金融數據分析的人才缺口

A. 數據分析師的前景如何

可以在這里直接給出一個肯定的回答：數據分析師的前景是非常好的。人才需求旺盛，就業機會多，且不會被輕易替代。
1. 無論是國內還是國外，數據分析師的人才需求都很大。麥肯錫預測，2018年，美國的大數據工程師的缺口是20萬人；國內的人才缺口的話，說幾百萬上千萬的都有，我個人認為即便是擠掉一些水分，中國未來的數據分析師的人才缺口最起碼也要在50萬以上。
2. 『數據分析師』是一份難以被替代的職業。它就像律師、HR一樣，很難被替代或取消。數據分析、HR、律師，這三份職業的類似之處就在於，它們的工作任務都需要依賴於從業者本人的『主觀職業經驗』+『職業技能』。其中的『主觀職業經驗』就決定了從業者本人的不可替代性——既無法被其他經驗更少的同行替代，也無法被人工智慧和機器替代。
3.『數據分析』是企業恆久的「剛需」。企業永遠都需要在各種復雜的情景、發展階段下做出最有力的決策；數據本身一直以來就是進行決策所必備的依據和工具，隨著科技的發展，「數據」的價值也在不斷地被深入挖掘和放大，所以對數據分析師的需求、待遇、價值等也會不斷的增大的。

B. 數據分析員是什麼職業，未來前景如何

數據分析師的在企業中的主要作用是支持與指導業務發展。基本合格的數據分析師支持業務發展，優秀的數據分析師指導業務發展。
隨著大數據技術在各行各業應用的越來越廣，數據驅動智能產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，數據分析師這個崗位也越來越受到關注，越來越多的小夥伴也轉行做數據分析，因為大家不僅看到的是未來數據分析的發展前景，而且數據分析師的薪資待遇也很不錯！
崗位缺口大，就業薪資高，而且這個崗位對學歷的要求不是特別高，對經驗的要求也不算嚴格，從而數據分析師，在大數據時代，迎來了黃金就業期。
數據分析師，這是數據分析職業的起點。有些企業則會根據自身所處行業特點，賦予數據分析師一些更具體的崗位名稱，例如業務分析師、運營分析師、資料庫分析師和財務數據分析師等。除了所處的行業不同、業務不同，對於技術來說萬變不離其宗，所有數據分析師的最主要職能都是針對業務或運營問題或需求，去獲取、清洗、分析數據，並呈現數據分析結果，輔助企業做出判斷或決策。
通過搜索BOSS直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個數據分析師職位空缺，其中絕大部分是互聯網行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多數據分析師員工，但其數量佔比依舊很少，職位空缺卻佔到了市場的50%之多。大多數熱門崗位都會在招聘JD中，給出「具備數據分析能力」這樣的招聘條件。
2019年全國大數據人才需求是2015年的12倍，從數據可以看出，2020年乃至未來，數據分析師將是職業發展的一個重要方向。
從銷售、市場，到運營、產品經理、用戶研究等，都試圖從各種繁雜數據中看出點門道，獲得對市場、產品、消費者等方面的洞見。

C. 做數據分析師的就業前景怎麼樣

隨著大數據技術在各行各業應用的越來越廣，數據驅動智能產品和精細化運營回已經成為企業答經營的制勝法寶，相應地，數據分析師這個崗位也越來越受到關注，越來越多的小夥伴也轉行做數據分析，因為大家不僅看到的是未來數據分析的發展前景，而且數據分析師的薪資待遇也很不錯！
崗位缺口大，就業薪資高，而且這個崗位對學歷的要求不是特別高，對經驗的要求也不算嚴格，從而數據分析師，在大數據時代，迎來了黃金就業期。

通過搜索BOSS直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個數據分析師職位空缺，其中絕大部分是互聯網行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多數據分析師員工，但其數量佔比依舊很少，職位空缺卻佔到了市場的50%之多。大多數熱門崗位都會在招聘JD中，給出「具備數據分析能力」這樣的招聘條件。
2019年全國大數據人才需求是2015年的12倍，從數據可以看出，2020年乃至未來，數據分析師將是職業發展的一個重要方向。
從銷售、市場，到運營、產品經理、用戶研究等，都試圖從各種繁雜數據中看出點門道，獲得對市場、產品、消費者等方面的洞見。

D. 都說金融業人才缺口大 具體什麼職業有缺口

1. 缺少一線的操作人員，目前各家金融機構招聘一般都是本科以上，甚至更高，大部分從事一線操作，二操作人員實際上是用不上那麼高的學歷，這些人一般不甘於長期從事操作，所以這些人一般忍耐2-兩年，積累一些實際經驗後選擇跳槽，周而復始，出現人才流失的現象；

2. 缺少高端的人才。如分析師、理財師等具有一定的技術含量的人員；

3. 缺少具有資源的人才。

4. 供參考。

E. 為什麼金融畢業生那麼多，中國金融人才缺口還是很大

金融是一個國家的基礎，是一個好的行業，缺口原本就很大，再加上好多畢業生畢業後並不能從事自己的對口專業，就會減少很多金融就業的，還有一些是堅持不下來，半途跳出來的。所以缺口不見減小。

F. 金融數據分析師職業前景怎麼樣

可以從事的崗位有很多，例如投資咨詢顧問、投資銀行家、證券交易員、執行總裁、主席、合夥人、主負責人、投資總監、財務總監、會計師、審計師、市場、投資公司經理、證券分析師和固定收益分析師、投資組合經理等

介於每個人的情況都有所不同，以拿CFA從業者的投資分析師為例，為大家普及了金融人的職業發展之路。

一、Analyst（分析員）

投行中的Analyst(分析員)一般都是為各大院校應屆生准備的一個2年的program，剛畢業的大學生一般都會從此做起。既然叫做分析師，工作內容不外乎是一些數據分析、行業研究之類的工作，有些需要建立一些初步的模型，包括mergermodel、DCF、LBO等等，然後交給associate進一步review和加工。

研究結束，要使用PPT將研究結果呈現出來，所以這個崗位也會經常用到PPT。當然，作為一個初級崗位，很多情況下還會涉及到很多雜七雜八的事情，總是就是投行工作的基礎，也是鍛煉人的崗位。

這個崗位一般堅持3年時間久可以得到升遷，大多數金融人也是在這個崗位上開始學習CFA的，有前瞻性的大學生在畢業前就把CFA一級考過了，可以極大的縮短在基層工作的時間，兩年甚至很短時間就可以成為Associate，也就是我們要談的下一個崗位。

二、Associate（副經理）

Associate是比Analyst高一級的職位，要麼是從Analyst晉升而來，要麼是各金融專業高材生或者CFA持證人之類。作為Analyst的小領導，Associate仍然要做一些分析類的工作，不過是有點技術含量的工作，負責更復雜的建模。Associate還要根據公司或者上級的安排，分配任務，承擔administrativework，並且主要負責與客戶的溝通。

雖是領導，Associate的工作並不輕松，每天需要加班加點，並對全組工作負責。這個崗位需要一定的金融知識背景，所以很喜歡的MBA或者CFA持證人，即便是只通過了CFA二級考試，也會受到歡迎。通常員工會在此崗位上工作3到4年的時間，然後才能學到足夠的本事升到更高的位置上。

三、VP（副總裁或經理）

如果你順利進入到VP階段，那麼恭喜你已經得到了升華。VP泛指所有高層的副級人物，工作要指導Associate和Analyst，同時也要有一些外部環境的接觸。很多CEO忙不過來的工作都會交給VP負責。

VP的工作主要由兩大塊組成，一是充當projectmanager的角色，當D或MD接到deal的時候，負責executingthedeal，二是計劃所有需要的過程和任務分配給associates，並且確保順利進行。VP同時也是和客戶接洽以及聯系各個support的人比如accountant、lawyer等等的核心人物。

做到VP不容易，要得到晉升更不容易，行業內VP普遍工作3到15年才有機會晉升，除了經驗、能力、運氣，各種自我提升也少不得。大部分金融人在這個崗位上努力通過CFA三級考試，提交證書申請，如果已經是CFA持證人，那真是極好的。

四、Director（總經理、董事）

根據投行的規模不同，Director或有或無。Director負責重要的交易比如費用談判，交易策略和客戶會議。還有就是做營銷吸引客戶。MD工作性質與其近似，不過焦點在重要的客戶上。

五、MD（董事總經理）

Director3年左右就會升任MD(董事總經理)。MD級別有很高的業務收益指標以及維護重要客戶的責任，參與公司的整體戰略及業務方向制定。

MD再往上發展就會去做各個分支的管理人，或者是做CEO。這個時候如果沒有一張CFA這樣的很囂張的證書傍身就不合適了。

以上是一個典型的投行職稱序列，有些金融機構會設置一些中間職稱，比如assistantVP(AVP)即助理VP、seniorVP(SVP)即VP等，唯一不變的是對人能力的要求和證書的要求。

當然，CFA的在職業發展上的幫助不止如此，從職業發展的角度，一張代表了你金融理論過硬、工作經驗豐富的CFA證書，能幫你優雅地、高效地達成目標。現在vc/pe是一個很時髦的詞，國內也出現了很多風投成功的案例，想進入風投圈或者私募圈的金融人不在少數，如果沒有一張高含金量的CFA證書，恐怕連門檻都進不去呢。

G. 金融數據分析師是什麼在金融行業什麼地位

金融分析師的工作內容是：培育專業的機構投資人；對開放式基金進行管理以及創業專板市場的設立屬與運作；保險基金和養老基金的管理；商業銀行股份化和資產證券化運作；股票指數、期貨分析以及風險資金管理等。
金融分析師的工作也包括：收集研究對象信息，對其產品進行分析研究，提供分析研究及投資價值報告；跟蹤研究對象變化情況，及時動態判斷所研究對象的投資價值變化情況，作出投資預期回報與風險分析，調整投資操作建議；對公開發行的各種理財產品的設計、談判、簽約發行及維護；通過各種聯絡方式開發新客戶，與老客戶保持聯系；負責完成金融產品開戶訂單，解答客戶各項問題；及時反饋客戶意見，把握市場動向。

H. 數據分析師的前途何在

從職位薪水來看，數據分析行業的高薪主要分布在長三角、珠三角和京津地區。北京、上海和深圳的薪水位列第一方陣，均薪在10k+；杭州、寧波和廣州位列第二方陣，均薪在9k+；其他沿海及內陸區域中心城市，如南京、重慶、蘇州、無錫等位於第三方陣，均薪在8k左右。
從職位量來看，北京、上海、深圳和廣州位列第一方陣，職位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方陣，職位量在20000+，武漢、西安、鄭州等區域中心或省會城市對數據分析職位的需求也相對較高，職位量在10000+。
從行業需求來看，互聯網金融、O2O、數據服務、教育、電子商務、文化娛樂領域對數據分析師需求量相比其他行業更大。
不管是在企業還是社會，數據都已經開始扮演越來越重要的「角色」。在這種大勢之下，數據分析思維已經不只是數據分析師的「專業」了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過數據分析來幫助自己的工作，甚至連後台的財務、法務、人事等也開始需要通過數據分析來提升效率。可以這么說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和數據打交道，這個時候數據分析已經成為工作的必要條件。
這里給大家舉幾個例子：
現在的產品，由於銷售渠道開始開始網路化，所以基本上每個產品在做客群劃分、競品分析、銷售預測等等工作時都必須基於數據來進行建模並分析。以前那樣只要寫寫產品分析書，畫畫產品原型，做做產品交互的「好日子」已經過去了。這么說吧，越來越多的公司里，如果產品不能拿數據出來支撐自己的工作，是基本上獲取不到什麼資源的支持。
再拿運營來說，更加離不開數據了。大到做一個活動，目標人群如何劃分，不同人群的方案是什麼，預計投入多少產出多少，這些都需要數據支持；小到一個營銷話術，也需要切分不通人群進行對照實驗來決定。可以說，現在不依靠數據分析的運營已經越來越少。
最後再舉一個後台部門的例子。現在的HR在做人力規劃時，從人員結構分析到配置策略分析再到成本分析，無論哪一項都需要使用到數據。除了本公司的人力數據外，還需要業務數據，競對公司數據乃至於整個行業數據。通過大量數據的分析，可以更加精確的制定公司的人力資源戰略。