A. 怎样的人才适合做数据分析师
一态度严谨负责
严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过企业运营数据的分析，为企业寻找症结以及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据;不应该受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后做所做的数据分析结果都受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。
二好奇心强烈
好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。
三逻辑思维清晰
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方想。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正厘清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。
四擅长模仿
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿也是提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成果的模仿需要领会他人方法的精髓。理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的只是，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。
五用于创新
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的方法，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好的解决所面民的新问题的。
这些素质能力不是说有就有的，需要慢慢培养形成，不能一蹴而就。
B. 当系统分析师需要获得哪些资格证书~全面的~
这个主要还是看你是不是有系统分析师的能力，
而不是你有几本证。
系统分析作为专家、顾问、高级人才，是精英中的精英，往往决定着企业信息化建设的成败；他们既是IT企业中的技术骨干和将才，负责公司项目可行性研究与利益分析，是企业的智囊高参和运筹帷幄的帅才；同时又但负着研发人员的技术指导工作；他们是IT企业软件新产品市场前景的预测者和参与营销的市场策划者，承担着为客户设计开发软件新产品的业务指导任务和向客户提供二次开发的技术支持和培训顾问服务；因此他们往往同时代表着客户、企业、员工多方利益，堪称具有国际视野的高级复合型人才。
系统分析师的使命决定了他们必须有从事试验、掌握世界上最新技术最新方法，具体借鉴眼光与能力，理解商务逻辑和客户需求，能熟练运用工具软件优化软件过程，有管理信息系统的设计、项目设计能力，开发进度的估计能力、控制力及相关经验，有良好的理解力和逻辑分析能力以及表达能力、较强的沟通能力，具备常规文档的写作能力等等。
1，德才兼备、德艺双馨：
大局全局观,平等平衡观，修养高深、技艺超群，举止行为足可为人师表；具有独特的令人崇敬的信念和哲学思想，有敢于和流行观念对抗的勇气；能保持客观公正的心态公平地看待一切人和处理一切事，有容乃大、包容一切；
2，强烈的责任心和事业心：
实际上这对每个岗位来说都是必备素质，需要对事业、对艺术始终保持那份执着责任心和顽强毅力。系统分析师由于必须保证分析的准确性，尤其是需求，所以责任更为重大。一般来说，不应以用户表述不明确，无法得到需求，或者用户需求变化太多太快作为借口，更不能因为下面的研发技术人员技术水平不如自己而责备研发技术人员，同时也需要能够为保证企业利益而说服公司领导做出正确的决策；
3，孜孜不倦的追求钻研精神：
IT行业不同于其他行业，新理念新技术新方法层出不穷，系统分析师需要能够适时适当地引进新理念新技术新方法，为企业提高生产效率，为员工降低劳动强度，为客户提供更具竞争力和更加实用的产品和服务；
4，广泛的知识面：
除了具备基本的IT技能、知识外，需要广泛涉猎其他行业其他学科的知识方法，以系统工程的理念，借鉴和利用其他行业的为IT 行业所用，也可以把IT行业的理念应用到其他行业；
5，精湛的技术能力：
系统分析师往往需要分析可行性和解决研发人员的技术问题，因此必须具备广泛的技术涉猎面和较强的技术能力；
6，财务能力：
系统分析师往往需要参与项目的招投标分析，为了保证企业的利润和客户的利益，必须进行财务核算，需要具备会计、财务，成本计算等方面的能力；
7，司法能力：
与其他大部分行业一样，IT行业也受到法律的约束，任何活动必须合情合理合法，任何违背法律的项目最终都会失败，违背伦理道德的事和人最终都将失去人心。如司空见惯的加班不给加班工资严重违反《劳动法》第44条，因此系统分析师需要特别关注民法系列，尤其是合同法、招投标法、以及政府的行政决定等，另外最好也能关注宪法、刑法、经济法、海商法，甚至是司法人员的职业道德，以律师的职业道德规范和指正自己、客户、员工的各类不当行为；
8，感召力和影响力：
系统分析师，往往决定着项目的成败，影响着客户、企业、员工的利益，因此需要及时关注项目进展，解决项目过程中的各类问题，排解纠纷、消除冲突，使项目能够顺利进展，因此需要能够号召和感染各方，使他们能够听从自己，,使项目和谐稳步进展,另外也要求积极建立全面协调可持续可复用的软件过程，同时也要有能够包容和平等对待各方各人；
9，超强超快的学习能力：
IT行业新技术层出不穷，同时其他相关必备知识、业务知识也是瞬息万变，系统分析师要能够快速学习并快速掌握和灵活应用；
10，敏锐的观察力：
由于IT行业项目的特殊性，项目复杂多变，系统分析师要能够先于其他人员发现问题、发现隐患，并提前做出规避风险的策略。
另外，系统分析师作为专家，在向大师成的长过程中，要有不朽的作品、独特的风格、杰出的贡献、巨大的成就、崇高的品格并能经得起历史考验，别人能做的自己也要能做，他人不能做不肯做的自己也要做,而且应当做的比别人更快更好，不要忙于炒作和渲染，应当积极为信息化的进一步发展创造良好的氛围。唯如此，才正真正推进国家信息化建设进程，真正与国际接轨；唯如此，也才有可能使中国的信息化建设水平领先国际。
C. 有谁知道操盘手分析师讲师的爱新觉罗宇彬（庚宇彬）的经历
中文名：爱新觉罗
D. 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
成为优秀的数据分析师你需要具备的技能如下：
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
E. 黄金白银最近分析最牛的分析师是哪一位呀！
网上找的的分析师老师，要接触过才知道
投资者都是睿智的，不会盲目选择的
投资有风险入市需谨慎
F. 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
数据分析师需要的技术技能：
1、统计分析
2、可视化辅助工具
Excel、PPT、Xmind、Viso
3、大数据处理框架
Hadoop、Kafka、Storm、ELK、Spark等
4、数据库
MySQL、MongoDB、Redis、Hbase等
5、数据仓库
SSIS数据仓库、SSRS、DW2.0
6、数据挖掘工具
Matlab、SAS、SPSS、R、Python
7、挖掘算法
数据结构、一致性、常用算法
8、编程语言
Python、R、Ruby等
9、沟通技巧
这项工作需要与多个部门的不同人员密切合作
G. 数据分析师培训哪里好求数据分析大师介绍
深圳市飞博远创科技有限公司位于深圳市南山区科技园，是一家专注于大数据人才职业培训的互联网公司。教学内容主要为数据分析、数据挖掘、数据可视化、Hadoop、Spark、SAS、SPSS、R语言、Python相关课程和认证培训；培训教师来自国内知名高校教师以及企业资深IT专家，技术功底深厚，项目和培训经验丰富。
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H. 财经分析师做股票做的好的有哪些
你好，你所说的财经分析师其实就是证券分析师。
证券法明令禁止证券分析师买卖股票。
其实大部分股票分析师只会纸上谈兵。
如果是没有专业知识，不懂得基本面或者技术面，建议最好还是不要做股票在这个市场上，大部分人都是亏钱的。
I. 全球金融市场10大技术分析大师是哪十个人
戴若·顾比（Daryl Guppy）全球金融市场10大技术分析大师之一；是享有国际声誉的证券投资专技术分析大师，澳属大利亚全职交易商，国际技术分析协会会员及澳大利亚和新加坡技术分析协会会员；被新加坡股票交易所、澳大利亚股票交易所和马来西亚股票交易所职业经纪人及交易者尊为教父级人物。
J. 如何快速成为数据分析师
数据分析师职位要求 ：
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
1、态度严谨负责
严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。
2、好奇心强烈
好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。
3、逻辑思维清晰
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。
4、擅长模仿
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。
5、勇于创新
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。