作为在数据分析岗位工作多年的骨灰级老分析师，很荣幸来回答这个问题，希望可以为想跨入这个领域的同学解答一些疑惑。

开门见山：一名优秀的数据分析师不会因为年龄而被淘汰，本人给出以下拙见：

首先，判断一个岗位是否年龄大了就会被淘汰，最简单的就看这个岗位的体力活占比，因为年轻人相对于中年人最显著的优势就是体力和精力更充沛；

那么为了不冒犯到其他岗位，我们直接来说数据分析师这个行业，分析师这个title就很大程度上说明了问题，分析这个工作显然不是体力活为主的工作。

所以，ZZ给出结论，数据分析师不会因为年龄而被淘汰！

老分析师们很快就看出，上面的论述过程遵循的是线性思维中的三段式演绎法：大前提-小前提-结论，即大前提(体力活占比较少的岗位不会因为年龄大而被淘汰)，小前提(数据分析师是一类体力活占比较少的岗位)，结论(数据分析师不会因为年龄大而被淘汰)。

三段式演绎法永远不会出错，出错只能是用这个方法的人，所以使用三段式演绎法验证一个事情需要小心一些陷阱，下面我们通过避免这些逻辑陷阱来讲如何让一名分析师不会面临被淘汰的窘境。

大前提需要保证是正确的才能保证整个推理是正确的，体力活占比较少的岗位不会因为年龄大而被淘汰，这个大前提在ZZ这里默认是正确的，也欢迎广大抬杠人来举个反例。那么重点落到小前提上：数据分析师是一类体力活占比较少的岗位。只要保证小前提正确，那么分析师不会因为年龄被淘汰这个结论就成立了。

所以论述到这里，中心呼之欲出，只要将分析师的岗位做成一个脑力活的工作就可以了。这个事情说起来简单，但是在实际工作中，确实很难。在笔者这么多年的工作经验中，发现大多数分析师将自己的工作做成了体力活，也就是俗称的人肉取数机。

数据分析师应该如何避免成为取数机呢？

小学课本有一篇文章内容是人有两件宝，双手和大脑，双手会劳动，大脑会思考。动手不动脑，啥也干不好。分析师也白搭，谁也逃不了被淘汰的命运。（特意给大家找了个图片）

那么作为一个新进入这个行业的同学，切记不要让自己大脑停滞，在工作岗位上，要勤于思考，将体力活固化并自动化；将思考的结果提炼出来，让其通用化；善于培养自己的结构化思维，解决事情多讲究方法论，处理问题多总结框架套路；这样的分析师再加上岁月积累的经验和判断力，相信35岁的他绝对是任何一家公司的宝贝；也可称为一名优秀的高级数据分析师。

综上所述，优秀的分析师不会因为年龄而被淘汰，因为因年龄而被淘汰的分析师不能称之为一名优秀的分析师。嗯，这就是传说中的闭环思维，ZZ永远不会错，错的永远不是ZZ。