专家动态

为方便广大从业人员深入了解数据委各会员的行业经验与深度思考，并从会员的分享中汲取推动行业发展的智慧养分，我委一直致力于推进会员专访系列栏目。

此次，我们邀请到了在数据分析对产业结构优化影响与对策研究领域深耕的吴树伸老师，他将分享作为一位资深的数据分析师与高级经济师在自身所处领域内的前瞻思考。

数据委：请问当初是怎么认识到数据委以及打算加入专家库的？
吴：我与数据委专家库的结缘，源于长期以来的关注与信赖。作为深耕产业经济领域多年的从业者与教育研究者，我在企业运营管理实践以及后续主持科研课题的研究过程中，常常需要权威的行业数据、前沿的政策解读和专业的学术支撑，而数据委作为覆盖广泛、资源深厚的全国性行业组织，其发布的研究报告、行业动态总能为我的工作和科研提供关键参考，有效助力课题攻坚与实践决策。

偶然间，我了解到数据委已正式成立全国性专家库，并开放申报通道，这与我希望深耕数据资产管理、助力产业经济高质量发展的方向高度契合。结合自身长期聚焦数据资产与产业经济交叉领域研究的背景，我深知专家库汇聚的跨行业精英能带来多元视角的碰撞。一方面，我渴望将自身在产业经济管理、数据资产分析等方面的实践经验与研究成果分享出来，为行业标准完善、产业转型升级贡献微薄之力；另一方面，也期待借助这个高端交流平台，与全国各地的专家学者深度探讨数据资产价值评估、产业数据应用等前沿问题，破解课题研究中遇到的技术瓶颈与资源局限，在交流互鉴中进一步提升自身的专业能力与研究水平。基于这份共识与期待，我毫不犹豫地主动提交了申报材料，希望能成为专家库的一员，与专家同行们共同推动行业发展。

数据委：从事数据分析相关业务以来难忘的经历是哪一段？
吴：最难忘的是主持“RCEP对广西产业结构优化影响和对策研究 ”专项课题的经历。该课题需要通过多维度数据分析，精准定位区域制造业数字化转型的痛点与路径，而核心难点在于传统产业统计数据与数字经济指标体系不兼容，部分细分行业数据碎片化严重，初期多次出现“数据打架”“口径不一”的问题，导致融合度评估模型难以落地，研究一度陷入停滞。正当我焦虑于数据整合与方法优化时，数据委提供的资源成为了破局关键。通过平台开放的行业数据库，我获取了近五年全国制造业细分领域的标准化统计数据、数字经济产业白皮书等权威资料，不仅填补了地方统计数据的空白，更借助其统一的指标口径，解决了数据兼容性难题。

加入数据委专家库后，定期开展的专家微课则让我收获了“方法论革新”——印象最深的是一位大数据分析领域资深专家分享的《数据驱动未来：人工智能引领企业数智化转型》微课，恰好破解了我对企业数智化变革的迷茫。更难忘的是课后与专家库中来自高校、企业的同行们的深度交流。有企业专家分享了实操中的数据采集技巧，高校学者则提供了最新的学术研究视角，通过在线课程学习形成了“宏观数据+微观案例+动态修正”的分析框架。这段经历让我深刻体会到，数据分析从来不是孤军奋战——数据委提供的权威资料是研究的“基石”，而专家库搭建的交流平台则是能力提升的“阶梯”。那些微课中习得的方法、与同行碰撞出的思维火花，不仅让我成功攻克了课题难题，更让我意识到跨领域、跨行业的协同合作，才是解锁复杂数据分析任务的关键，也成为我后续深耕产业经济与数字经济交叉领域研究的重要动力。

数据委：掌握数据分析后对自己日常工作中都有哪些影响？

吴：在经济分析核心从传统定性分析转向了数据驱动的定量研究，尤其契合经济学科研的主流趋势。如今开展产业经济课题、撰写学术论文时，回归分析、熵权法等量化方法已成为标配，能更精准地验证研究假设。数据分析不仅让论文的论证更具说服力，结论更严谨，也让教学中案例讲解更具象。

我正处于DataHoop 平台的熟悉阶段，其对接真实业务数据、便捷建模的功能让我印象深刻，特别适合处理产业经济中的多维统计数据。目前虽未完全熟练运用，但已计划后续深入学习平台的智能分析模块和实战课程，借助其 “学 + 练 + 用” 一体化优势，提升课题数据处理效率。

数据委：随着AI工具与应用的日渐普及，您认为对咱们行业会带来哪些影响？

吴：我个人认为数据行业正经历多维度变革。成本与门槛层面，DeepSeek的开源模式降低技术准入，豆包依托火山引擎实现 83% 推理成本优化，让中小企业也能用上高级数据分析能力；数据生产从“堆量”转向“提质”，DeepSeek 借强化学习生成高质量数据，推动行业脱离低附加值标注，迈向高附加值技术赛道。

效率上，DeepSeek的智能数据清洗、自动化分析，豆包的20毫秒实时响应，使企业数据处理效率提升 40% 以上。岗位结构也随之重构，传统初级分析、标注岗位减少，但 AI 训练师、数字伦理审计师等新角色涌现，整体推动数据行业向智能化、专业化方向升级。当然，即便说现在AI应用已经如此成熟了，我也不认为会取代数据分析师，而是让广大从业者从基础与重复的工作中解脱出来，将精力放到更具价值与策略的工作层面。

数据委：您认为数据分析行业未来的发展趋势如何？

吴：我的理解是，数据分析行业未来将以“AI 共生、应用场景落地”为核心演进。AI 与数据分析深度融合，相辅相成，自动化工具解放基础劳动，推动分析向预测性、决策性升级。行业应用从通用工具转向垂直场景深耕，数据资产入表政策加速价值变现。人才需求聚焦“业务 + AI + 数据”复合型能力，分析师角色向业务赋能者转型。隐私计算、实时分析等技术筑牢合规与效率底线，整体呈现技术协同、价值导向、全域渗透的高质量发展趋势。

数据委：成为数据委专家库成员与会员后，都取得了哪些收获？

吴：我收获颇丰且精准赋能科研与论文工作，专家库的跨领域交流平台让我结识了产业界、学界的资深同行，针对数据资产量化、产业经济建模等研究难点的研讨，为论文提供了多元视角与实践案例支撑。数据委定期推出的会员微课，系统讲解了前沿数据分析方法，有效优化了我论文中的量化研究框架。而DataHoop 平台的实操功能，让课题数据处理更高效，其真实业务数据对接能力，显著提升了科研结论的实操性与说服力，助力科研工作提质增效。