市场分析师前途

Ⅰ 学金融分析师有前途吗

金融分析师的工作内容是：培育专业的机构投资人；对开放式基金进内行管理以及创容业板市场的设立与运作；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。

Ⅱ 做房地产市场分析师，有前途吗

随着餐饮业的发展，许多人看到了餐饮行业的商机与发展机会，无论是回工作还是创业当老板，这答都是值得进入的行业。培养厨师与创业者的烹饪教育院校，每一年有数千名全国各地的初中毕业生来校学习厨艺，这也为初中毕业是先打工还是先学技术给了出明确的答案。

Ⅲ 做数据分析师有前途吗

诚然，如今大数据抄、数据分析、人工智能、数据挖掘这类领域挺火的，很多高薪岗位都极缺人才，是个很不错的就业方向。但不能单单从客观因素出发，要回归自身才行。因为数据分析师，要求一定的数理统计基础和良好的逻辑思维能力，还得看你的兴趣所在和规划，如果只是盲目觉得数据分析师好就去转行或学习，我觉得很快精力和耐力都会被耗尽的。毕竟学习和提升不是一件容易的事情，如果中途放弃，那就真的是浪费了青春也辜负了时光，会对自己造成很大的挫伤的。
如果真的有意转行数据分析师，至少得先了解自己的基础能力和个人需求，其次做好学习和生活规划，是边工作边学习，还是辞职脱产学习，抑或是自学成才之类的。不过按照小编看过的挺多的例子来看，自学这条路是几乎很难执行的，毕竟没有系统的学习安排和时间规定，也没有实操性强的例子来辅助能力和经验的提高，还是参加培训教育，算是比较靠谱的选择。

Ⅳ 数据分析师的前途何在

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。
这里给大家举几个例子：
现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。
再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。
最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。

Ⅳ 请问金融分析师有前途吗

楼主如果做这个职业是很正确的选择，金融分析师，神秘而又金光闪闪的职业。目前，业内把专分析人员分成明星属分析师、资深分析师、有一定经验的分析师和刚入行的分析师。研究所的明星分析师身价在300万至500万之间，普通分析师和资深分析师的年收入一般在10万到40万元不等。这就意味着，只要能够跨入这个门槛，无疑就走向了高收入的金领行列。不过先要经过专业的培训，如果楼主你想找培训的话，我可以介绍你一个，因为我有个亲戚就在那培训的，现在他可有出息了。。。你可以联系(021)63461200—809 希望能帮到你

Ⅵ 无经验，想做证券分析师，有前途吗

个人的观点是有前途，但前途上荆棘密布。
首先，没有人生下来就对投资与证券知识有经验。也就是说，所有有经验的人也都是从无经验开始奋斗的。所以，有无经验并不是做证券分析师的必要条件。
第二，没有经验可以学习。要想进入投资证券行业的话，学习必要的证券知识是必要的，你可以通过看书、交流、实操等多种方式学习，只不过不管通过哪种方式都需要坚苦努力的过程。如果只看到媒体上的证券分析师光鲜亮丽，又不希望寒窗苦读，那么客观的说，成功的概率不大。
第三，要对自己的能力有一个客观的了解。如果你将一笔钱按计划投入证券市场，但股市却大幅波动，而你没两天就受不了了，那就不要考虑进入这个行业了，毕竟这个行业需要一个大心脏。（这一点你可以通过拿一小笔资金介入证券市场，如果你总是时不时的想看盘面波动，那就赶快辙资另寻他路吧）
第四，在任何行业中要想成功，都离不开坚持二字，而在证券行业更是如此。如果你想进入这个行业短期内就获得财富自由那恐怕也不是理性的想法。需要做好在行业中长期打拼，积累经验的准备。
第五，问一问自己是不是真的热爱这个工作，毕竟人活着的最大意义是做自己喜欢的事，经验自己渴望的人生。如果只是为了钱而做自己并不想做的事总感觉活着有些文不对题的样子。
最后，如果你爱投资、有能力、肯学习、有恒心，那么，就行动起来吧，前途并不那么遥远。

Ⅶ 市场调查分析师的职业前景

目前，调查分析师已经正式成为劳动部认可的新职业。据了解，2005年，全世界调查专咨询业全属年营业额达到了230亿美元，相比之下，我国的全年营业额只有约50亿元人民币。未来几年，我国调查分析师市场缺口在100万人以上。
调查分析师职业未来就业前景非常宽广，市场供求的缺口非常大，能够从事调查、研究、统计、预测、营销、咨询、分析、管理、统筹、策划、广告、等多种工作，在许多行业的大中型企业都能够实现就业。

Ⅷ 调查分析师与投资分析师哪个更有前途有发展前景

当然是调查分析师。
调查分析师虽然辛苦，可是他可以深入各公司的第一线专获得第属一手资料，广泛接触各公司管理层和中层干部及深入了解企业生产的各种情报，从而扩大自己的知识面和社会经验。而投资分析师看起来很爽，天天坐在办公室喝着咖啡看你的调查报告，可是这样的人，迟早会引大脑僵化而变成十足的笨蛋。

Ⅸ 数据分析师的前景与弊端

基于招聘网站的相关数据，通过可视化分析，探究以下问题：
哪些行业对数据分析师需求量最大？
招聘企业普遍处于哪个阶段（融资情况，上市情况）？
数据分析岗位学历要求？
数据分析岗位工作经验要求？
数据分析岗位薪水情况？
数据整理
我们随机采集了目前较为主流的几个招聘网站有关“数据分析”岗位的数据，包括拉勾网、智联招聘、猎聘网以及BOSS直聘。
采集字段为：职位、公司、薪水、经验要求、学历要求、所属行业、企业融资情况
分析工具
首先使用八爪鱼数据采集工具（免费版，可从官网下载），添加搜索网址，并选择我们所需的字段，开始采集。对于新手来说，八爪鱼数据采集工具是不错的选择，可以没有任何代码基础，也不需要写正则等采集规则（火车采集器会复杂一点，需要写正则）。
然后我们将采集到的数据导出，导出格式为Excel，由于各招聘网站字段有出入，需要使用Excel工具进行简单的整理。
数据分析工具我们使用DataHunter数据可视化分析平台Data Analytics，同样也是因为Data Analytics相比于Excel等产品更为简单易用，拖拽式的操作即可完成分析过程。对于个人用户，Data Analytics完全免费，可通过在官网（www.datahunter.cn）注册即可使用。
分析结果
这里并未把所有行业都显示出来，只选择了占比较高的一些。数据结果显示，金融行业、数据服务、游戏这三个行业对数据分析师的需求更为强烈，医疗、信息安全、生活服务、社交等行业也在招聘数据分析相关岗位。其它行业还包括了计算机硬件、广告营销、文化娱乐等。
与数据分析相关的岗位占比，可以看到，绝大部分企业在招聘数据分析师，其它岗位还包括数据分析工程师、数据分析经理、数据分析专家以及数据分析实习生，尽管都是与数据打交道，但不同岗位对技能的要求还是有一些区别的。
薪水方面，我们也只是显示了占比较多的薪水区间。可以看出，数据分析岗位的薪水普遍在10K-20K的区间，10K以下的岗位也有一定的占比，当然，从整体数据来看，数据分析岗位的薪水跨度区间还是很大的，实习生工资最低只有3K左右，而最高薪可以达到80K-100K。
我们可以看到，绝大部分岗位都需要有一定的工作经验，其中，3-5年占比最多，其次是1-3年。当然，还有部分企业要求有5-10年的工作经验。而学历方面，本科占比最多，有部分要求较高的职位，还要求具备博士、硕士学历。
在所有招聘数据分析相关岗位的企业中，可以看到不少互联网巨头对于数据分析师都有强烈的需求，提供的岗位也比较多，其中包括了京东、美团、饿了么、近日头条、58同城、搜狐、联想等。另外，可以看到，大部分企业均已拿到融资或上市，也有部分企业还处于未获得融资状态或不需要融资。

Ⅹ 高级商业数据分析师有前途吗

商业智能（BI）是否就一定意味着过去？不一定，但它没有涉及到预测分析。如图所示，回回归、分类以及答其他所有典型的预测方法都属于Data Science的一部分，但不是BI。而且，商业智能完全是数据科学的分支，因此，当一个人在处理过去事件时，用到描述性统计、报告或可视化时，这说明是在做BI和数据科学。