金融數據分析師招聘

『壹』 數據分析師好找工作嗎，待遇怎麼樣

數據分析師的薪資待遇不一般來說要比同級的職位高很多，大多數都是在兩成到三成。同時，數據分析師備受企業的重視。在眾多的一線二線城市中，數據分析師的年薪都很高，所以想進入數據分析行業的朋友們不必擔心數據分析的薪資高低。

並且現在科技發展的越來越快，使得數據分析發展的方向更多，數據分析人才會更加稀缺。尤其是在發展飛快的中國，會大力發展數據分析行業。由此可見，數據分析師的前景優渥。同時數據分析師的地位也不低，無論是在哪個行業都是如此，並且數據分析師是通用職業，很容易適應各行各業的數據分析職位。

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。

獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。

想轉行的話，可以先評估一下自己的基礎和專業背景，一般數學、統計學和計算機專業的，轉行是最有優勢的，其次是市場營銷、電子商務、經濟學等專業，這些專業也有一定的數據分析基礎能力，轉行也能比較快上手。

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數據分析師要求：

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。

『貳』 數據分析師在金融和互聯網的工資如何大概工資有多少

看你能力還定，需要熟練掌握分析工具，比如網路統計、谷歌GA分析。

我在一版個數據分析權的群中，這個圈子是國內分析大腕所創建，每天在其中交流最多的就是找人才……

薪資方面，每個招分析師的企業，給出的待遇都不低過8000，有的大公司，比如著名的各類網路公司，給出的價格更高，往往達到10K-20K左右（1萬至2萬）

在群里的氣氛比較好，討論的東西除了數據分析之外，還會討論搜索引擎優化（seo）的相關內容，轉化率的提高等。

我相信，你加入這樣的圈子，找工作是沒有問題的，因為很簡單，隔三差五，就有人發布相應的招聘信息。

看到這里，想必你已經迫不及待的想加入其中，那麼，如何快速的加入呢？

很簡單，只要採納這個答案，並私信我，我邀請你（因為我已經加入其中三年，收獲巨大……）

『叄』 為什麼招聘很多找數據分析的崗位

因為計算機大數據行業的發展，有大量的統計大數據需要進行數據分析成為有效信息。
隨著各行業計算機應用以及信息化水平提高，各行業企事業單位已裝備了非常完備的計算機系統，搭建了暢通無阻的互聯網平台，信息化「硬體」設施已初具規模，但與此同時，隨著業務發展以及市場信息不斷積累，商業領域和行業部門產生了大量的業務數據，很多企業信息中心或統計部門數據量非常之大已成為名副其實的信息海洋，大量的、雜亂無章的
數據以及錯誤的數據分析方法非但沒有給企業創造競爭力，相反給企業帶來人力、物力、時間巨大浪費和難以擺脫的長期壓力，甚至由於誤用錯誤的數據分析方法或使用不完整的數據，給企業發展帶來負面影響或相反作用。因此，面對用於決策的有效信息隱藏在大量數據中的現實問題，如何採用正確的數據分析統計和數據挖掘方法，從大量的數據中提取對人們有價值、有意義的數據，獲得有利於商業運作、提高競爭力的信息，已成為企業面臨的共同問題。
目前，政府經濟部門、金融機構、投資公司以及企業統計和分析人員對國家數據分析師的需求正在與日俱增。
項目數據分析行業在歐美發展得十分成熟，數據分析這一幫助企業決策的方式已經深入到各行各業。而在中國，數據分析剛剛走過了7個年頭，巨大的市場潛力和人才缺口使得數據分析行業進入了發展的黃金時期，而數據分析師則成為了一個朝陽職業。

『肆』 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。

『伍』 CDA數據分析師可以從事哪些工作，那些行業需要數據分析師CDA數據分析師的待遇如何，工資水平高不高

CDA數據分析師可從事的行業非常廣，因為現在幾乎各行各業都幾乎要用到數據，像通訊、醫療、銀行、證券、保險、製造、商業、市場研究、科研、教育等行業和領域。至於工資方面的待遇，那就要看你是哪個等級數據分析師了，而且不同行業和不同公司，對員工的待遇和紅利也是各有差別的。但是只要是有CDA數據分析師的證書的話，基本上福利待遇都是非常好的！

『陸』 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。

『柒』 怎麼才能招聘到一個好的數據分析師

當下最緊缺的是什麼？是人才，競爭靠什麼？還是人才，那麼怎樣才能招聘到人才？小編分享經驗（懸賞任務）。
想招聘到好的數據分析師，離不開網路招聘、獵頭挖掘，但現有的可以查找的數據分析師不多，而且分布比較集中，許多新生力量還在學校培訓、培養；怎麼辦？小編認為有以下辦法可以嘗試：
挖其他單位現有的知名數據分析師，好處是可靠（真實、可信度高），熟悉一下情況，就可以投入工作，壞處是代價比較高（高於原單位的薪資、待遇），風險大（隨時可能被挖）；
本單位儲備人才培養，比較慢，短期不能排上用場，時間不等人，火燒眉毛；
挖掘潛在資源（非數據分析師，但有此方面特長），給予數據分析師的待遇，好處你是伯樂，千里馬一定歸你所用（會知恩圖報），壞處是不容易找（人才奇缺，但還是能找到的，小編就認識一位業余精算師，常常看他對數據進行分析），需要短期培訓、實踐；
好的數據分析師：對數字敏感，數學功底好，數理統計專業、兼修計算機專業，邏輯思維清晰（邏輯混亂的，不適合做數據分析師），當然，口才好更好，不過會說不如會干。

『捌』 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。

『玖』 大四畢業想應聘銀行或金融單位的數據分析崗需要學習什麼

數據分析師職位具有鮮明的時代特點和巨大的需求，在大學本科階段統計專業積極探索培養大學生的數據分析能力，進而為社會提供合格的數據分析師人才的有效對策，具有重要的研究價值和實踐意義。

一、數據分析師培養的意義

（一）數據分析師的培養符合國家戰略

為適應世界經濟一體化的進程，徹底改變我國「項目數據分析」專業技術人才緊缺的現狀，2005 年 4 月，全國第一家數據分析事務所在陝西成立，到目前，我國相繼已有北京、陝西、江蘇、新疆、甘肅、山東、浙江、上海、黑龍江等 14 個省、市、自治區約 80 家項目數據分析專業機構進入中國市場經濟舞台，涉及項目已從最初的分析評估業和金融業，擴展至會計師、投融資機構、政府審批和企業管理等眾多領域。隨著大數據時代的來臨，構建大數據研究平台、整合創新資源、實施「專項計劃」等成為各個省市的工作重點之一。

（二）數據分析師的就業前景光明

在被視為「數據元年」的今天，數據分析師以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際，曾被Times時代雜志譽為「21世紀最熱門五大新興行業」。今天，國內數據分析行業專業人才每年以千位數非速增長著，同期各行業領域空缺崗位已達近二十萬，未來中國對數據分析師的需求更是呈井噴之勢。

在數據分析人才培養上，國外已經將數據分析師人才作為國家戰略。據統計，目前世界 500 強企業中，有90% 以上建立了數據分析部門。大數據時代對數據分析師的巨大需求也大大刺激了高等院校的培養熱情。

二、數據分析師職業素養的培養

通過對各大招聘網站數據分析師、市場調查分析師等職位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘並歸納出社會用人單位對數據分析師職位的知識技能和道德素質等方面的具體要求如下：

（一）數據分析師的職業內涵

數據分析師是指在不同行業中，專門從事數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業或市場研究、評估和預測的專業人員；是以實際數據為依據，對項目現狀及遠期進行統計、分析、預測並轉化為決策信息的專業人才。數據分析師可以通過掌握的大量行業數據，運用科學的計算工具，將經濟學原理與數學模型結合，進行科學合理的定量分析，數據分析師可以預測企業未來的收益及風險，為企業經營決策提供科學量化分析的依據。

目前數據分析師的認證主要有 2個：一是注冊數據分析師（CDA），由CDA注冊數據分析師協會Certified Data Analyst Institute）在順應大數據、雲計算的潮流下發起成立的職業簡稱；二是項目數據分析師（CPDA），由中國商業聯合會數據分析專業委員會以及工信部教育考試中心共同考核認證，證書是申請成立項目數據分析事務所的必備條件之一。

（二）數據分析師的知識要求

掌握多元統計分析、應用回歸分析、時間序列分析、計量經濟學、經濟預測研究等統計建模方法，了解本行業統計方法的新進展；掌握 SQL/oracle 等資料庫的數據整理、查詢、提取等方法；熟練使用相關的統計軟體，准確解讀軟體的運行結果；了解相關行業的業務知識和數據構成。

（三）數據分析師的能力要求

對信息、數據敏感，具備較強的文字功底，能獨立撰寫研究報告；能熟練使用 SPSS/SAS/Eviews 等統計分析軟體，具備數據分析或數據挖掘的綜合能力；掌握資料庫體系結構及數據架構，具備 Excel/SQL 或 Access 的查詢語句運用技能與知識，有良好的數據處理、建立統計模型能力。

（四）數據分析師的崗位職責

承擔行業、企業有關信息、數據的調查、搜集、整理、分析研究和發布工作；參與專項研究、課題和調研咨詢項目，撰寫行業分析文章和研究報告；對大數據進行深入挖掘，建立相關模型進行預測、分析，找出相關的聯系，揭示內在規律，為行業、企業決策提供依據。

以上是小編為你整理到的一些資料，希望對你有所幫助~~