市場分析師前途

Ⅰ 學金融分析師有前途嗎

金融分析師的工作內容是：培育專業的機構投資人；對開放式基金進內行管理以及創容業板市場的設立與運作；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。

Ⅱ 做房地產市場分析師，有前途嗎

隨著餐飲業的發展，許多人看到了餐飲行業的商機與發展機會，無論是回工作還是創業當老闆，這答都是值得進入的行業。培養廚師與創業者的烹飪教育院校，每一年有數千名全國各地的初中畢業生來校學習廚藝，這也為初中畢業是先打工還是先學技術給了出明確的答案。

Ⅲ 做數據分析師有前途嗎

誠然，如今大數據抄、數據分析、人工智慧、數據挖掘這類領域挺火的，很多高薪崗位都極缺人才，是個很不錯的就業方向。但不能單單從客觀因素出發，要回歸自身才行。因為數據分析師，要求一定的數理統計基礎和良好的邏輯思維能力，還得看你的興趣所在和規劃，如果只是盲目覺得數據分析師好就去轉行或學習，我覺得很快精力和耐力都會被耗盡的。畢竟學習和提升不是一件容易的事情，如果中途放棄，那就真的是浪費了青春也辜負了時光，會對自己造成很大的挫傷的。
如果真的有意轉行數據分析師，至少得先了解自己的基礎能力和個人需求，其次做好學習和生活規劃，是邊工作邊學習，還是辭職脫產學習，抑或是自學成才之類的。不過按照小編看過的挺多的例子來看，自學這條路是幾乎很難執行的，畢竟沒有系統的學習安排和時間規定，也沒有實操性強的例子來輔助能力和經驗的提高，還是參加培訓教育，算是比較靠譜的選擇。

Ⅳ 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。

Ⅳ 請問金融分析師有前途嗎

樓主如果做這個職業是很正確的選擇，金融分析師，神秘而又金光閃閃的職業。目前，業內把專分析人員分成明星屬分析師、資深分析師、有一定經驗的分析師和剛入行的分析師。研究所的明星分析師身價在300萬至500萬之間，普通分析師和資深分析師的年收入一般在10萬到40萬元不等。這就意味著，只要能夠跨入這個門檻，無疑就走向了高收入的金領行列。不過先要經過專業的培訓，如果樓主你想找培訓的話，我可以介紹你一個，因為我有個親戚就在那培訓的，現在他可有出息了。。。你可以聯系(021)63461200—809 希望能幫到你

Ⅵ 無經驗，想做證券分析師，有前途嗎

個人的觀點是有前途，但前途上荊棘密布。
首先，沒有人生下來就對投資與證券知識有經驗。也就是說，所有有經驗的人也都是從無經驗開始奮斗的。所以，有無經驗並不是做證券分析師的必要條件。
第二，沒有經驗可以學習。要想進入投資證券行業的話，學習必要的證券知識是必要的，你可以通過看書、交流、實操等多種方式學習，只不過不管通過哪種方式都需要堅苦努力的過程。如果只看到媒體上的證券分析師光鮮亮麗，又不希望寒窗苦讀，那麼客觀的說，成功的概率不大。
第三，要對自己的能力有一個客觀的了解。如果你將一筆錢按計劃投入證券市場，但股市卻大幅波動，而你沒兩天就受不了了，那就不要考慮進入這個行業了，畢竟這個行業需要一個大心臟。（這一點你可以通過拿一小筆資金介入證券市場，如果你總是時不時的想看盤面波動，那就趕快轍資另尋他路吧）
第四，在任何行業中要想成功，都離不開堅持二字，而在證券行業更是如此。如果你想進入這個行業短期內就獲得財富自由那恐怕也不是理性的想法。需要做好在行業中長期打拚，積累經驗的准備。
第五，問一問自己是不是真的熱愛這個工作，畢竟人活著的最大意義是做自己喜歡的事，經驗自己渴望的人生。如果只是為了錢而做自己並不想做的事總感覺活著有些文不對題的樣子。
最後，如果你愛投資、有能力、肯學習、有恆心，那麼，就行動起來吧，前途並不那麼遙遠。

Ⅶ 市場調查分析師的職業前景

目前，調查分析師已經正式成為勞動部認可的新職業。據了解，2005年，全世界調查專咨詢業全屬年營業額達到了230億美元，相比之下，我國的全年營業額只有約50億元人民幣。未來幾年，我國調查分析師市場缺口在100萬人以上。
調查分析師職業未來就業前景非常寬廣，市場供求的缺口非常大，能夠從事調查、研究、統計、預測、營銷、咨詢、分析、管理、統籌、策劃、廣告、等多種工作，在許多行業的大中型企業都能夠實現就業。

Ⅷ 調查分析師與投資分析師哪個更有前途有發展前景

當然是調查分析師。
調查分析師雖然辛苦，可是他可以深入各公司的第一線專獲得第屬一手資料，廣泛接觸各公司管理層和中層幹部及深入了解企業生產的各種情報，從而擴大自己的知識面和社會經驗。而投資分析師看起來很爽，天天坐在辦公室喝著咖啡看你的調查報告，可是這樣的人，遲早會引大腦僵化而變成十足的笨蛋。

Ⅸ 數據分析師的前景與弊端

基於招聘網站的相關數據，通過可視化分析，探究以下問題：
哪些行業對數據分析師需求量最大？
招聘企業普遍處於哪個階段（融資情況，上市情況）？
數據分析崗位學歷要求？
數據分析崗位工作經驗要求？
數據分析崗位薪水情況？
數據整理
我們隨機採集了目前較為主流的幾個招聘網站有關「數據分析」崗位的數據，包括拉勾網、智聯招聘、獵聘網以及BOSS直聘。
採集欄位為：職位、公司、薪水、經驗要求、學歷要求、所屬行業、企業融資情況
分析工具
首先使用八爪魚數據採集工具（免費版，可從官網下載），添加搜索網址，並選擇我們所需的欄位，開始採集。對於新手來說，八爪魚數據採集工具是不錯的選擇，可以沒有任何代碼基礎，也不需要寫正則等採集規則（火車採集器會復雜一點，需要寫正則）。
然後我們將採集到的數據導出，導出格式為Excel，由於各招聘網站欄位有出入，需要使用Excel工具進行簡單的整理。
數據分析工具我們使用DataHunter數據可視化分析平台Data Analytics，同樣也是因為Data Analytics相比於Excel等產品更為簡單易用，拖拽式的操作即可完成分析過程。對於個人用戶，Data Analytics完全免費，可通過在官網（www.datahunter.cn）注冊即可使用。
分析結果
這里並未把所有行業都顯示出來，只選擇了佔比較高的一些。數據結果顯示，金融行業、數據服務、游戲這三個行業對數據分析師的需求更為強烈，醫療、信息安全、生活服務、社交等行業也在招聘數據分析相關崗位。其它行業還包括了計算機硬體、廣告營銷、文化娛樂等。
與數據分析相關的崗位佔比，可以看到，絕大部分企業在招聘數據分析師，其它崗位還包括數據分析工程師、數據分析經理、數據分析專家以及數據分析實習生，盡管都是與數據打交道，但不同崗位對技能的要求還是有一些區別的。
薪水方面，我們也只是顯示了佔比較多的薪水區間。可以看出，數據分析崗位的薪水普遍在10K-20K的區間，10K以下的崗位也有一定的佔比，當然，從整體數據來看，數據分析崗位的薪水跨度區間還是很大的，實習生工資最低只有3K左右，而最高薪可以達到80K-100K。
我們可以看到，絕大部分崗位都需要有一定的工作經驗，其中，3-5年佔比最多，其次是1-3年。當然，還有部分企業要求有5-10年的工作經驗。而學歷方面，本科佔比最多，有部分要求較高的職位，還要求具備博士、碩士學歷。
在所有招聘數據分析相關崗位的企業中，可以看到不少互聯網巨頭對於數據分析師都有強烈的需求，提供的崗位也比較多，其中包括了京東、美團、餓了么、近日頭條、58同城、搜狐、聯想等。另外，可以看到，大部分企業均已拿到融資或上市，也有部分企業還處於未獲得融資狀態或不需要融資。

Ⅹ 高級商業數據分析師有前途嗎

商業智能（BI）是否就一定意味著過去？不一定，但它沒有涉及到預測分析。如圖所示，回回歸、分類以及答其他所有典型的預測方法都屬於Data Science的一部分，但不是BI。而且，商業智能完全是數據科學的分支，因此，當一個人在處理過去事件時，用到描述性統計、報告或可視化時，這說明是在做BI和數據科學。