A. 怎樣的人才適合做數據分析師
一態度嚴謹負責
嚴謹負責是數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、准確。在企業里，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過企業運營數據的分析，為企業尋找症結以及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據;不應該受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的後果。而且，對數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以後做所做的數據分析結果都受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前失去了信任。所以，作為一名數據分析師就必須有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。
二好奇心強烈
好奇心人皆有之，但是作為數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個「為什麼」，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，並且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優秀的數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背後的真相。
三邏輯思維清晰
除了一顆探索真相的好奇心，數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛鬍子一把抓，不分主次。
通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方想。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正釐清問題的整體以及局部的結構，在深度思考後，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。
四擅長模仿
在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是「前車之鑒」也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿也是提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而並不是說直接「照搬」。成果的模仿需要領會他人方法的精髓。理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善於將這些精華轉化為自己的只是，否則，只能是「一直在模仿，從未超越過」。
五用於創新
通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，並且建議每次模仿後都要進行總結，提出可以改進的方法，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好的解決所面民的新問題的。
這些素質能力不是說有就有的，需要慢慢培養形成，不能一蹴而就。
B. 當系統分析師需要獲得哪些資格證書~全面的~
這個主要還是看你是不是有系統分析師的能力，
而不是你有幾本證。
系統分析作為專家、顧問、高級人才，是精英中的精英，往往決定著企業信息化建設的成敗；他們既是IT企業中的技術骨乾和將才，負責公司項目可行性研究與利益分析，是企業的智囊高參和運籌帷幄的帥才；同時又但負著研發人員的技術指導工作；他們是IT企業軟體新產品市場前景的預測者和參與營銷的市場策劃者，承擔著為客戶設計開發軟體新產品的業務指導任務和向客戶提供二次開發的技術支持和培訓顧問服務；因此他們往往同時代表著客戶、企業、員工多方利益，堪稱具有國際視野的高級復合型人才。
系統分析師的使命決定了他們必須有從事試驗、掌握世界上最新技術最新方法，具體借鑒眼光與能力，理解商務邏輯和客戶需求，能熟練運用工具軟體優化軟體過程，有管理信息系統的設計、項目設計能力，開發進度的估計能力、控制力及相關經驗，有良好的理解力和邏輯分析能力以及表達能力、較強的溝通能力，具備常規文檔的寫作能力等等。
1，德才兼備、德藝雙馨：
大局全局觀,平等平衡觀，修養高深、技藝超群，舉止行為足可為人師表；具有獨特的令人崇敬的信念和哲學思想，有敢於和流行觀念對抗的勇氣；能保持客觀公正的心態公平地看待一切人和處理一切事，有容乃大、包容一切；
2，強烈的責任心和事業心：
實際上這對每個崗位來說都是必備素質，需要對事業、對藝術始終保持那份執著責任心和頑強毅力。系統分析師由於必須保證分析的准確性，尤其是需求，所以責任更為重大。一般來說，不應以用戶表述不明確，無法得到需求，或者用戶需求變化太多太快作為借口，更不能因為下面的研發技術人員技術水平不如自己而責備研發技術人員，同時也需要能夠為保證企業利益而說服公司領導做出正確的決策；
3，孜孜不倦的追求鑽研精神：
IT行業不同於其他行業，新理念新技術新方法層出不窮，系統分析師需要能夠適時適當地引進新理念新技術新方法，為企業提高生產效率，為員工降低勞動強度，為客戶提供更具競爭力和更加實用的產品和服務；
4，廣泛的知識面：
除了具備基本的IT技能、知識外，需要廣泛涉獵其他行業其他學科的知識方法，以系統工程的理念，借鑒和利用其他行業的為IT 行業所用，也可以把IT行業的理念應用到其他行業；
5，精湛的技術能力：
系統分析師往往需要分析可行性和解決研發人員的技術問題，因此必須具備廣泛的技術涉獵面和較強的技術能力；
6，財務能力：
系統分析師往往需要參與項目的招投標分析，為了保證企業的利潤和客戶的利益，必須進行財務核算，需要具備會計、財務，成本計算等方面的能力；
7，司法能力：
與其他大部分行業一樣，IT行業也受到法律的約束，任何活動必須合情合理合法，任何違背法律的項目最終都會失敗，違背倫理道德的事和人最終都將失去人心。如司空見慣的加班不給加班工資嚴重違反《勞動法》第44條，因此系統分析師需要特別關注民法系列，尤其是合同法、招投標法、以及政府的行政決定等，另外最好也能關注憲法、刑法、經濟法、海商法，甚至是司法人員的職業道德，以律師的職業道德規范和指正自己、客戶、員工的各類不當行為；
8，感召力和影響力：
系統分析師，往往決定著項目的成敗，影響著客戶、企業、員工的利益，因此需要及時關注項目進展，解決項目過程中的各類問題，排解糾紛、消除沖突，使項目能夠順利進展，因此需要能夠號召和感染各方，使他們能夠聽從自己，,使項目和諧穩步進展,另外也要求積極建立全面協調可持續可復用的軟體過程，同時也要有能夠包容和平等對待各方各人；
9，超強超快的學習能力：
IT行業新技術層出不窮，同時其他相關必備知識、業務知識也是瞬息萬變，系統分析師要能夠快速學習並快速掌握和靈活應用；
10，敏銳的觀察力：
由於IT行業項目的特殊性，項目復雜多變，系統分析師要能夠先於其他人員發現問題、發現隱患，並提前做出規避風險的策略。
另外，系統分析師作為專家，在向大師成的長過程中，要有不朽的作品、獨特的風格、傑出的貢獻、巨大的成就、崇高的品格並能經得起歷史考驗，別人能做的自己也要能做，他人不能做不肯做的自己也要做,而且應當做的比別人更快更好，不要忙於炒作和渲染，應當積極為信息化的進一步發展創造良好的氛圍。唯如此，才正真正推進國家信息化建設進程，真正與國際接軌；唯如此，也才有可能使中國的信息化建設水平領先國際。
C. 有誰知道操盤手分析師講師的愛新覺羅宇彬（庚宇彬）的經歷
中文名：愛新覺羅
D. 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能
成為優秀的數據分析師你需要具備的技能如下：
數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。
而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。
分析工具
對於分析工具，SQL是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。
編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。
當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
數據可視化
數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。
對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。
協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。
對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。
E. 黃金白銀最近分析最牛的分析師是哪一位呀！
網上找的的分析師老師，要接觸過才知道
投資者都是睿智的，不會盲目選擇的
投資有風險入市需謹慎
F. 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能
數據分析師需要的技術技能：
1、統計分析
2、可視化輔助工具
Excel、PPT、Xmind、Viso
3、大數據處理框架
Hadoop、Kafka、Storm、ELK、Spark等
4、資料庫
MySQL、MongoDB、Redis、Hbase等
5、數據倉庫
SSIS數據倉庫、SSRS、DW2.0
6、數據挖掘工具
Matlab、SAS、SPSS、R、Python
7、挖掘演算法
數據結構、一致性、常用演算法
8、編程語言
Python、R、Ruby等
9、溝通技巧
這項工作需要與多個部門的不同人員密切合作
G. 數據分析師培訓哪裡好求數據分析大師介紹
深圳市飛博遠創科技有限公司位於深圳市南山區科技園，是一家專注於大數據人才職業培訓的互聯網公司。教學內容主要為數據分析、數據挖掘、數據可視化、Hadoop、Spark、SAS、SPSS、R語言、Python相關課程和認證培訓；培訓教師來自國內知名高校教師以及企業資深IT專家，技術功底深厚，項目和培訓經驗豐富。
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H. 財經分析師做股票做的好的有哪些
你好，你所說的財經分析師其實就是證券分析師。
證券法明令禁止證券分析師買賣股票。
其實大部分股票分析師只會紙上談兵。
如果是沒有專業知識，不懂得基本面或者技術面，建議最好還是不要做股票在這個市場上，大部分人都是虧錢的。
I. 全球金融市場10大技術分析大師是哪十個人
戴若·顧比（Daryl Guppy）全球金融市場10大技術分析大師之一；是享有國際聲譽的證券投資專技術分析大師，澳屬大利亞全職交易商，國際技術分析協會會員及澳大利亞和新加坡技術分析協會會員；被新加坡股票交易所、澳大利亞股票交易所和馬來西亞股票交易所職業經紀人及交易者尊為教父級人物。
J. 如何快速成為數據分析師
數據分析師職位要求 ：
1、計算機、統計學、數學等相關專業本科及以上學歷；
2、具有深厚的統計學、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術，能夠熟練地使用SQL；
3、三年以上具有海量數據挖掘、分析相關項目實施的工作經驗，參與過較完整的數據採集、整理、分析和建模工作；
4、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求，有互聯網相關行業背景，有網站用戶行為研究和文本挖掘經驗尤佳；
5、具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；
6、富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰。
1、態度嚴謹負責
嚴謹負責是數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、准確。在企業里，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找症結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據；不應受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的後果。而且，對數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以後所做的數據分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。所以，作為一名數據分析師就必須持有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。
2、好奇心強烈
好奇心人皆有之，但是作為數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個「為什麼」，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，並且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優秀的數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背後的真相。
3、邏輯思維清晰
除了一顆探索真相的好奇心，數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們常說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛鬍子一把抓，不分主次。
通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及局部的結構，在深度思考後，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。
4、擅長模仿
在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是「前車之鑒」也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而並不是說直接「照搬」。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善於將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是「一直在模仿，從未超越過」。
5、勇於創新
通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，並且建議每次模仿後都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好地解決所面臨的新問題的。