私募基金公司做數據分析好嗎

A. 數據分析師的前途何在

1、數據分析師通常分兩類，分工不同，但各有優勢。
一類是在專門的挖掘團隊裡面從事數據挖掘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要扎實的數據挖掘知識、挖掘工具應用經驗和編程能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。
另一類是下沉到各業務團隊或者運營部門的數據分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。該類型分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。
2、數據分析師的理想行業在互聯網，但條條大道通羅馬，走合適你的路線。
從行業的角度來看：
1)互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，其中的電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平台。
2)其次是咨詢公司(比如專門的數據挖掘公司Teradata、尼爾森等市場研究公司)，他們需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。
3)再次是金融行業，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大。
4)最後是電信行業(中國移動、聯通和電信)，它們擁有海量的數據，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。

B. 數據分析師有發展前景嗎

現如今智能科技的發展得越來越快，對於人才的要求也越來越高，數據分析師是結合和技術與業務的復合型人才，相信無論什麼行業，無論哪個企業都迫切需要這樣的人才。即使是在未來人工智慧的時代，數據分析師也是必不可少的。數據的採集和分析可以被人工智慧代替，但最後做出決策的還是企業的數據分析師。

據麥肯錫公司的研究預測，2020年可以利用大數據分析來做出有效決策的經理和分析師的人才缺口高達到150萬，尤其是在我國，目前企業對於數據分析師的需求量大，但是數據分析師市場還不飽和，很多人都還在觀望狀態，選擇這時候入行無疑是最好的時機。

另外再從數據分析師的薪資待遇方面來看，根據目前的市場情況來看數據分析師的薪資待遇，要比平級的崗位高許多，尤其是在諸多的一線二線城市中。即使之後數據分析師市場飽和，那麼我們已經在這一行業積累了許多經驗，完全可以向著管理者方向發展，薪資待遇自然不會差。

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C. 做數據分析員前景如何

前景還不錯，不過光本科的統計學知識是不夠的，我本科是應用數學，大學畢業工作中學了sql用來獲取數據和數據處理，之後做數據分析，才開始重新拾起統計學知識，但數據分析最重要的是業務知識要特別熟悉，然後轉了數據挖掘，要求就更多了，涉及很多數學知識，又開始自學。
總的來說，發展方向就是這樣的，不過現在隨著雲計算的興起，慢慢的大數據分析師職位開始出來，這就要求更高了，不僅挖掘的知識要求高，還要求較高的計算機知識和編程。
具體前景的話，舉個例子，一個數據挖掘專家，8年以上經驗，年薪怎麼也得50萬左右，現在搞數據分析的，2年工作經驗的話，基本到1萬月薪了

D. 公司業務數據分析有什麼意義呢呢

首先來說，數據分析最大、最直接的作用是生產了數據，這才是真正數據分析師自己做出來的成績。不需要花里胡哨的包裝，就像開車一定要看速度和轉速表一樣，根本不需要模型，不需要思維，不需要概念，就這么簡單。

第二點，優化運營管理流程。通過對經營數據分析，我們了解企業運營資源如何合理分配，流程哪裡需要優化。比如，通過對銷售額波動分析，我們確認是銷售單價的影響還是成交數量的變化。通過對庫存周轉率分析，我們可以推斷是采購流程有待完善還是備貨策略需要變更。

第三，創造更大的價值效益。通過月度或季度生產損耗或不良品的分析，找到降低物料的損耗系數，降低物料成本，創造更大的收益。通過SKU營收與利潤貢獻分析，確定哪些是暢銷品，哪些SKU是營收與利潤的貢獻的主體，哪些成品又是淘汰或迭代的范疇。

最後，發現了業務機會。通過分析流失用戶屬性，對用戶進行綜合評估，找出挽留價值高，挽留難度低的用戶群體，提升了用戶留存率。

E. 做數據分析師有前途嗎

誠然，如今大數據、數據分析、人工智慧、數據挖掘這類領域挺火的，很多高薪崗位都極缺人才，是個很不錯的就業方向。但不能單單從客觀因素出發，要回歸自身才行。因為數據分析師，要求一定的數理統計基礎和良好的邏輯思維能力，還得看你的興趣所在和規劃，如果只是盲目覺得數據分析師好就去轉行或學習，我覺得很快精力和耐力都會被耗盡的。畢竟學習和提升不是一件容易的事情，如果中途放棄，那就真的是浪費了青春也辜負了時光，會對自己造成很大的挫傷的。
如果真的有意轉行數據分析師，至少得先了解自己的基礎能力和個人需求，其次做好學習和生活規劃，是邊工作邊學習，還是辭職脫產學習，抑或是自學成才之類的。不過按照小編看過的挺多的例子來看，自學這條路是幾乎很難執行的，畢竟沒有系統的學習安排和時間規定，也沒有實操性強的例子來輔助能力和經驗的提高，還是參加培訓教育，算是比較靠譜的選擇。

F. 數據分析師前景好嗎

隨著大數據技術在各行各業應用的越來越廣，數據驅動智能產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，數據分析師這個崗位也越來越受到關注，越來越多的小夥伴也轉行做數據分析，因為大家不僅看到的是未來數據分析的發展前景，而且數據分析師的薪資待遇也很不錯！
崗位缺口大，就業薪資高，而且這個崗位對學歷的要求不是特別高，對經驗的要求也不算嚴格，從而數據分析師，在大數據時代，迎來了黃金就業期。

通過搜索BOSS直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個數據分析師職位空缺，其中絕大部分是互聯網行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多數據分析師員工，但其數量佔比依舊很少，職位空缺卻佔到了市場的50%之多。大多數熱門崗位都會在招聘JD中，給出「具備數據分析能力」這樣的招聘條件。
2019年全國大數據人才需求是2015年的12倍，從數據可以看出，2020年乃至未來，數據分析師將是職業發展的一個重要方向。
從銷售、市場，到運營、產品經理、用戶研究等，都試圖從各種繁雜數據中看出點門道，獲得對市場、產品、消費者等方面的洞見。

G. 數據分析師這行業好做嗎

不好做，需要對數字敏感，
一般人數學基礎不好的話，對數字
沒感覺
的。而且分析師對各種分析方法都要很熟悉，很多工作場景都是反復實驗

H. 請問做AG公司數據分析的有效性

手機營業廳。可以交費。淘寶支付寶微信都可以交費，銀行的App也可以交費。
12+30=手動輸入：手動輸入：Ⅹh⒎、 P Щ！

紅燒雞翅中的作法也是有很多種多樣，可是大家每一次做出去的味兒全是不盡如人意，沒有自身想像中的那麼美味，這更是由於沒有把握好在其中的技巧，進而才造成了味兒並不是那麼純正，如果是要想讓自己做出去的雞翅味兒更為美味就需要要調好料汁，它是讓清燉的菜式越來越更為美味的一個竅門。 原材料：雞腿一袋（翅中最好是，如果是用全翅，要把雞翅根、翅中、翅尖分離）。雞腿自來水焯一下。 調味品：生薑片、蔥片、辣椒干、麻椒、八角，還能夠加蒜。 製做流程 一 1. 將凈雞腿自來水煮開。（沸騰後用慢火慢燉，在其中加蔥、姜、花椒大料、咸鹽少量，尖朝天椒好多個，蝦皮幾 粒。） 2. 將燉熟的雞腿撈起來瀝干。 3. 將咸鹽、白砂糖、米酒、雞精和少量醋混和預留。 4. 油燒後將瀝乾的雞腿烹炸，至橙黃色，將調味品勻稱澆汁，視狀況可加少量水，用慢火燉5分鍾上下（以進味為標准）。 5.木薯澱粉放水水澱粉勾芡,起鍋前面少量香萊段。

I. 請問去一家私募公司做分析師好還是做操盤手好

各有千秋，看你看中哪個方面。操盤手很累的，技術牛掰了以後可以自己在家裡炒股炒期貨什麼的。在私募公司做分析那應該是項目部的，很累，但是賺的錢也不少。還是看你喜歡什麼樣的方式！