现在属于一个信息时代，各行各业都离不开数据分析师。想要学习数据分析的同学请看这里北京证券数据分析师，通过对北京证券有限责任公司桂林西凤路证券营业部介绍？，厉害了，92年"券商首席分析师"，从业4年实现三级跳！，我在京东做数据分析，一位京东数据分析师的工作日常，数据分析师就业分析报告?? 的了解，希望以上信息可以帮助到您。

1.北京证券有限责任公司桂林西凤路证券营业部介绍？

简介：机构原名桂林证券营业部法定代表人：黄学克地址：西凤路１号桂湖花园

2.厉害了，92年"券商首席分析师"，从业4年实现三级跳！

恰如后浪，奔涌而来！近年来，券商分析师年轻化渐显，90后、95后甚至00后分析师都已悉数亮相、屡见不鲜；但放眼整个券业，90后“券商首席”仍是凤毛麟角。近日，国泰君安研究所“官宣”：90后分析师陈显顺正式接棒李少君担任国泰君安研究所首席策略分析师。 图源：国君策略官微据悉，陈显顺生于1992年，今年才28岁，从2016年正式入职，到2021年升任头部券商研究所的策略首席分析师，仅用了4年，这在业内实属罕见。那么，陈显顺何许人也？为何如此“生猛”？01“我不是学霸”奖学金、三好学生、保送清华从公开渠道查询到的资料资料显示，陈显顺是一名学霸。2011年，呼啦啦的火车将陈显顺从浙江送到了四川，成为了一名西南财*子，就读于统计学。在大一时，出于对数学的浓厚兴趣，初生牛犊不怕虎的陈显顺参加了当年的**生数学建模竞赛。虽然竞争者大部分都是大二的学生，但陈显顺及其小组成员还是凭着坚持不懈的努力，斩获省赛一等奖，这让同学们吃惊不已。图源：西南财经*在初尝胜利果实后，众人意犹未尽，次年又参加了美国建模大赛，获得二等奖。大一结束后，成绩优异的陈显顺转入了金融统计与风险管理实验班，任班长、西部梦想行动对外联部部长，曾获*奖学金、三好学生、优秀学生干部、优秀青年志愿者等。而这个妥妥的学霸，却并不认为自己是个学霸。在陈显顺看来，学霸除了是一个称谓，更是一种态度，“叫我学霸不合适。他们只评判成绩，而没有去看你整个过程。学霸应该是那些真正醉心于学习的人。”而在学习之外，陈显顺还经常外出兼职，“我每个寒暑假都会去发传单、做家教，*、*、高中各个年级段我都教，数学、英语、物理各个内容我都可以。我主要以自力更生为出发点，*首先要依赖自己，而不再是父母。感觉经济独立后，我的理财能力得到了锻炼，而且也为家庭减轻了负担。”在度过充实的本科生涯后，2015年，陈显顺保送至清华*经管研究生。024年3连跳恰如后浪，奔涌而来在入学清华读研的同时，陈显顺也进入了国泰君安实习，开启了研究之旅。2016年，陈显顺正式入职国泰君安，从事策略研究，2021年9月，成为策略研究首席分析师。也就是说，短短4年时间，陈显顺便成功跳过了“分析师（研究助理）——高级分析师——资深分析师——首席分析师”的一般职业路径，实现了职业生涯的高起跳。与此同时，陈显顺也是“笔耕不辍”，现已发布联合署名、独立署名的研究报告一百多篇。图源：侠盾研报网这里需要说明一下，按照证监会的要求，分析师必须在券商从业两年后才能取得证券分析师资格，此后才可以独立署名发表研究报告，在此之前可以联合署名。而据*证券业协会数据显示，陈显顺证券投资咨询（分析师）执业岗位的登记日期为2021年8月17日，距今仅有一年多的时间。图源：*证券业协会而今，已是策略研究首席分析师的陈显顺又领衔署名发表了《短期承压：周期为盾，科技为矛》、《从低价股出发，再议风格》、《如何理解人民币升值，外资却在卖股票》等研究文章。连国泰君安研究所所长黄燕铭都如是说：“陈显顺是我最得意的弟子之一。这一次，国君策略的接力棒交到他的手上，我相信他能一如既往地做好。年轻是他的资本，专注是他的标签。恰如后浪，奔涌而来。”而90后首席后浪，并非仅此一例。0390后券商首席们2021年初，一篇《*个90后银行首席的独白》走红网络，*个90后银行首席——张宇也走进大家的视野。图源：金融听宇官微据了解，张宇出生于1991年，2015年至2021年供职于国泰君安研究所银行组，由邱冠华（*首位银行新财富白金分析师）领导；2021年初任安信证券银行业首席分析师，彼时才27岁。时隔两年，2021年初，1994年出生的梁凤洁成为浙商证券研究所的银行首席分析师，取代张宇成为“最年轻银行首席”。值得一提的是，和张宇一样，梁凤洁此前也任职于国泰君安，由邱冠华领导。图源：浙商证券银行研究官微据悉，梁凤洁于2012年考入南京*金融工程专业；毕业后，她又以专业*的研究生复试成绩被保送就读北京*金融专业。2021年进入国泰君安研究所实习，2021年7月研究生毕业后正式入职，仅用一年半时间，便迅速升级为首席分析师。这样的职业道路实在令人艳羡。此外，国盛证券也有两位90后首席分析师，其中计算机首席分析师刘高畅为1990年出生，首席策略分析师张启尧为1992年出生。04同龄人正加速抛弃我不难发现，90后乃至95后分析师业已成为研究行业的新生力量。去年底，新财富发布《2021年*证券研究行业价值报告》，报名参评分析师平均年龄32.5岁，年龄最小的只有24岁，*的57岁。从报名参评分析师年龄区间可以看到，30～35岁之间的从业者最多，占比49.1%。24～29岁的从业者占比28.4%，35～40岁从业者占比17.7%。41岁以上报名参评人占比4.8%。 图源：新财富看到这里，不免让人感叹“同龄人正加速抛弃我”。说好的三十而立，却被岁月磨掉了激情，终泯然于众人。看到别人少年成名，仅剩无限唏嘘。对照自己的不作为，更添无奈、焦虑。但这些都没有用，反又增烦恼，把整个人弄得糟糕糕的。打败这种负面情绪的*方法就是立刻去学习，去追逐，不拖延地迈出*步。想考CFA的就抓紧复习、想健身的就去跑起来......或许我们早已过了“少年时代”，但是只要肯努力，最差的结果，不过是晚一点看到路上的风景而已。▎本文来源：高顿金融分析师，高小吉说财经，高顿注册会计师整理发布。

3.我在京东做数据分析，一位京东数据分析师的工作日常

有人说：“种下一棵树*的时间是十年前，其次是现在”。任何时候，我们都应该抓住机遇，说不定就是改变你现状的一个机会。大家好，又是一年的尾声~ 抓住时间的尾巴，做个总结。这一年，入职京东，截至发稿前，我已经在职京东224天，从事数据分析工作，在本文，可以详尽的知道我日常所使用的数据分析工具，具体的数据分析方法。常用的数据分析工具和语言：EXCEL、SQL、Python、Power BI常用的数据分析方法：对比分析法、漏斗分析法、矩阵关联分析法、5W2H分析法除此之外，还有一些其他的一些数据分析方法，应用于具体的场景和业务类型，后续会逐一进行归类和分享，下面带你走进，我的数据分析工作日常，数据获取、数据清洗、数据可视化、业务分析、数据管理。常用的数据分析方法这里最常使用的方法有对比分析法、漏斗分析法、矩阵关联分析法、5W2H分析法，每一个分析具体到实际的业务场景。对比分析法所谓对比分析法，是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点是：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少。对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同*、不同地区、不同*的比较，也叫横向比较，简称横比。动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数表示，如百分数、倍数等指标。通过对比分析，可以了解自身某一方面或各方面的发展水平在公司、集团内部或各地区处于什么样的位置，明确哪些指标是领先的，哪些指标是落后的，进而找出下一步发展的方向和目标。漏斗分析法漏斗图是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多的管理分析工具，漏斗图是对业务流程最直观的一种表现形式，并且也最能说明问题的所在。通过漏斗图可以很快发现业务流程中存在问题的环节。单一的漏斗图无法评价销售在过程管理中行为是否规范。我们可以利用之前介绍的对比分析方法，对同一环节的前后效果进行对比分析，或对同一环节不同销售行为转化率作比较，得出具体结果。通过漏斗图的对比和转化分析，可以找出销售在过程管理行为中，哪些方面的行为过程较为薄弱，哪些环节的转换率较低，针对这种情况，有的放矢，各个突破，规范销售个人的业务行为。矩阵分析法矩阵分析法是指根据事物的两个重要属性作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。该方法以属性A为横轴，属性B为纵轴，组成一个坐标系，在两坐标轴上分别按某一标准进行刻度划分，构成四个象限，将要分析的每个事物对应投射至这四个象限内，进行交叉分类分析，直观地将两个属性的关联性表现出来，进而分析每一个事物在这两个属性上的表现，因此它也称为象限图分析法。矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，为决策者提供重要参考依据。先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的*、工作中，有利于决策者进行资源优化配置。5W2H分析法5W2H分析法是以五个W开头和两个H开头的英语单词进行提问，从回答中发现解决问题的线索，即何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何（How）、何价（How much），这就构成了5W2H分析法的总框架。该方法广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。针对具体的问题，可以采用5W2H的方法，采用一问一答的方式，若是中途问题解决中发现瓶颈，考虑跟换解决问题的方式，以此达到解决问题的目的。一个成熟数据分析师的职业要求数据分析师的职业要求有哪些？数据分析师需要 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具，还要懂设计，简称“五懂”。懂业务懂业务也是数据敏感的体现。不懂业务的数据分析师，看到的只是一个个数字；懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅是数字，他明白数字代表什么意义，知道数字是大了还是小了，心中有数，这才是真正意义的数据敏感性。懂管理懂管理，一方面是搭建数据分析框架的要求，另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议，如果没有管理理论的支撑，就难以确保分析建议的有效性，所以数据分析师需要掌握一定的管理理论知识。懂分析懂分析是指掌握数据分析的基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效地开展数据分析。不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法。懂工具懂工具是指掌握数据分析相关的常用工具。常用的数据分析工具有Excel、Anaconda、My SQL、SPSS等，建议先用好Excel分析工具。Excel是一款非常实用的数据处理、分析工具，它能解决、满足工作中的80%，同样，应该根据研究的问题选择合适的工具，只要能解决问题的工具就是好工具。懂设计懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然，图表的设计是门*问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，都需要掌握一定的设计原则。

4.数据分析师就业分析报告

一、报告背景随着互联网大数据的日益火热，各大企业对于数据的需求逐日增加。大数据浪潮的袭来，带来了数据分析师岗位的就业。基于此，对前程无忧关于数据分析师岗位招聘的数据进行系统的分析。二、分析目的本分析报告解决以下三个问题：1、数据分析师岗位在哪些城市需求量较大？2、数据分析师岗位的薪资待遇情况是如何？3、数据分析师岗位薪资待遇的发展趋势如何？三、分析报告1、准备数据源利用爬虫工具对前程无忧进行数据分析岗搜索结果进行爬虫，提取分析字段：职位名称、公司名称、工作城市、薪资待遇、学历要求、工作经验以及公司规模。插播一个初级入门数分训练营，目的是了解数据分析如何赋能业务，如果是大佬，请绕行。腾讯教育 联合出品的免费的数据分析入门训练营。5天学习，体验数据分析解决商业问题。点击下面的链接就可以免费获得~ 2、数据清洗2.1、清洗学历要求字段因前程无忧学历项不是必填项，在爬虫过程中会抓取错误数据，需要清洗掉。结果如下。处理过程：将包含“招”的单元格直接替换为“无要求”2.2、清洗工作城市将类似于“广州-天河区”调整为“广州”，便于后期统计城市数据。处理过程：利用数据分列直接调整。2.3、删除数据重复项职位ID是*识别码，所以对职位ID进行排重。处理过程：利用删除重复项功能进行删除。2.4、清洗薪资待遇将日薪直接删除，日薪234个数据均为同一家公司发布的招聘信息，对整体数据会存在一定的干扰性。将年薪直接删除，年薪234个数据均为同一家公司发布的招聘信息，对整体数据会存在一定的干扰性。将月薪的区间范围调整为*值和*值。处理过程：*薪资：利用FIND函数求得“-”从左开始第几位，然后利用LEFT函数从左开始取值，取值范围比“-”位数少1即可；加入IF函数和ISNUMBER函数，判定如果薪资待遇包含“万”，那么计算需要乘以10。*薪资：利用LEN函数求得单元格字符总长度，再减去利用FIND函数求得“-”的位数，即可求得“-”以后的字符总长度。利用MID函数取值“-”以后的字符再减去3（3即为千/月）。加入IF函数和ISNUMBER函数，判定如果薪资待遇包含“万”，那么计算需要乘以10。平均薪资：利用AVERAGE函数直接求平均值。删除【薪资待遇】列2.5、清洗异常值将不包含“数据分析”、“数据运营”和“分析师”等字符的职位删除掉。处理过程：利用FIND函数查找特殊字符并返回结果值，利用COUNT函数计数，利用IF函数判定，如果计数成功则为“是”，表示符合数据分析师岗位；如果计数失败则为“否”，表示不符合，可以删除。剩余2293条数据。3、数据结果可视化3.1、数据分析师岗位在哪些城市需求量较大？依据柱形图所示，数据分析师岗位在上海、广州、深圳和北京需求是偏多的。依据饼形图所示，数据分析师在上海、广州、深圳和北京的需求量接近总数的67%。小结，如果从事数据分析师岗位，在北上广深可以提升成功的概率。3.2、数据分析师岗位的薪资待遇情况是如何？依据柱形图所示，数据分析师岗位大部分集中在1-3年和3-5年，属于年轻化和朝阳化的行业。5-10年的岗位急剧下降，也就是意味着如果5年后没有能力的提升，那么你的就业竞争就会很大。依据柱形图所示，数据分析师薪资待遇深圳和北京*，其次是上海和杭州。追求高薪可以去这些城市发展。3.3、数据分析师岗位薪资待遇的发展趋势如何？依据折线图所示，随着工作年限的逐步增加，薪资待遇也会逐步增加。4、报告总结1）从就业需求来讲，大量的工作机会集中在北上广深和新一线城市。如果想从事数据分析工 作，去这些城市将提升你成功的条件概率。2）从薪资待遇上看，数据分析师留在深圳发展是个不错的选择，其次是北京、上海。3）数据分析是个年轻的职业方向，大量的工作经验需求集中在1-3年和3-5年。对于数据分析师来说，5年的就业岗位数量急剧下降，如果在5年之内没有提升自己的能力，以后的竞争压力会比较大。4）随着经验的提升，数据分析师的薪酬也在不断提高，10年以上工作经验的人，能获得相当丰厚的薪酬。注：因特殊原因，数据图表均未标识数据来源以及爬虫工具名称，请忽略此点。插播一个初级入门数分训练营，目的是了解数据分析如何赋能业务，如果是大佬，请绕行。腾讯教育 联合出品的免费的数据分析入门训练营。5天学习，体验数据分析解决商业问题。点击下面的链接就可以免费获得~知乎营销平台

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