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汇率分析师工资高不高

发布时间:2021-04-15 08:03:42

⑴ 数据分析师工资多少

从职位薪水来看,数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵,均薪在10k+;杭州、宁波和广州位列第二方阵,均薪在9k+;其他沿海及内陆区域中心城市,如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵,均薪在8k左右。
从职位量来看,北京、上海、深圳和广州位列第一方阵,职位量在30000+,杭州、成都、南京和天津位列第二方阵,职位量在20000+,武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高,职位量在10000+。
从行业需求来看,互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。
不管是在企业还是社会,数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下,数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了,包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作,甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说,如果你在企业之中工作,你未来会开始越来越多的和数据打交道,这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。

⑵ 数据分析师的工资一般多少

很多人看到了数据分析行业的火爆以及好的待遇,但是不知道数据分析师的具体薪资是多少。对于这个问题我们需要分析三个方面,第一就是数据分析师的薪资分布式怎样的;第二是不同城市的薪资水平如何;第三个方面就是数据分析师的薪资随着学历和经验是怎么变化的。带着这三个问题,我们一同从下文中找到答案。

一般来说,数据分析师的薪资在8k-30k区间内,可以看出,这是一个较大的区间范围。尤其是15k-17.5k这个区间出现了突低的情况,这是由于在15k-17.5k这个区间前后的区间在10k-20k这样范围较广的区间,这个区间的平均工资就是12k左右。但是数据分析师很少有拿到30k以上的高薪,大部分都是在8k-20k范围内的。

下面来说数据分析师薪资的第二个方面,就是不同城市薪资之间的分布如何。经过调查发现,在需求较大的几个城市诸如北京、上海、深圳、杭州等地中,北京的整体薪资水平处于较高位置,其中位数大约在20k——处于全国的首位;其次为上海和杭州。对于深圳出现的均值较高且中位数较低的情况。由此可以发 现数据分析师的薪资总体水平还是挺高的,广泛的分布在9k和20k之内。

最后说说数据分析师薪资的第三个方面,就是数据分析师薪资随学历、经验是如何变化的。在现在的阶段并没有发现数据分析行业对博士学历的需求,大部分都是要求本科及以上,由此可见,本科学历是入行的基本条件。大专也是可以接受的,但是在能力相差不大的情况下还是会选择学历高的,硕士及以上学历对于求职者来说具有较高的竞争力。数据分析师对于工作经验的要求就是对1到3年和3到5年的要求是比较多的,而5到10年的数据分析师是比较少的。数据分析师可以说是一个公司的财富,一般来说,数据分析师的学历和经验越高,薪资也就是在20k到30k之间。

通过上面提到的内容想必大家已经知道了数据分析师的薪资水平了吧?数据分析师的薪资水平主要是由地域、学历、经验来决定的,从上文中我们不难发现数据分析师的工资是很客观的,大家如果想走进数据分析行业,一定要多多的用功学习啊。

⑶ 金融分析师工资究竟有多少

可以从事的岗位有很多,例如投资咨询顾问、投资银行家、证券交易员、执行总裁、主席、合伙人、主负责人、投资总监、财务总监、会计师、审计师、市场、投资公司经理、证券分析师和固定收益分析师、投资组合经理等

介于每个人的情况都有所不同,以拿CFA从业者的投资分析师为例,为大家普及了金融人的职业发展之路。

一、Analyst(分析员)

投行中的Analyst(分析员)一般都是为各大院校应届生准备的一个2年的program,刚毕业的大学生一般都会从此做起。既然叫做分析师,工作内容不外乎是一些数据分析、行业研究之类的工作,有些需要建立一些初步的模型,包括mergermodel、DCF、LBO等等,然后交给associate进一步review和加工。

研究结束,要使用PPT将研究结果呈现出来,所以这个岗位也会经常用到PPT。当然,作为一个初级岗位,很多情况下还会涉及到很多杂七杂八的事情,总是就是投行工作的基础,也是锻炼人的岗位。

这个岗位一般坚持3年时间久可以得到升迁,大多数金融人也是在这个岗位上开始学习CFA的,有前瞻性的大学生在毕业前就把CFA一级考过了,可以极大的缩短在基层工作的时间,两年甚至很短时间就可以成为Associate,也就是我们要谈的下一个岗位。

二、Associate(副经理)

Associate是比Analyst高一级的职位,要么是从Analyst晋升而来,要么是各金融专业高材生或者CFA持证人之类。作为Analyst的小领导,Associate仍然要做一些分析类的工作,不过是有点技术含量的工作,负责更复杂的建模。Associate还要根据公司或者上级的安排,分配任务,承担administrativework,并且主要负责与客户的沟通。

虽是领导,Associate的工作并不轻松,每天需要加班加点,并对全组工作负责。这个岗位需要一定的金融知识背景,所以很喜欢的MBA或者CFA持证人,即便是只通过了CFA二级考试,也会受到欢迎。通常员工会在此岗位上工作3到4年的时间,然后才能学到足够的本事升到更高的位置上。

三、VP(副总裁或经理)

如果你顺利进入到VP阶段,那么恭喜你已经得到了升华。VP泛指所有高层的副级人物,工作要指导Associate和Analyst,同时也要有一些外部环境的接触。很多CEO忙不过来的工作都会交给VP负责。

VP的工作主要由两大块组成,一是充当projectmanager的角色,当D或MD接到deal的时候,负责executingthedeal,二是计划所有需要的过程和任务分配给associates,并且确保顺利进行。VP同时也是和客户接洽以及联系各个support的人比如accountant、lawyer等等的核心人物。

做到VP不容易,要得到晋升更不容易,行业内VP普遍工作3到15年才有机会晋升,除了经验、能力、运气,各种自我提升也少不得。大部分金融人在这个岗位上努力通过CFA三级考试,提交证书申请,如果已经是CFA持证人,那真是极好的。

四、Director(总经理、董事)

根据投行的规模不同,Director或有或无。Director负责重要的交易比如费用谈判,交易策略和客户会议。还有就是做营销吸引客户。MD工作性质与其近似,不过焦点在重要的客户上。

五、MD(董事总经理)

Director3年左右就会升任MD(董事总经理)。MD级别有很高的业务收益指标以及维护重要客户的责任,参与公司的整体战略及业务方向制定。

MD再往上发展就会去做各个分支的管理人,或者是做CEO。这个时候如果没有一张CFA这样的很嚣张的证书傍身就不合适了。

以上是一个典型的投行职称序列,有些金融机构会设置一些中间职称,比如assistantVP(AVP)即助理VP、seniorVP(SVP)即VP等,唯一不变的是对人能力的要求和证书的要求。

当然,CFA的在职业发展上的帮助不止如此,从职业发展的角度,一张代表了你金融理论过硬、工作经验丰富的CFA证书,能帮你优雅地、高效地达成目标。现在vc/pe是一个很时髦的词,国内也出现了很多风投成功的案例,想进入风投圈或者私募圈的金融人不在少数,如果没有一张高含金量的CFA证书,恐怕连门槛都进不去呢。

⑷ 金融分析师年薪大概是多少

金融分析师的工作内容是:培育专业的机构投资人;对开放式基金进行管理以版及创业板市场的设立与运作权;保险基金和养老基金的管理;商业银行股份化和资产证券化运作;股票指数、期货分析以及风险资金管理等。
金融分析师的工作也包括:收集研究对象信息,对其产品进行分析研究,提供分析研究及投资价值报告;跟踪研究对象变化情况,及时动态判断所研究对象的投资价值变化情况,作出投资预期回报与风险分析,调整投资操作建议;对公开发行的各种理财产品的设计、谈判、签约发行及维护;通过各种联络方式开发新客户,与老客户保持联系;负责完成金融产品开户订单,解答客户各项问题;及时反馈客户意见,把握市场动向。

外汇讲师工资高不高

还是看哪个平台怎么样吧 一般最差是五位数吧 牛叉一点的讲师基本上是6位数起吧。币虎全球交易所的讲师水平挺高的,业余跟着买,赚了钱。

⑹ 为什么数据分析师工资这么高

你好!数据分析师是比较高端的职位,数据分析师与清洁工,服务员这种低端的回不同,这答种工作需要有一定能力的人才能胜任,也属于单位比较难得的人才。另外对于这种职位通常会有学历要求,学历太低的一般不会考虑。对于高端人才,开的工资肯定会高。以上都是纯手打,如觉得满意还请采纳哦!

⑺ 高含金量的金融分析师薪资水平到底是怎样的呢

可以从事的岗位有很多,例如投资咨询顾问、投资银行家、证券交易员、执行总裁、主席、合伙人、主负责人、投资总监、财务总监、会计师、审计师、市场、投资公司经理、证券分析师和固定收益分析师、投资组合经理等

介于每个人的情况都有所不同,以拿CFA从业者的投资分析师为例,为大家普及了金融人的职业发展之路。

一、Analyst(分析员)

投行中的Analyst(分析员)一般都是为各大院校应届生准备的一个2年的program,刚毕业的大学生一般都会从此做起。既然叫做分析师,工作内容不外乎是一些数据分析、行业研究之类的工作,有些需要建立一些初步的模型,包括mergermodel、DCF、LBO等等,然后交给associate进一步review和加工。

研究结束,要使用PPT将研究结果呈现出来,所以这个岗位也会经常用到PPT。当然,作为一个初级岗位,很多情况下还会涉及到很多杂七杂八的事情,总是就是投行工作的基础,也是锻炼人的岗位。

这个岗位一般坚持3年时间久可以得到升迁,大多数金融人也是在这个岗位上开始学习CFA的,有前瞻性的大学生在毕业前就把CFA一级考过了,可以极大的缩短在基层工作的时间,两年甚至很短时间就可以成为Associate,也就是我们要谈的下一个岗位。

二、Associate(副经理)

Associate是比Analyst高一级的职位,要么是从Analyst晋升而来,要么是各金融专业高材生或者CFA持证人之类。作为Analyst的小领导,Associate仍然要做一些分析类的工作,不过是有点技术含量的工作,负责更复杂的建模。Associate还要根据公司或者上级的安排,分配任务,承担administrativework,并且主要负责与客户的沟通。

虽是领导,Associate的工作并不轻松,每天需要加班加点,并对全组工作负责。这个岗位需要一定的金融知识背景,所以很喜欢的MBA或者CFA持证人,即便是只通过了CFA二级考试,也会受到欢迎。通常员工会在此岗位上工作3到4年的时间,然后才能学到足够的本事升到更高的位置上。

三、VP(副总裁或经理)

如果你顺利进入到VP阶段,那么恭喜你已经得到了升华。VP泛指所有高层的副级人物,工作要指导Associate和Analyst,同时也要有一些外部环境的接触。很多CEO忙不过来的工作都会交给VP负责。

VP的工作主要由两大块组成,一是充当projectmanager的角色,当D或MD接到deal的时候,负责executingthedeal,二是计划所有需要的过程和任务分配给associates,并且确保顺利进行。VP同时也是和客户接洽以及联系各个support的人比如accountant、lawyer等等的核心人物。

做到VP不容易,要得到晋升更不容易,行业内VP普遍工作3到15年才有机会晋升,除了经验、能力、运气,各种自我提升也少不得。大部分金融人在这个岗位上努力通过CFA三级考试,提交证书申请,如果已经是CFA持证人,那真是极好的。

四、Director(总经理、董事)

根据投行的规模不同,Director或有或无。Director负责重要的交易比如费用谈判,交易策略和客户会议。还有就是做营销吸引客户。MD工作性质与其近似,不过焦点在重要的客户上。

五、MD(董事总经理)

Director3年左右就会升任MD(董事总经理)。MD级别有很高的业务收益指标以及维护重要客户的责任,参与公司的整体战略及业务方向制定。

MD再往上发展就会去做各个分支的管理人,或者是做CEO。这个时候如果没有一张CFA这样的很嚣张的证书傍身就不合适了。

以上是一个典型的投行职称序列,有些金融机构会设置一些中间职称,比如assistantVP(AVP)即助理VP、seniorVP(SVP)即VP等,唯一不变的是对人能力的要求和证书的要求。

当然,CFA的在职业发展上的帮助不止如此,从职业发展的角度,一张代表了你金融理论过硬、工作经验丰富的CFA证书,能帮你优雅地、高效地达成目标。现在vc/pe是一个很时髦的词,国内也出现了很多风投成功的案例,想进入风投圈或者私募圈的金融人不在少数,如果没有一张高含金量的CFA证书,恐怕连门槛都进不去呢。

⑻ 数据分析师的薪资大约有多少

一般来说,数据分析师的薪资在8k-30k区间内,可以看出,这是一个较大的区间范围。尤其是15k-17.5k这个区间出现了突低的情况,这是由于在15k-17.5k这个区间前后的区间在10k-20k这样范围较广的区间,这个区间的平均工资就是12k左右。但是数据分析师很少有拿到30k以上的高薪,大部分都是在8k-20k范围内的。



下面来说数据分析师薪资的第二个方面,就是不同城市薪资之间的分布如何。经过调查发现,在需求较大的几个城市诸如北京、上海、深圳、杭州等地中,北京的整体薪资水平处于较高位置,其中位数大约在20k——处于全国的首位;其次为上海和杭州。对于深圳出现的均值较高且中位数较低的情况。由此可以发 现数据分析师的薪资总体水平还是挺高的,广泛的分布在9k和20k之内。



最后说说数据分析师薪资的第三个方面,就是数据分析师薪资随学历、经验是如何变化的。在现在的阶段并没有发现数据分析行业对博士学历的需求,大部分都是要求本科及以上,由此可见,本科学历是入行的基本条件。大专也是可以接受的,但是在能力相差不大的情况下还是会选择学历高的,硕士及以上学历对于求职者来说具有较高的竞争力。数据分析师对于工作经验的要求就是对1到3年和3到5年的要求是比较多的,而5到10年的数据分析师是比较少的。数据分析师可以说是一个公司的财富,一般来说,数据分析师的学历和经验越高,薪资也就是在20k到30k之间。



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