是你能不能為公司創造價值。

工具讓你「進門」，
思維讓你「升級」，
業務理解才能決定你「能走多遠」。

一個懂分析但不懂業務的人，只能說故事；一個懂分析又懂業務的人，才能給決策。