如何成为一名合格的分析师

1. 如何成为一名合格的分析师

如何成为一名合格的分析师_数据分析师培训    “21世纪什么最贵，人才”，在目前大数据时代下，什么最难找，什么最贵，实现数据价值的人，数据分析师。   但是对于数据分析师的认识，比较极端，但对数据分析师价值的认识正在回归理性。很多人对数据分析师的期望，是无所不能，向诸葛亮一样“指点江山，运筹帷幄”，招了数据分析师，好像一切困难迎刃而解。  的确，好的数据分析师可以在企业中发挥很大的价值，可以对公司未来的用户行为进行提前预测，从而为营销人员提供更好营销参考。例如，以下案例： 女儿竟然怀孕了？！美国第三大零售连锁超市Target的一家店铺，一名男子闯入进行抗议：“你们竟然给我女儿发婴儿尿片和童车的优惠券？！要知道她才只有17岁啊”。出于客户服务的需要，超市经理立刻代表公司进行道歉。然而，若干天后，这位父亲再次来到这家超市，很诚挚的向超市经理道歉，原来女儿真的怀孕了，而做父亲的没有察觉，竟然是一家超市提醒了自己，这位父亲感到很愧疚。送走了愧疚的父亲，超市经理忍不住好奇，向公司总部询问我们是怎么做到的。原来Target的大数据工作部门通过数据挖掘的方法“猜到了”这位女士已经怀孕。如何“猜到”怀孕                -Target的大数据工作团队，通过数据挖掘模型在数据仓库中找出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测指数”。比如他们发现女性会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。以此为依据推算出预产期后，实施精准化营销，抢先于竞争对手将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户。这也是前述案例发生的根源。                    上面可以看到，Target实际上通过如下几件事情完成了“猜测”客户怀孕，并进行营销的过程。?       数据仓库             -基础数据的梳理。?       数据挖掘             -数据到信息的提炼。?       精准化推荐             -信息到营销方案的实现。母婴年龄标签的意义和价值?       精准化营销，提升营销效率             -预知用户可能需求，从用户出发，进行精准化推荐，提升营销效率。?       提前关怀和激励，增强用户粘性，提升用户重复购买          -提前预知未来用户群的分布特征，通过营销活动，关怀并激励用户，增强用户粘性，也可针对性引导用户进行重复购买。?       把握用户需求，优化品类结构，提升库存周转               -根据未来用户群的分布特征，预知可能消费状况，采购备货时即可进行参考，在用户未来需求量大的商品上，加大SKU的宽度和深度，减少需求量小的SKU库存深度，实现优化品类结构、提升库存周转的目标   但是现实中的数据分析师，经常开玩笑说自己是民工，是专门“搬砖”，好像没有做那么高大尚的工作。在实际中的很大一部分时候是在写代码，取数据，处理临时需求，一起来看看几个场景：  场景一：开会数据又“打架”     A公司管理层会上，张三部门领导给出的数据说XX指标是在上升了。李四部门领导给出完全相反，XX指标是在下降了。等讨论完数据口径，会议时间到了。      老板内心OS ：又白开了，我必须要招个做数据的人，你们就别出数据了。场景二：脑袋一拍，目标就来     B公司运营团队在做一档大促，活动方案已好，但目标多少。领导脑袋一拍，直接3X！     运营团队内心OS：领导，到底还能不能好好的玩耍？不是说好数据化运营的吗？场景三：亲，快给我数据    亲，昨天要的数据好了吗，要定活动目标了？ 分析师内心OS ：今天又要工作到明天    亲，明天老板开会，快给几个数据吧！分析师内心OS ：XXX，我刚到家又要加班    亲，销售掉了，看是不是数据有问题？分析师内心OS :明明就是你业务掉了。 那一个数据分析师具体工作内容有哪些？企业的价值是如何体现？数据分析师是从数据的角度帮助公司业务团队监控、定位、分析、解决工作中的业务问题，然后通过数据产品把“洞察”、“知识”结构化的沉淀下来。例如：  所以数据分析师的工作内容分为四个层面：1、处理临时需求：解决业务一次性，临时性的数据需求2、报表开发：根据业务需要，与开发工程师讨论进行相关报表开发。3、数据分析与挖掘：与业务同事一起沟通，分析业务问题，提供建议; 根据业务需要建立各类挖掘模型。4、数据产品化：通过数据产品化方式解决结构化业务问题。几点经验分享：一、有临时需求的企业才是有生命力的企业，为什么这样说？临时需求的产生来源?  新业务出现?  业务发展过程中会不断出现问题?  业务发展过程中需要不断调整优化?  管理层各类思考，你懂的?  报表不可能满足所有看数据需求二、不要把临时需求仅仅就当做一个取数工作。学会梳理，管理代码。三、把临时需求做为一个了解业务，学习&熟悉业务，发现业务问题的工具。同时与通过各类临时需求的处理，为业务方提供满意的，为后续各类工作的开展打下基础。四、不要设计大而全的报表，这种报表基本上”鸡肋”。五、对报表一定要进行生命周期管理。六、对大多数据企业来说，数据主要还是服务“内部”顾客
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2. 如何成为行业分析师？

一、首先你要确定是做“公募”还是“私募”基金经理，有所区别的。

二、你要建立三大“拱杠”准备；
（1）知识拱杠：准备一个RCA、CFA的资格，快速提升你专业门槛，这些资格认可范围很广，像RCA考试成本低，你可选择金融机构（商业银行、证券行、基金公司）、企业集团（担任上市融资顾问、企业管理）、第三方顾问公司（会计师事务所、律师事务所、商业分析公司），作为你的起飞平台；
（2）职业拱杠：你可以在不同的金融机构中，掌握各种投资技术，甚至掌握客户资源；
（3）媒体拱杠：不管你做公募”还是“私募”基金经理，媒体是不可缺少的一部分，也可以到培训机构授课，提高你的知名度。

三、你要有足够的野心、耐心、韧性，同时你要充分把握我们的“中庸之道”，做基金经理千万不要太冒险，会毁了你的声誉。

3. 如何成为一个合格的分析工程师

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4. 如何成为一名合格的分析工程师

1、作为一个合格的有限元分析工程师，至少应该具备以下三个方面的技能和经验：  
（1）坚实的理论基础，包括力学理论（对于结构有限元分析工程师）和有限元理论      
（2）必要的程序使用经验，对常用的商业有限元分析程序能够熟练应用      
（3）工程实践的经验，对于不同的工程问题能够准确的做出判断和确定分析方案
 2、在这三个方面中，比较容易解决的是程序使用，通常盗版软件和程序教程是很容易获得的，一般通过一些练习题就可以很快掌握程序的使用。所以，有很多初学者在用几个练习题熟悉了一个或几个程序以后就以为自己可以做一个分析工程师了，这是极端错误的。 
  练习题与工程分析的差别在于，在做练习题的时候，拿到手边的已经是简化好的模型了，结构已经简化好了，分析类型已经设定，边界条件和载荷条件已经确定，计算完成后，能够看到和教材上一致的结果就算是完成了。在这个过程中，学习者只学到了程序如何使用，这个过程，不用说大学生，高中生都可以完成。
在做工程分析的时候，情况就完全不同了，没有人给你指定模型的简化、分析类型，边界条件，在计算完成后，还需要对结果进行分析和评价。在这个过程中，程序的使用变成了整个分析过程中的技术性最低的一个环节。一个完整的工程分析的流程是怎样的呢？
    首先是问题的提出，在工业实践中，提出问题的部门通常是设计部门或生产部门，设计部门会提出要求对某一设计进行某一方面的验证或优化，生产部门会提出对在产品生产或使用过程中出现的缺陷或问题进行分析和解决。通常情况下，由于分工的不同，设计或生产的工程师对于有限元分析是没有经验的，他们提出的问题是模糊的，例如说，设计工程师会问，在某种情况下，我的设计安全吗？生产工程师会问，为什么这个产品会坏呢？
    然后是问题的分析，这个过程是需要结构分析工程师与设计工程师或生产工程师共同完成的。接到设计工程师和生产工程师提出的问题时，先对问题做一个初步的判断，是什么样类型的问题，然后对问题进行调查，作出是否需要进行下一步的有限元分析。
接下来，如果决定要进行有限元分析，就需要更仔细的分析了，需要决定以下几个问题：分析目的和分析规模，结构简化与计算规模，边界条件和载荷条件，建立模型的方式，计算结果的分析方法。等这几个问题决定后，就可以开始计算了。
    在计算结束以后，就需要对结果进行可信度的评价，即要确定计算结果是所设定问题的正确模拟，获得了和实际问题足够近似的结果。在此基础上，才能按照预先定好的结果分析方法对结果进行分析。根据分析的结论，才最终向设计和生产部门提供可靠的建议和意见。

5. [分享]如何成为一个合格的分析工程师

在产品设计过程中能够充分考虑到多种因素，可以使设计出的产品更加可靠和具有市场竞争力。但是在传统的机械结构设计中，工程师所依靠的常常是设计规范和设计经验。对于常见结构，传统的设计可以保证结构的安全性，不能保证设计的最优性，不利于结构设计的经济性。对于复杂的结构，这样的设计甚至连使用的可靠性都无法合理的考虑。在这样的背景下，计算机辅助分析开始在机械结构设计中发挥出越来越重要的作用。作为现代数值模拟方法在工程领域的应用，计算机辅助分析可以在设计阶段对结构进行校核、优化，使工程师在产品未生产之前就对设计的经济性、安全性有所认识。
在各种CAE的工具中，有限元方法是相对较为成熟的，也是在工业领域应用最广的。在有限元天地中，将介绍有限元分析的相关理论和学习有限元程序的经验。由于本人专业所限，有限元分析天地中所指分析将特指结构分析。
坚实的理论基础，包括力学理论（对于结构有限元分析工程师）和有限元理论
必要的程序使用经验，对常用的商业有限元分析程序能够熟练应用
工程实践的经验，对于不同的工程问题能够准确的做出判断和确定分析方案
在这三个方面中，比较容易解决的是程序使用，通常盗版软件和程序教程是很容易获得的，一般通过一些练习题就可以很快掌握程序的使用。所以，有很多初学者在用几个练习题熟悉了一个或几个程序以后就以为自己可以做一个分析工程师了，这是极端错误的。
首先是问题的提出，在工业实践中，提出问题的部门通常是设计部门或生产部门，设计部门会提出要求对某一设计进行某一方面的验证或优化，生产部门会提出对在产品生产或使用过程中出现的缺陷或问题进行分析和解决。通常情况下，由于分工的不同，设计或生产的工程师对于有限元分析是没有经验的，他们提出的问题是模糊的，例如说，设计工程师会问，在某种情况下，我的设计安全吗？生产工程师会问，为什么这个产品会坏呢？
接下来，如果决定要进行有限元分析，就需要更仔细的分析了，需要决定以下几个问题：分析目的和分析规模，结构简化与计算规模，边界条件和载荷条件，建立模型的方式，计算结果的分析方法。等这几个问题决定后，就可以开始计算了。
在计算结束以后，就需要对结果进行可信度的评价，即要确定计算结果是所设定问题的正确模拟，获得了和实际问题足够近似的结果。在此基础上，才能按照预先定好的结果分析方法对结果进行分析。根据分析的结论，才最终向设计和生产部门提供可靠的建议和意见。
工程有限元（结构）分析的基本流程：
对问题进行初步分析（决定是否进行有限元分析）-详细分析（对分析进行计划）-进行有限元分析-结果分析-问题解决
在接到设计部门和生产部门提出的问题时，工程判断（engineeringjudgment）非常重要，要了解问题的状况，提出问题的目的，根据工程经验做出初步判断。并非所有接到的问题都是需要进一步分析的，有限元分析也不一定是解决问题的最佳手段。在工程中，能够用最少成本和最短时间解决问题的手段才是最佳的。要做出正确的初步判断，需要有通过解决大量工程问题积累的经验，需要对常见问题的理论有清晰的解决思路，需要对有限元方法的能力和局限有清楚的认识，同时对于可能进行的有限元分析需要的时间和人力有准确的判断。这个过程中要充分和设计工程师及生产工程师进行沟通，尽量获取更多的资料和数据，避免模糊的直觉判断，无论是否要进行下一步分析，都要提出有理有据的建议。
在决定需要进行有限元分析后，对即将要进行的分析的理论和本质要有深刻的认识，对自己所可能使用的程序的能力也要心中有数，避免不合理和不切实际的分析计划。运用理论和经验上的判断，决定计算的模型、规模和类型。能够用尽可能简单的模型，尽可能短的时间得到解决问题所需要的分析结果是在制定分析计划中的基本原则。
熟练的运用商业有限元程序进行有限元分析，需要对程序有深刻的认识，做到每输入一个参数都清楚知道这个参数的意义和作用，这其实也需要理解有限元和力学的理论，仅仅熟悉程序的界面是不够的。
获得分析结果后，问题并没有解决，设计和生产部门需要的是简单有效的结论和方案。能够从纷繁复杂的数据中寻找问题的解决方案，需要的仍然是理论和经验。
随着有限元在工业领域的普及，FEA成为CAE的重要组成部分，同时也带给大家一个感觉，CAE嘛，当然是COMPUTER重要。说到这里，我想到一个人，就是我硕士时的导师，作为北大数学力学系的毕业生，在60年代分配去做反应堆工程，作了一辈子的核设备力学分析。他到这个研究院后，开始主要是手算解决力学问题，然后是从打孔计算机开始编程计算，然后从SAP4，ADINA用到了SAP84。在我入学时，计算工具已经是ANSYS5.4和MARC7了，操作系统也变成了UNIX，他已经不会这些工具了，但是在日常的分析工作中，遇到问题时，无一不是他解决的。他给我说的一句话，至今让我受益。"无论用什么程序，要清楚你输入的每一个参数的来龙去脉"。正是这样，他得以帮助我们解决分析中遇到的问题。透彻的了解所分析问题的理论基础是做一个分析工程师所必须的条件。
大多数公司对有限元分析工程师的基本学历要求都是工学硕士。抛开目前国内人才市场学历贬值的因素不谈，我觉得这个要求是非常合理和必要的。因为进近些年，在大多数的工科院校里，除了工程力学专业外，很少在本科阶段开设有限元理论的课程，另一些做有限元分析的必要理论课程，如弹性力学，塑性力学，变分理论也多在硕士阶段才开设。因此有时看到一些公司在招聘有限元分析工程师时，学历要求仅仅要求大专或本科，便觉得有些怀疑。并非学历歧视，只是觉得如果要以大专或本科的教育背景，可能需要做更多努力才能胜任这样的职位。
在大学中，我们首先学到的是数学，对于有限元分析，数学同样是最基础的了。除了对微积分有深刻认识外，由于在力学领域会涉及到较多的偏微分方程，应此对数理方程应该了解，同时，由于有限元分析是数值计算方法，矩阵论和计算方法作为数值计算的基础，是必须要掌握的。另外的便是变分方法和复变函数了，对于有限元分析工程师，个人认为这两门课程不是必须的，因为对于大多数工程力学分析问题，已经有现成的变分过程可查了，有一点变分的知识就好了。
在大学中，我们首先学到的是数学，对于有限元分析，数学同样是最基础的了。除了对微积分有深刻认识外，由于在力学领域会涉及到较多的偏微分方程，应此对数理方程应该了解，同时，由于有限元分析是数值计算方法，矩阵论和计算方法作为数值计算的基础，是必须要掌握的。

6. 如何成为合格的证券分析师

　　导语：真正大公司高水平的分析师估计没什么时间泡论坛，也没有机会给别人讲这些。尤其是其中很多人都是很顺利的进入这个行业，或者发展的很好，没有体会到很多个中难处和迷惘。看来只能由我们这种比较闲暇的人来说一说了。
     
    　　如果您是某大行的分析师，我哪里说得不对请不要拿诺基亚拍我，至于大部分还没工作的同学们，希望能从我的废话中获得自己想知道的信息，早日成为分析师，或者发现分析师跟自己想象的不一样，避免误入歧途。
   
    　　首先，什么是分析师，或者有些地方叫做研究员。不光在证券行业里，很多金融、财务、咨询等相关行业都有这个岗位，英文是analyst。其实国外的分析师大部分是指那些拥有指定机构或协会注册证明的分析师，比如RCA注册特许分析师、FRCA资深注册特许分析师、CFA金融特许分析师。仅仅通过考试的一般称为准分析师，必须其他条件也都合格，比如说3-5年的相关领域工作经验，才能正式在协会或机构注册，成为注册分析师，这才是真正的分析师。
   
    　　国内的分析师体制还不是很健全，仅有证券业协会主办的证券从业资格考试以及相应的岗位注册制度。对应的分析师来说要考基础知识和证券投资分析这两门，15年改革后考入门资格+发布证券研究报告业务。通过后加上2年的工作经验，取得的是证券投资咨询的资格。这仅是个从业的资格，与国际的注册分析师来讲还是有很大的区别的，尤其是国内的考试很简单，工作经验可以编一编啊。
   
    　　有了这个从业资格之后，就可以在证券公司、投资咨询公司从事证券投资咨询的业务了，但不能说就是大家所理解的分析师了，很多其实是股评和大客户经理。因此我们需要在这里应该把我国的分析师做个定义，或者说做个分类。
   
    　　第一，分析师应该指的`是任职证券公司，公墓基金公司，保险公司资产管理部门，资产管理公司投资部门，专业投资咨询公司(天相，万德)，私募基金等主要从事证券投资或者为机构提供专业投资咨询的分析师。那些咨询公司的财务分析师，项目分析师，产业研究员就不算了，一般跟证券投资不挨边，不是仅专注于上市企业，非上市企业对他们同等重要。
   
    　　第二，买方分析师和卖方分析师。这是最常见的分析师分类：买方分析师就是指购买其他机构(主要是证券公司和天相这样的咨询公司)的分析报告，然后为自己公司提出投资建议的分析师，一般隶属于证券，基金，私募，资管的投资部;卖方分析师就是销售自己报告的分析师，多数是证券公司的研究部门。这两者的具体区别以后介绍。
   
    　　第三，经纪业务分析师。主要指的是针对大客户的或者证券公司各营业厅的分析师，主要面对散户进行服务。
   
    　　提供买方分析师岗位的：各证券公司投资部(如东方证券，上海证券等等，没有中金公司，不过中金现在好像正在筹备这方面的事宜)，各证券公司资产管理部(不是每个公司都有的)，各公募基金(嘉实、易方达、南方，QFII，QDII等等)，各私募基金，保险公司资产管理部(如中国人寿资产管理公司，这可是个大户)，资产管理公司(除了几大国有资产管理公司外，还有很多地方国有资产管理公司。还有诸如联想控股的这类民营公司，实际上应该算私募。还有各大集团的财务公司，有证券投资资格的。)，而很多企业也都在主营业务外利用闲钱投资证券市场，其中的投资人员还不能称为分析师。
   
    　　提供卖方分析师岗位的：大证券公司的研究所、研究中心、研发中心，如中金、中信，国金，国信，申万、国泰、海通，招商，平安，兴业，光大，中信建投，广发，长江，银河是做的比较久的，渤海、东兴、信达、民族、东北、联合、第一创业、安信也都不错，还有外资那些高盛高华、UBS那种。国内券商太多了(超过100)，当然有些公司并不具备投资咨询的资质，也有很多公司没有成立卖方研究所，剩下一些小的证券公司，国都、日信、东海、东吴、太平洋等，虽然有研究所，有卖方分析师岗位，但并不是以卖报告赚钱的，估计也没人会买，更多的是跟外界交流的渠道，或者让股市中有自己的一种声音，算是种对外宣传吧。此外，像山西、齐鲁、国元、这类地域性比较强的公司做做本地上市企业的卖方报告还是可以的。天相投资咨询也是做卖方，虽不是券商，不过做的还不错。
   
    　　提供经纪业务分析师岗位的：各证券公司的总公司经纪业务总部，各营业厅可能都会招的，跟上面两种比，无论从声势上，从地位上都差点，但是水平不一定差，很多人炒股的能力，看盘看技术分析的能力很强的，很有感觉。不过这个也没法比，毕竟两者的客户不同，资金规模和风险偏好有明显差别，就好像我们不能拿男人喜欢的足球和女人喜欢的时装作对比一样。
   
    　　废话多了，上次说要谈谈分析师的工作内容，部门绩效以及收入的问题，当然我还是按照上文的那种方法，对不同三种类型的分析师作出具体的说明，就是买方、卖方和经纪业务分析师。
   
    　　第一，说说买方分析师，基本上各个券商都有(我没仔细查过牌照，应该有些小券商没有投资的资格，中金以前也没有这个资格，现在好像在筹备这方面的业务)，隶属于证券投资部，如果说的专业点就是自营业务部，这个部门是专门负责股市投资的。一般的流程是，自营的分析师通过各种渠道，包括自己选择，购买报告，听从上级指示，按照市场传闻确定一家或者几家研究公司，对该公司的公开信息进行研究，在电话调研或实地调研的基础上，结合市场形势写出投资建议报告给本部门的投资经理，然后投资经理决定是否买入或卖出，什么价位买，买多少，当然不太正规的也可以先买入再写报告。基金公司，保险公司资产管理部，私募等等，他们的买方分析师或自营分析师都是这个样子，工作流程都很接近，只是名称都不太一样。
   
    　　这种模式下，大家都理解，分析师对公司的投资是十分了解的，出于法律合规的要求，他们是不能随意向外界公开透露(私下讲讲没什么)与该公司投资股票有关的事情。因此一般这种分析师不是很出名，基本上不接受采访，即使接受采访也不能说很多东西的，他们的报告多数属于内部报告，不能对外传阅的。
   
    　　基金公司和大中型证券公司的投资部都配有很大规模的分析师队伍，基本上每个行业都有，覆盖全部A股，主要以分析公司为主，据说国*****证券的投资部分析师就有接近20人，为自己的投资经理服务，各个基金公司也差不多这个配置为基金经理们服务。而券商和基金的规模越小，自营分析师的数量就越少，有些证券公司甚至就没有，投资经理把活都包了。
   
    　　首先，看看证券公司的买方分析师，由于其隶属于投资部，这个一般叫做投研一体，就是投资和研究是在一起的，投资的经营业绩成为了影响分析师收入的主要因素。投资占比越大的公司自营分析师的基本工资越高，越小的一般越低，很多小券商的自营分析师收入跟一般人力和财务员工的一致。但是绩效或者说奖金差距就大了。主要原因还是资金规模引起的投资偏好造成的：
   
    　　大券商的投资资金规模要比小券商要大一些，但是可能占自己全部公司收入的比例不是最大的(经纪业务和投行更重要些)，因此大券商在证券投资上都比较谨慎，注重风险，经常归入可供出售金融资产，一些业绩稳定的权重股，绩优股是主选，避免业绩出现过大的波动，收益比较稳定，分析师的提成也就不会很高，但是会比较稳定，15-40万左右吧;小券商就不同了，有些券商的营业部都不到十家，没有投行，指着这两个吃很快就完了，因此更加重视投资，投资理念也是十分的激进，最爱概念股、题材股(平安虽大，也有这个毛病)，最出名的就是东方证券(其实规模也不小了)，大家一查就知道了，非常激进，基本多少年来都天天满仓，好处是牛市大赚，坏处大家也都知道了，不过分析师们就爽了，熊市虽然拿的少点，而牛市拿的非常多，因此中小券商的自营分析师更多的是靠业绩混的，平均下来赚的不一定比大证券少，但是波动肯定大点，8-50万。(具体数字全凭猜测)
   
    　　其次是基金公司和保险资管的买方分析师，这两者差不多，都是大资金，如果从个人的影响了来看要比证券公司的分析师打多了，一个券商分析师顶多忽悠自己的投资经理买个1亿左右的，而这两家的分析师影响的都是上千亿的资金。当然了外人看来谁也不知道，没感觉，因为买方分析师不出名啊(跟水平没关)。由于资金规模过大，收益率就不会太高，能跑赢大盘就十分牛逼了，所以收入比较稳定，差一点的15-20万，好一点的20-40万，不过牛市再牛也没法分太多钱。(具体数字全凭猜测)
   
    　　最后是私募(这里专指私募基金，不是私募股权)，这个其实比较终极了，很多大券商的首席分析师最后都去做私募了。驱动的主要因素就是高收益，本来他们去基金都没问题，无奈基金的运作比较死，投资不灵活，提成也比较少，尽管可能地位名气比较有，但是谁又能面对私募动辄10-20%收益提成的诱惑呢。私募的买方分析师不太了解，接触过一些，感觉大多数都是十分有经验的分析师，在券商或基金干几年后跳出来赚大钱的。如果谁碰上了私募招聘不需要有分析师工作经验的，估计就是进来给分析师打下手的活，应该也不错，自己炒炒股什么的还可以，但是难进正规军。
   
    　　至于为什么叫做买方分析师呢，并不是因为负责股票投资，而是相对于卖方分析师来讲的，就是大家天天能看到的那种券商报告，实际是卖方分析师的报告，很多公司的投资部，包括全部的基金公司都会买一个甚至多个券商的卖方报告，所以我们来再说说卖方分析师，再跟买方对比下，更明了。

7. 如何成为合格的数据分析师?

1. Excel
提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即使是专业的分析人员，他们也会使用Excel处理聚合数据。
2. SQL语言
SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。它具备很多优点，例如：
(1)速度快。输入你要进行的操作，仅需几秒，操作就能完成。
(2)不需要你具备很强的编程能力。
(3)语言简单易学。
3. 可视化工具
将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。
4. Python
Tableau、FineBI这一类的可视化工具，的确可以自动生成报告。但是，如果想要进行更深入的探索，你需要学习Python来进行数据挖掘。
Python是一种面向对象的高级编程语言，主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包，能够更好地帮助我们进行数据分析。
5. SAS
SAS(统计分析软件)是一套模块化的大型集成应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。因此，SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。
6. Alteryx
Alteryx是一种自助服务分析工具。用户可以快速混合和准备数据，即便没有任何编程能力的人，也可以在Alteryx中构建数据工作流。同时，Alteryx的运行速度也非常快。使用拖放式工作流程和数据清理技术，仅需几分钟，你就能得到输出结果。
关于如何成为合格的数据分析师，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

8. 如何成为一名合格的数据分析师?

前阵子和朋友聊这个话题，有两点可以值得说，一个是具不具备数据分析的思维，另外一个是具不具备数据分析的技能，两者结合起来才能构成相对有价值的数据分析师。值得品味的是，市面上80~90%的数据分析师都是一个小蜜蜂，做的几乎都是给其他业部门取数的活。


那么思维是什么，简单点来说可以分为几个层面：
发散思维，即能否对于一个问题、现象、趋势引起自己的思考并且将思考的内容以数据化的形式呈现出来;辩证思维，在通过数据论证之后能否得出一定的结论并且告诉其他人;
系统思维，能够将零散的知识点、业务块整合起来形成有假设有根据有推论有结果的报告进行输出;……
那么技能有哪些，人生苦短我用python：
python只是其中的一个工具。有看过一句话，所有工具的产生都是为了解决特定的问题，不可否定的是python很强大，但是也不能说它就能替代所有的应用场景，有时候一个简单的问题通过Excel就能解决掉，或者手写也能解决掉。值得一提的是，如果python处理数据、系统交互、算法模型都很熟悉了，那它能解决的一个点就是效率，极大的缩减重复性的工作内容，然后可以有更多的时间用来进行思考。同理而言，R/SPSS/SAS/MATLAB……所有的统计软件只要你用的熟悉，都能达到相同的效果。
有了思维和技能，需要思考的便是动机：
我和我朋友最近都在准备面试，在这个过程里面有谈到一些概念。什么是场景，动机加上数据等于场景，我们需要站在用户的立场去思考问题，他们的行为产生了数据，反过来数据是行为的映射也是行为的结果，可以理解为投影。做数据分析，其本质就是在分析行为，通过归纳和总结去发现规律，最后产生价值。
数据分析可以说是天花板相对较高的职业，而且可迁移性也挺强。不同公司对数据分析师的要求不太一样，具体得看公司位于什么行业，经营什么业务，多熟悉该行业相关的业务指标，多了解业务流程，不管是自学的还是在培训机构出来的，面试的时候做到言之有物应该没太大问题。