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數據分析師的證券投資(優秀16篇)

時間:2025-05-23 作者:LZ文人

不同的投資方式有不同的風險和回報,需要根據個人的情況來選擇合適的投資方式。以下是小編為大家收集的投資總結范文,供大家參考和學習。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇一

數據分析師大多是支撐運營和決策的,但是大多都是提供數據,分析的較少。我說的分析是給出意見的分析。近期,我也在招聘數據分析師,遇到一些問題,來面試的朋友,要么就是工具的使用者,業務非常不熟悉。要么是就是鏈條太短,只是做網站端和銷售端,對供應鏈、客服等非常不熟悉。

這個題目就是開放的問一個銷售問題,看分析師如何給出相關的意見或者建議。當然這不是分析范疇,但是我覺得分析師既然是做運營支撐、甚至決策,那么一些基礎的銷售理念是應該有的。

題目:100斤蘋果怎么賣,可以賣的錢又多,賣的又快?

開題:此題目意在說如何從商品的角度去考慮如何銷售的問題,傳統的銷售方式就是經典的4p理論。渠道,商品,價格,促銷。而此問題意在從商品,價格,促銷的角度去問面試者問題。

題注:

1. 如果回答者答的問題說的過多,比如說渠道如何做,如果做售后,如何二次營銷,范圍就擴大了。

2. 如果回答者的回答過于泛,或者理論的東西比較多,或者聽著非常正確而不給出解決方案,那不適合一線分析師。

上面兩項是減分項。

刀刀的解答:

1、渠道是重要

用戶考慮暫且放在渠道里,因為用戶必須依賴渠道實現鏈接。但就此問題來說,有點跑題,問的是賣蘋果,用戶考慮一般先考慮需求和消費場景,所以不分享渠道的做法。

2、商品自己分堆

最簡單,一堆貴,一堆便宜。蘋果不分揀。賣個差不多再重分,46開分。

解讀:利用價格做出價格歧視的感念,同時告訴消費者4的商品比較好賣,這樣一個明確的指向。

3、商品拆分

按好壞分堆,好蘋果貴30%。其余的分兩堆,一般的常規賣,最差的貴50%,并貼上標簽如澀蘋果之類。

解讀:劣質商品只是品質不好,不是不能賣高價,關鍵是你要告訴別人這是稀缺的。真實說明商品特征,不要做多,好的商品還是要高價的,稀缺商品要更貴。一般的商品就這樣買。但是注意結合第四條。

4、時間因素

一般早上要比晚上貴,水果盡量當天賣完,所以在晚上8點后開始半價賣。

解讀:快和多都是必須的,水果隔夜很多都會壞。晚上8點是大家出來遛彎的時候,可以做清倉了。不留呆滯庫存是關鍵,高周轉是關鍵。手里最好留的是鈔票,而不是貨物。

5、地點

這個本來不想說,還是說一下,火車站和汽車站絕對賣不出去,攤位沒有。最重要的是你見過這種地方賣水果的銷售有好的么?好地方在地鐵口,菜市口,學校門口。

解讀:人流多并不代表需求好,菜市場門口絕對比火車站好。為什么,火車站貴這是大家都知道的,再者,誰沒事到火車站去買水果啊。菜市場還是做長久生意的地方,學校門口,地鐵口大家多觀察就知道了。

商品這個東西可以玩的很多。留幾句話:

不要賣貨源不穩定的某類商品。

堅決下架無法銷售占位置的`商品。

主推非標準品。

流行品一定是打折賣的。

via:庖丁的刀(外貿電商分析師。關注外貿電商b2c,國內大型零售電商平臺,資深數據分析師)

隨著大數據概念的火熱,數據科學家這一職位應時而出,那么成為數據科學家要滿足什么條件?或許我們可以從國外的數據科學家面試問題中得到一些參考,下面是77個關于數據分析或者數據科學家招聘的時候會常會的幾個問題,供各位同行參考。

1、你處理過的最大的數據量?你是如何處理他們的?處理的結果。

2、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目?你是如何對其結果進行衡量的?

3、什么是:提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則?

4、什么是:協同過濾、n-grams, map reduce、余弦距離?

6、如何設計一個解決抄襲的方案?

7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用?

8、點擊流數據應該是實時處理?為什么?哪部分應該實時處理?

11、你是如何處理缺少數據的?你推薦使用什么樣的處理技術?

12、你最喜歡的編程語言是什么?為什么?

13、對于你喜歡的統計軟件告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。

14、sas, r, python, perl語言的區別是?

15、什么是大數據的詛咒?

16、你參與過數據庫與數據模型的設計嗎?

17、你是否參與過儀表盤的設計及指標選擇?你對于商業智能和報表工具有什么想法?

18、你喜歡td數據庫的什么特征?

22、什么是哈希表碰撞攻擊?怎么避免?發生的頻率是多少?

23、如何判別mapreduce過程有好的負載均衡?什么是負載均衡?

26、為什么樸素貝葉斯差?你如何使用樸素貝葉斯來改進爬蟲檢驗算法?

27、你處理過白名單嗎?主要的規則?(在欺詐或者爬行檢驗的情況下)

28、什么是星型模型?什么是查詢表?

29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎?如何可以,說明一下建立過程?

33、普通線性回歸模型的缺陷是什么?你知道的其它回歸模型嗎?

34、你認為葉數小于50的決策樹是否比大的好?為什么?

35、保險精算是否是統計學的一個分支?如果不是,為何如何?

36、給出一個不符合高斯分布與不符合對數正態分布的數據案例。給出一個分布非?;靵y的數案例。

37、為什么說均方誤差不是一個衡量模型的好指標?你建議用哪個指標替代?

42、你如何建議一個非參數置信區間?

44、什么是歸因分析?如何識別歸因與相關系數?舉例。

45、如何定義與衡量一個指標的預測能力?

47、如何創建一個關鍵字分類?

48、什么是僵尸網絡?如何進行檢測?

50、什么時候自己編號代碼比使用數據科學者開發好的軟件包更好?

52、什么是概念驗證?

53、你主要與什么樣的客戶共事:內部、外部、銷售部門/財務部門/市場部門/it部門的人?有咨詢經驗嗎?與供應商打過交道,包括供應商選擇與測試。

54、你熟悉軟件生命周期嗎?及it項目的生命周期,從收入需求到項目維護?

55、什么是cron任務?

56、你是一個獨身的編碼人員?還是一個開發人員?或者是一個設計人員?

57、是假陽性好還是假陰性好?

58、你熟悉價格優化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎?分別給案例。

59、zillow’s算法是如何工作的?

60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的fb帳戶?

61、你如何創建一個新的匿名數字帳戶?

62、你有沒有想過自己創業?是什么樣的想法?

63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎?它將會被什么替代?

65、哪位數據科學有你最佩服?從哪開始?

66、你是怎么開始對數據科學感興趣的?

67、什么是效率曲線?他們的缺陷是什么,你如何克服這些缺陷?

68、什么是推薦引擎?它是如何工作的?

69、什么是精密測試?如何及什么時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試?

70、你認為怎么才能成為一個好的數據科學家?

71、你認為數據科學家是一個藝術家還是科學家?

73、給出一些在數據科學中“最佳實踐的案例”。

74、什么讓一個圖形使人產生誤解、很難去讀懂或者解釋?一個有用的圖形的特征?

75、你知道使用在統計或者計算科學中的“經驗法則”嗎?或者在商業分析中。

76、你覺得下一個20年最好的5個預測方法是?

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇二

職責:

4.承擔分析報告撰寫的主筆工作;。

5.管理數據分析團隊,并與其它團隊高效協同工作。

任職條件。

1.本科以上學歷;。

4.具備數據操作能力,熟練使用excel,熟練使用spss等至少一種統計軟件;。

5.具備獨立完成ppt制作,報告撰寫能力;。

6.良好的英文寫作能力,能撰寫英文分析報告;。

7.良好的溝通與表達能力,能與客戶對接需求。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇三

職責:

1.對運營數據進行監控分析,根據數據情況快速有效的定位問題并提出解決方案;。

3.完善數據分析標準體系與分析模型,并向業務人員提出需求;。

6.從業務運作視角出發,對數據監測系統進行功能優化,通過各類數據分析發現業務趨勢,輸出公司所需的報告,反饋至各業務人員進行落地。

任職資格:

1.計算機、統計學、會計、數學相關專業本科及以上學歷;。

2.熟悉數據庫基本編程及sql語言,熟悉海量數據處理和性能優化;。

3.熟練使用python語言中pandas數據分析包;。

5.具有1年以上咨詢公司、運營商經營企劃/數據分析等相關工作經驗;。

6.掌握數據分析基本流程,要有敏銳的數據感覺,良好的快速學習吸收能力。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇四

職責:

1、協助分析師搜集行業相關信息,為相關需求者提供更準確的信息。

2、協助部門經理完善部門管理制度。

4、對基本面、技術面進行分析研究,給出行情走勢分析和判斷,撰寫研究報告上交公司,

5、分析大盤行情走勢,為其他部門提供有價值的信息。

任職要求:

2、熱愛金融行業,有勵志于長期發展這個行業的意愿,

3、接受公司安排的免費、統一的專業學習培訓。

4、具有良好的人品與職業操守,踏實細致的工作作風,良好的溝通能力和團隊合作精神。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇五

職責:

2、針對運營環節中的問題、薄弱環節和漏洞,做詳細分析報告以及優化方案的推進執行;。

4、數據驅動運營,通過業務數據分析得到有價值的信息,為公司運營決策、產品方向、運營策略提供數據支持。

任職要求:

2、三年(含)以上數據分析或運營管理的相關工作經驗;。

6、熟悉報表工具,并可以熟練設計并開發報表;。

7、具有互聯網業務行業項目經驗的相關經驗者優先考慮,有用戶行為數據分析經驗者、團隊管理或新人指導經驗者優先。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇六

職責:

1、負責新媒體廣告投放效果分析工作;。

2、負責公司會員客戶各種屬性與行為的分析工作;。

3、負責會員銷售中心會員數據的挖掘、分配、與回收工作;。

4、負責電商部各種銷售日報、月服的處理;。

5、完成上級領導交辦的其他工作。

崗位要求:

1、數學、統計、計算機等相關專業本科以上學歷,***有一年以上相關工作經驗;。

2、有良好的溝通技巧與語言表達能力;。

3、掌握用其本sql語句的使用,可以用sql進行數據庫相關查詢;。

4、熟練操作office軟件,熟練掌握excel表的大部分統計功能。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇七

職責:

1.結合業務需求執行監控體系、分析體系實現的具體計劃;。

3.規劃數據產品:bi報表自動化;。

4.輸出分析結論,有效幫助業務增長、孵化新項目;。

任職要求。

4.熟練掌握sql等相關數據提取工具,熟練操作excel、ppt等工具;。

5.具備良好的抗壓能力、溝通能力和團隊精神,有獨立開展分析研究項目經驗。**投遞須知:請備注作品鏈接。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇八

數據分析師需要使用數據庫技術和統計分析軟件,對企業內外部的業務數據進行處理、清洗和分析。以下是本站小編整理的數據分析師崗位的職責。

職責:

1.每日統計退貨商品明細,周報退貨分析至上級,后期跟進采購部處理進程以及結果;。

3.周報供應鏈健康情況:資金占比分布,庫存狀態,供應商風險;。

5.日跟蹤訂單入庫付款情況,將情況日報至上級;。

7.協助上級進行財務審核等工作。

任職要求:

2、有獨立進行數據分析項目,特別是電商行業數據分析的優先考慮;。

3、具有較強的數據分析能力和嚴密的邏輯思維,擅于通過數據分析發現業務規律;。

5、具備較強的溝通能力以及工作主動性,能協調帶動團隊共同努力;。

6、熟悉java或其他編程優先考慮。

職責:

2、協助銷售部制定年度、季度、月度地區性銷售目標,并追蹤銷售目標完成進度;。

3、各類業務數據分析匯總、趨勢分析,為流程改善和業務發展提供數據支持;。

4、監督、推動部門各項工作的執行;。

任職資格:

1、本科及以上學歷,具有金融、經濟管理類專業優先;。

2、2年以上戰略研究相關工作經驗,具備戰略規劃、業務規劃、分析研究經驗者優先。

4、對數據敏感,擅長數據分析,能擅寫運營分析報告;。

5、具備大型集團或企業戰略運營管理相關工作經驗者優先。

職責:

1.負責統計公司每天的數據報表,協助其他分公司完成需要的數據報表。

2.對項目及相關數據進行分析、挖掘,制作數據報表。

任職要求:

1.大專及以上學歷,有英語基礎的優先考慮。

2.年齡29歲以下,無專業和經驗限制。

3.工作細心、耐心,具有出色的邏輯能力和對數據的敏感度,思維嚴謹。

4、熟悉office軟件的常用功能,尤其熟練運用excel圖表及數據處理。

5、有較強的理解能力、溝通能力及語言表達能力。

職責。

1.定義業務人員行程數據標準,數據指標以及使用規則。

2.收集和管理業務人員日常行程數據,整理成報表。

3.分析業務人員行程,總結其中的問題,提出業務人員行程改進方法。

4.統計業務人員業績、單量等相關數據,綜合業務人員日常行程,提出優化方法。

5.領導交代的其他事項。

任職要求:

2.熟練使用excel各種統計分析公式。

3.責任心強,對工作認真。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇九

職責:

1、配合產品、運營的需求,對用戶行為數據進行數據挖掘、深度分析以及形成分析報告;。

5、參與獎金的核算;。

6、部門主管臨時交辦的工作;。

任職資格:

1、大學本科以上,統計學、財務、數學等相關專業優先,有電商工作經驗者為佳;。

2、熟練word、excel等辦公軟件,熟悉sql語言和bi分析工具優先;。

3、有商業分析或咨詢相關經驗加分,有電商運營經驗加分。

4、有較強的邏輯分析能力,對數字敏感;。

6、具備溝通協調能力及團隊合作精神;。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇十

引導語:述職報告采用夾敘夾議的方式,運用敘述和議論,還輔助以適當的說明。今天,小編為大家整理了關于數據分析師述職報告范文,歡迎閱讀與參考!

號角相聞,告別xx業界風云;戰鼓催發,迎來更富挑戰的xx。站在新一年的起點,**證券繼往開來,正確把握券業發展大勢,振奮精神、周密運籌,以必勝的信心和有效的準備積極應對挑戰,拉開了搶占券業新的戰略制高點、以資源深度整合為突破口、以發展締造新希望的序幕?;厥讀x年,**證券面對券業嚴峻的市場形勢,面對重大政策變化和券商大規模分化、重組、兼并等因素帶來的歷史性發展機遇,審時度勢,認定“非固實之基無以鑄廣廈千尺,非堅韌之軀無以搏滄海巨瀾”的道理,按照“規范發展,做精做強”工作指導思想和年初股東會、董事會提出的工作任務目標積極推進各項工作,以增收節支、業務轉型、強化風險控制等管理工作、加強人力資源建設為側重點,公司全體干部員工同舟共濟、堅定信心、迎難而上、一些業務和工作取得了較大進展。

過去的一年,**證券投行在嚴峻的證券市場環境下克服重重困難,勇于探索與創新,摸索出一條“以重點行業形成特色經營、做優質項目打造公司品牌”的經營思路。經過不懈的努力,**證券投行實現了股票承銷、債券承銷、收購兼并三大業務的協同發展,并逐步培育了在基礎行業特色與品牌。xx年**投行業務又上一新臺階,1-12月主承銷家數排名第三,ipo主承銷家數排名第二,總承銷金額在行業排名第十二,取得了歷史最優成績。其中,我們承銷的開灤精煤項目籌資金額達到10.5億元,這標志著我司在承攬大型投行項目上實現歷史性跨越。

經紀業務扭虧為盈,市場份額逐步上升,從交易所公布的xx年1至11月股票基金交易量同業排名統計數據看,我公司股票基金總交易量的排名為21位,比xx年提高了3位。同時,業務轉型取得一定進展,僅今年前11各月,基金銷售就比去年同期增長近4.5倍,8月份基金代銷資格的取得,使我司基金業務的競爭力得到進一步提升;作為拓展市場、搶占客戶資源、實現經紀業務轉型的另一項工作,經紀業務今年大力推廣了以銀證通為主的非現場業務,并初見成效,xx年在銀證通客戶開戶量、交易量上都有大幅增長,銀證通交易在營業部交易中的比例比xx年提高了一倍。

內部管理進一步加強,信息技術平臺建設進一步推進。按照業務歸屬,公司精簡管理機構與管理崗位,整合資源,充實一線業務部門,提高了公司工作效率。風險控制以審計部牽頭,成立了公司風險控制委員會,建立了從立項、決策到 執行、反饋的科學流程與一體化風險控制體系,使風險控制覆蓋各項業務的事前、事中、事后各個環節,在實際工作中收到一定成效。公司加大it平臺建設投入,啟動了集中交易、crm、廣域網升級、辦公自動化、公司網站升級等大型項目,投資規模是公司成立以來最大的一次,對公司實現可持續發展以及開展創新業務具有重要意義。

告別xx年,回首載浮載沉、激蕩變換的業界風云,我們可以毫無愧色地說,**證券廣大干部員工風雨與共、頃盡全力奮斗過,眾志成城、滿懷喜悅收獲過。盡管有些工作還不盡如人意,盡管前程還頗多艱險,但路是一步步走出來的,過去留下的缺憾正是我們今后攻堅的著力點。

展望xx,**證券必定會開創更具希望、更富前景的明天。為什么如此斷言?這是由外圍環境和內在因素綜合決定的——券業市場、資本市場乃至宏觀經濟形勢給我們以挑戰的同時,也為我們提供了大好的機遇;而**證券初步具備了抓住機遇的素質,充分具備抓住機會的智慧和魄力。

從券業發展外部環境看,xx年,隨著宏觀調控政策效應進一步釋放,經濟運行中不穩定、不健康因素得到遏制,宏觀經濟發展的國內外環境總體繼續趨好,面臨一些長期結構性矛盾和一些短期問題已引起高層足夠重視,并開始著手解決,這為資本市場持續發展提供了良好的條件。我國資本市場是一個新型市場,一方面市場證券化比率和世界平均水平相比明顯偏低,有進一步提升的要求和潛力;另一方面,經濟增長需要資本市場支持并與之相適應,加之我國企業直接融資比例一直比較低,不僅加大了銀行風險,也限制了企業的融資渠道,擴大直接融資已成為當前經濟和金融改革的一項重要任務。綜合各種外部因素,未來幾年,我國證券市場必然呈快速發展態勢,新型+轉軌的市場,必然會造就一批業界英雄。

從券業發展走勢看,經過十多年發展,中國證券市場集聚起來的問題集中爆發,倒逼機制已經在促使制約券業發展的深層次問題逐步得到解決。盡管這一過程對某些券商來說是相當痛苦乃至是滅頂之災,但從券業發展的整體角度看,經過分化、兼并、重組等券業資源整合,一個健康、富有生命力的市場將脫胎而出,低水平、白熱化、死不了也活不痛快的競爭將成為過眼煙云。

面對券業資源整合,自然“有人笑來,有人哭”,瀕臨外憂內患,**證券完全有笑到最后的潛質。

申報和成功發行,就是監管部門和廣大客戶對我們的最有力的認可;我們具有逐鹿券業市場的經營基礎和良好業績,在經營管理能力不斷提高的前提下,公司各項經營和財務指標基本良好,而且,經過xx年的努力,我們的投行業務、經紀業務實力又有較大提高,在某些方面,**證券已經成為業內的一支勁旅。

在券業資源整合的關鍵時刻,公司又顯示出搶抓機遇的智慧和魄力。xx年末,公司組織力量編制了**證券未來十年發展戰略的實施意見;在不同部門、不同層次召開座談會,針對券業發展趨勢深入探討解決公司資源整合、業務轉型等事關未來生存發展的深層次問題,為xx年的發展繪就了攻堅圖??梢灶A見,新的一年,公司將實施一系列在**證券發展史上具有深遠影響的變革和創新,新一年的新希望,在年初便已現出曙光。

新起點、新希望。站在xx年的起點,讓我們滿懷信心,以更清醒的頭腦、更旺盛的斗志、更奮發的姿態、更勤奮敬業的精神和更充沛的干勁,向我們的既定目標進發!

述職人:xxx

xx年xx月xx日

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇十一

4、研究用戶畫像、定期進行用戶行為數據分析、梳理產品使用的核心場景,提高市場投放和運營策略的收益能力。

1、全日制本科學歷及以上,2年以上相關經驗;

2、熟悉在線教育行業;有基本數據運營的知識,有互聯網平臺相關工作經驗;

3、有使用易觀千帆、七麥數據等第三方數據平臺的實戰項目經驗;

4、有使用神策、微信小程序、growingio等數據分析工具的使用和有埋點經驗;

6、能快速掌握業務知識,發現問題,分析問題并提出解決方案;

7、具有良好的溝通能力及抗壓能力;有優秀的團隊合作意識,善于溝通協調各部門合作。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇十二

職責:

3.完善數據報表體系,及時準確監控運營狀況,并提供專業分析報告。關注產品線日常運營數據報表,從數據出發給業務部門提出相應的優化建議。

崗位要求:

1.熟悉并熱衷于互聯網產品,對業務有敏銳的觀察力和數據洞見;。

4.較強的書面及口頭表達能力;具有較強的自主學習能力,樂于接受挑戰;。

5.有責任心、具有團隊合作精神,能承受一定的工作壓力。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇十三

但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的國家,90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。

“大數據分析師就是一群玩數據的人,玩出數據的商業價值,讓數據變成生產力。”而大數據和傳統數據的最大區別在于,它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整,無章法可循,因此“會玩”這些數據的人就很重要。

有媒體報道,在美國,大數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元,而國內頂尖互聯網公司,大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%,且頗受企業重視。

國內某大型招聘平臺給出的數據分析師平均薪酬為:9724(取自1139份樣本),且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為大數據分析師需求量前十的城市。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇十四

2、負責處理客戶的現場咨詢、環境分析研判指導、數據分析指導、專家會商等需求;。

3、負責區域大氣污染成因分析指導及分析報告模板編制;。

4、負責協助重要項目實施的.技術指導和技術支撐工作。

1、大氣科學、環境科學、大氣物理或氣象等相關專業博士,或碩士特別優秀者;。

2、掌握大氣污染理論,對污染擴散模型、污染預警、污染溯源等技術有實踐經驗;。

4、要求創新能力強,善于利用新方法新工具解決新問題;。

5、具有較強的邏輯分析能力和文字表達能力,善于和人交流。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇十五

1、數據收集設計:根據項目目標,設計爬取數據的關鍵詞,與爬蟲工程師溝通對接數據收集工作。

2、數據處理和清理:對海量業務數據進行處理和分析,清洗文字信息,數據標簽。

3、數據分析輔助:配合業務分析團隊和算法團隊,進行用戶標簽體系模型搭建,知識圖譜建立和維護,項目數據分析輔助。

1、計量經濟學、運籌學、信息系統、統計學、計算機軟件相關專業,碩士優先;

2、流利的`英語讀寫能力將是加分項。

4、能夠使用mysql,python,excel完成數據查詢與清洗;

5、對解決非結構和非標準的數據問題有巨大的熱情。

6、了解tableau等統計軟件。

7、有強烈的上進心和自我提升的意愿,對大數據和ai技術有飽滿的熱情。

數據分析師的證券投資(優秀16篇)篇十六

而數據分析也越來越受到領導層的重視,借助報表告訴用戶什么已經發生了,借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發生了,通過dashboard監控告訴用戶現在在發生什么,通過預報告訴用戶什么可能會發生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業務發展有價值的、潛在的知識,找出趨勢,為決策層的提供有力依據,為產品或服務發展方向起到積極作用,有力推動企業內部的科學化、信息化管理。

(1)facebook廣告與微博、sns等網絡社區的用戶相聯系,通過先進的數據挖掘與分析技術,為廣告商提供更為精準定位的服務,該精準廣告模式收到廣大廣告商的熱捧,根據市場調研機構emarketer的數據,facebook年營收額超過20億美元,成為美國最大的在線顯示廣告提供商。

(2)hitwise發布會上,亞太區負責人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統自動的產品推薦,通過客戶分類,測試統計,行為建模,投放優化四步,運營客戶的行為數據帶來競爭優勢。

此外,還有好多好多,數據分析,在營銷、金融、互聯網等方面應用是非常廣泛的:比如在營銷領域,有數據庫營銷,精準營銷,rfm分析,客戶分群,銷量預測等等;在金融上預測股價及其波動,套利模型等等;在互聯網電子商務上面,百度的精準廣告,淘寶的數據魔方等等。類似成功的案例會越來越多,以至于數據分析師也越來越受到重視。

然而,現實卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息:在美國目前面臨14萬~19萬具有數據分析和管理能力的專業人員,以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數據的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國,受過專業訓練并有經驗的數據分析人才,未來三年,分析能力人才供需缺口將逐漸放大,高級分析人才難尋。也就是說,數據分析的需求在不斷增長,然而合格的為企業做分析決策的數據分析師卻寥寥無幾。好多人想做數據分析卻不知道如何入手,要么不懂得如何清洗數據,直接把數據拿來就用;要么亂套模型,分析的頭頭是道,其實完全不是那么回事。按俗話說就是:見過豬跑,沒吃過豬肉。

為此,我對自己的規劃如下:

第一步:掌握基本的`數據分析知識(比如統計,概率,數據挖掘基礎理論,運籌學等),掌握基本的數據分析軟件(比如,vba,matlab,spss,sql等等),掌握基本的商業經濟常識(比如宏微觀經濟學,營銷理論,投資基礎知識,戰略與風險管理等等)。這些基礎知識,在學校里盡量的學習,而且我來到了和君商學院,這樣我可以在商業分析、經濟分析上面領悟到一些東西,增強我的數據分析能力。

第二步:參與各種實習。研一開始我當時雖然有課,不過很幸運的找到一份一周只需去一兩天的兼職,內容是為三星做競爭對手分析,當然分析框架是leader給定了,我只是做整合資料和往ppt里填充的內容的工作,不過通過兼職,我接觸到了咨詢行業,也向正式員工學習了很多商業分析、思考邏輯之類的東西。之后去西門子,做和vba的事情,雖然做的事情與數據分析無關,不過在公司經常用vba做一些自動化處理工作,為自己的數據分析工具打好了基礎。再之后去了易車,在那里兼職了一個多月,參與了大眾汽車銷量數據短期預測的項目,一個小項目下來,數據分析的方法流程掌握了不少,也了解了企業是如何用一些時間序列模型去參與預測的,如何選取某個擬合曲線作為預測值?,F在,我來到新的地方實習,也非常幸運的參加了一個央企的碼頭堆場優化系統設計,其實也算數據分析的一種吧,通過碼頭的數據實施調度,通過碼頭的數據進行決策,最后寫成一個可操作的自動化系統。而這個項目,最重要的就是業務流程的把握,我也參與項目最初的需求調研,和制定工作任務說明書sow,體會頗多。

第三步:第一份工作,預計3-5年。我估計會選擇咨詢公司或者it公司吧,主要是做數據分析這塊比較強的公司,比如fico,埃森哲,高沃,瑞尼爾,ibm,ac等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實些,學會在實際中應用所學,學會數據分析的流程方法,讓自己成長起來。

第四步:去自己喜歡的一個行業,深入了解這個行業,并講數據分析應用到這個行業里。比如我可以去電子商務做數據分析師。我覺得我選擇電子商務,是因為未來必將是互聯網的時代,電子商務必將取代傳統商務,最顯著的現象就是傳統零售商老大沃爾瑪正在受到亞馬遜的挑戰。此外,電子商務比傳統的零售商具有更好的數據收集和管理能力,可以更好的跟蹤用戶、挖掘潛在用戶、挖掘潛在商品。

第五步:未知。我暫時沒有想法,不過我希望我是在一直的進步。

能力:

1、一定要懂點戰略、才能結合商業;。

2、一定要漂亮的presentation、才能buying;。

3、一定要有globalview、才能打單;。

4、一定要懂業務、才能結合市場;。

5、一定要專幾種工具、才能干活;。

6、一定要學好、才能有效率;。

7、一定要有強悍理論基礎、才能入門;。

8、一定要努力、才能賺錢;最重要的:

文檔為doc格式。

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