數據析師的一天在做什麼？AI 時代，數據分析師會被取代嗎？

在上一篇，我們認識了數據分析師（Data Analyst）在企業中的定位、必備技能，以及如何踏入這個領域。但這些能力，在實際工作場合中會如何被運用呢？

許多人想像中的分析師日常，是坐在位子上「寫程式、看圖表」；但實際上，數據分析師的一天遠比想像更需要邏輯、溝通與跨部門協作。

本次，我們訪問麟數據的兩位分析師——Robert 與 Thea，帶你走進「麟數據分析師的一天」，並一同思考：在 AI 越來越強大的未來，數據分析師會被取代？還是反而更不可或缺？

麟數據 數據分析師介紹.png

一、數據分析師的一天都在做什麼？

在麟數據，雖然兩位同屬數據分析師職稱，但工作內容仍有些差異。Thea 的定位更接近商業分析師，主要洞察趨勢與提出策略方向；而 Robert 則偏向資料科學家，日常會接觸建模、系統操作與 AI 訓練等工作。

不過，不論是策略導向或模型導向的分析師，一天的工作通常都圍繞著：會議、分析、資料清理、跨部門協作與回應客戶需求。

以下帶你看看麟數據分析師的日常節奏。

▌9:10-10:00｜ 通勤 & Daily Huddle 前的工作準備

一早到公司後，兩位分析師會先進入「暖身模式」：

• 查看信箱，確認是否有新的客戶需求
• 檢視今日行程、會議與專案進度
• 與主管簡單對齊今日任務

9:50 的 Daily Huddle 是麟數據團隊每天的對焦會議。短短 5–10 分鐘，讓大家迅速同步進度、排除卡關點，讓團隊節奏能維持一致。

會後一起去買杯咖啡，也成了每日的固定儀式。

▌11:00｜核心工作啟動：會議 & 專案處理

Daily Huddle 結束後，數據分析師的一天正式開始。

在 LnData，數據分析師通常會同時負責多個專案，每個專案處於不同階段，因此每天的任務都不同：

1.專案初期

• 資料撈取
• 資料清洗與貼標
• 釐清資料品質與欄位定義

2.專案中期

• 資料視覺化製作
• 初步分析報告
• 與客戶確認需求與分析方向

3.專案後期

• 製作簡報與提案
• 提出洞見與策略建議
• 形成可落地的行動方向

而依照專案性質的不同，偏資料科學領域的分析師 Robert 也會接觸到：

• Dashboard 示範、協助客戶操作產品
• 與工程師合作產品功能優化
• 模型訓練、貼標作業、建立新標籤

▌12:30｜午休時間

午休是補充能量的時間。分析師會在這個時間吃飯、滑手機、聽音樂、追劇…等等。能以更好的狀態，迎接下午的工作。

▌13:30｜下午工作：回信、專案、會議

下午繼續工作後，兩位分析師通常會先檢查信箱，確認客戶是否還有來新的需求。工作可能包含：

• 與客戶釐清分析方向
• 與 RD 或 PM 同步產品需求
• 延續早上的數據分析或視覺化任務

有趣的是，外界常認為「數據分析師不太需要與人溝通」，而且溝通的比重其實佔很多部分，在會議中，分析師往往要扮演：

• 聆聽者：理解客戶真正的痛點
• 說明者：協助沒有數據背景的客戶了解報表、指標或趨勢代表的意義

因此想做一位數據分析師，你的溝通能力是十分重要性，遠比外界想象的更關鍵。

▌15:00｜會議 & 專案深化

會議結束後，分析師會依照客戶回饋調整分析方向，深化資料切法、模型設定或視覺化呈現。期間也會穿插短暫休息，吃個點心或喝杯飲料，保持工作專注度。

▌17:00｜工作收尾

接近下班時間時，兩位分析師會整理一天的成果，包括：

• 紀錄專案進度與未完成項目
• 與主管確認隔日任務安排
• 對齊整體專案的下一步方向

完成這些「收尾儀式」後，數據分析師的一天才正式結束！

數據分析師職務比較

二、AI 時代來臨，數據分析師會被取代嗎？

這是許多想踏入數據分析領域的人最常問的問題。隨著 AI 技術快速發展，數據分析師在企業中的角色，是否也會因此被取代？

根據 Robert 與 Thea 的觀察，AI 的確會接手部分「重複性高、技術門檻低」的內容，例如資料清理、基礎視覺化或撰寫簡單程式碼。但數據分析師並不會因此消失，而是定位轉變——未來企業可能不再需要大量分析師，而是更需要能整合數據、理解業務、提出策略的人。

麟數據的兩位分析師也都有共同提到，在 AI 時代「會寫程式」不再是差異化能力，畢盡只要透過清楚的指令與 AI 協作，其實大部分的人都能完成基本分析。

真正拉開能力差距的，其實是分析師的軟實力：

• 能否以批判思考拆解問題、檢查資料背後的假設
• 能否保持好奇心，主動探索影響數據的因素
• 能否透過溝通，釐清客戶真正想解決的是什麼
• 能否主動尋找解方，在跨部門協作中推動專案前進

換句話說，AI 能提升效率，但無法取代分析師在「理解問題、整合資訊、溝通決策」中的角色。未來的數據分析師，更像是懂數據的策略夥伴。

四、結語：在快速變動的時代，唯有「思考力」無法取代

從麟數據兩位分析師的日常可以看見，數據分析師並非只靠技術就能完成工作。真正的核心在於：能將資料梳理成洞察，並進一步把洞察轉化成可落地的行動。

AI 的變革的確正在改變工作型態，但也凸顯出——能提問、能整合資訊、能建立脈絡的人，永遠比工具更有價值。

而這些能力，不只是數據分析師，也將會是在 AI 時代，所有職場人必備的技能。

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