金融数据分析需要学哪些方面

1. 金融数据分析需要学哪些方面

金融数据分析需要学哪些方面：
1.R语言首先，R语言是一门开源的编程语言。大家都知道，开源的≈免费的。所以，大家使用R去做数据分析，不用担心学习费用成本的问题。另外，R还能给大家提供大量可探索的软件包。举个例子：前一段时间，上级给我安排了一个文本分析的项目。工作过程中，因为自己发现有些问题处理起来难度很大，于是我就找了一本R语言的相关数据来拓宽思路，结果我发现，里面不仅为我提供了很多有用的算法，我还发现了里面的隐形宝藏——R代码的软件包。对于像我这样，只懂一些肤浅的数据分析的人来说，用R来解决问题，的确是一个不错的途径。毕竟，学习使用R语言来编写相应的代码，可能还得花点时间去学习和适应，但如果直接用软件包，那就会节省很多时间啦~2.SPSS对于从事数据分析的人来说，使用SPSS来处理数据，确实非常不错。尤其是在统计方面，它非常适合做大型的数据调查，并能轻松帮我们把结果形成对应图形。遗憾的是，这款优秀的软件也有一点缺陷，它的数据处理功能在某些特定的情况下，会有一些小缺陷。当然，在绝大多数情况下，SPSS的数据分析功能，还是非常实用的。3.SASSAS这款软件想必大家也有所耳闻吧。它是一个由数十个专用模块构成、功能，构成的模块化、集成化的大型应用软件系统。它的功能主要包括：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。这款也是笔者用过很多年的软件了。它在数据处理、编码和统计程序等领域，优势非常明显。4.Excel表格Excel可能是学生党和普通职场人士，最常用的一种统计工具了。如果你对它的认知还停留在做表格的层面，那么，我只能说你对它的认知还不深刻。事实上，Excel是一款功能强大的数据分析软件。除了日常统计数据做表格外，你还可以使用 Excel 跟踪数据，生成数据分析模型，编写公式以对数据进行计算，以多种方式透视数据，并以各种具有专业外观的图表来显示数据。由此观之，如果我们能精通Excel表，那么，想在数据分析技能上有所突破，就会容易很多。

2. 金融数据分析需要学哪些

以下是相关拓展，希望对您有所帮助：亲亲，​1.R语言首先，R语言是一门开源的编程语言。大家都知道，开源的≈免费的。所以，大家使用R去做数据分析，不用担心学习费用成本的问题。另外，R还能给大家提供大量可探索的软件包。举个例子：前一段时间，上级给我安排了一个文本分析的项目。工作过程中，因为自己发现有些问题处理起来难度很大，于是我就找了一本R语言的相关数据来拓宽思路，结果我发现，里面不仅为我提供了很多有用的算法，我还发现了里面的隐形宝藏——R代码的软件包。对于像我这样，只懂一些肤浅的数据分析的人来说，用R来解决问题，的确是一个不错的途径。毕竟，学习使用R语言来编写相应的代码，可能还得花点时间去学习和适应，但如果直接用软件包，那就会节省很多时间啦~2.SPSS对于从事数据分析的人来说，使用SPSS来处理数据，确实非常不错。尤其是在统计方面，它非常适合做大型的数据调查，并能轻松帮我们把结果形成对应图形。遗憾的是，这款优秀的软件也有一点缺陷，它的数据处理功能在某些特定的情况下，会有一些小缺陷。当然，在绝大多数情况下，SPSS的数据分析功能，还是非常实用的。3.SASSAS这款软件想必大家也有所耳闻吧。它是一个由数十个专用模块构成、功能，构成的模块化、集成化的大型应用软件系统。它的功能主要包括：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。这款也是笔者用过很多年的软件了。它在数据处理、编码和统计程序等领域，优势非常明显。4.Excel表格Excel可能是学生党和普通职场人士，最常用的一种统计工具了。如果你对它的认知还停留在做表格的层面，那么，我只能说你对它的认知还不深刻。事实上，Excel是一款功能强大的数据分析软件。除了日常统计数据做表格外，你还可以使用 Excel 跟踪数据，生成数据分析模型，编写公式以对数据进行计算，以多种方式透视数据，并以各种具有专业外观的图表来显示数据。由此观之，如果我们能精通Excel表，那么，想在数据分析技能上有所突破，就会容易很多。【摘要】
金融数据分析需要学哪些【提问】
您好，根据您描述的问题【金融数据分析需要学哪些】给出以下答复：亲亲您好，金融数据的分析，需要扎实的金融知识哦。【回答】
以下是相关拓展，希望对您有所帮助：亲亲，​1.R语言首先，R语言是一门开源的编程语言。大家都知道，开源的≈免费的。所以，大家使用R去做数据分析，不用担心学习费用成本的问题。另外，R还能给大家提供大量可探索的软件包。举个例子：前一段时间，上级给我安排了一个文本分析的项目。工作过程中，因为自己发现有些问题处理起来难度很大，于是我就找了一本R语言的相关数据来拓宽思路，结果我发现，里面不仅为我提供了很多有用的算法，我还发现了里面的隐形宝藏——R代码的软件包。对于像我这样，只懂一些肤浅的数据分析的人来说，用R来解决问题，的确是一个不错的途径。毕竟，学习使用R语言来编写相应的代码，可能还得花点时间去学习和适应，但如果直接用软件包，那就会节省很多时间啦~2.SPSS对于从事数据分析的人来说，使用SPSS来处理数据，确实非常不错。尤其是在统计方面，它非常适合做大型的数据调查，并能轻松帮我们把结果形成对应图形。遗憾的是，这款优秀的软件也有一点缺陷，它的数据处理功能在某些特定的情况下，会有一些小缺陷。当然，在绝大多数情况下，SPSS的数据分析功能，还是非常实用的。3.SASSAS这款软件想必大家也有所耳闻吧。它是一个由数十个专用模块构成、功能，构成的模块化、集成化的大型应用软件系统。它的功能主要包括：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。这款也是笔者用过很多年的软件了。它在数据处理、编码和统计程序等领域，优势非常明显。4.Excel表格Excel可能是学生党和普通职场人士，最常用的一种统计工具了。如果你对它的认知还停留在做表格的层面，那么，我只能说你对它的认知还不深刻。事实上，Excel是一款功能强大的数据分析软件。除了日常统计数据做表格外，你还可以使用 Excel 跟踪数据，生成数据分析模型，编写公式以对数据进行计算，以多种方式透视数据，并以各种具有专业外观的图表来显示数据。由此观之，如果我们能精通Excel表，那么，想在数据分析技能上有所突破，就会容易很多。【回答】

3. 读大数据专业和会计专业能当金融分析师吗？

读大数据专业和会计专业的，只要通过考试并合格的，就能当金融分析师
金融分析师
CFA是由美国投资管理与研究协会（AIMR）于1963年开始设立的特许金融分析师资格证书考试。考试每年举办两次，是世界上规模最大的职业考试之一，是当今世界证券投资与管理界普遍认可的一种职业称号。 CFA 的课程以投资行业的实务为基础。要成为一名CFA持证人，必须经过美国投资管理与研究协会命题、组织的全球统一考试。分初、中、高三个等级。每年每人只能报考一个等级。只有通过全部三个级别的考试，且有4年金融从业经历者才能最终获得资格证书。

4. 学数据分析是什么专业

统计学或数学专业的。1、一般从事数据分析员的人都是统计学或数学专业的人。2、数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作统计学计算机相关专业。3、数据分析也要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作信息管理市场营销电子商务心理学、社会学金融学其实完完全全和数据没有关系的专业很少。因为几乎所有的理工专业都要做实验，都设计数据、统计等理论，几乎所有文科专业都要学市场调查，都要搞实证研究。

5. 金融大数据专业学什么

6. 数据分析好学吗？

数据并不难学，只要找对了方法。一起来看看数据分析要学些什么：

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。

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，如果想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

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。

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。

学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

7. 数据分析好学吗？

说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：
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。
通过以上介绍，问题答案就显而易见了，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。

8. 金融数据分析师职业前景怎么样

 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。