幣圈資深分析師經驗分享

⑴ 炒黃金怎麼炒

黃金有很多種的，不知道你要投資的是哪一種，但最近請教我比較多的是現貨黃金產品的，現貨黃金之所以選擇的人比較多，我9年的貴金屬分析師經驗分享給你：

現貨黃金優勢
A.T+0形式交易：網上實時在線交易，可隨買隨賣，操作靈活簡單。即使不盯盤，掛單操作也可以自動買入賣出。
B.開盤時間長：周一至周五全球24小時交易且晚上20：00後行情機會大，上班理財兩不誤。
C.杠桿比例大：以小資金做大投資，約1：100比例，即1000美元買約價值100000美元的黃金
D.雙向操作：可買漲買跌，行情上漲可操作盈利。行情下跌也可操作盈利。
E.操作簡單：品種單一，只有一種產品，不同於股票有上千隻，且交易速度快。不存在無人接貨現象，不足1秒鍾可完成交易。
F.收益大：當日可進行多次累積操作，且國際金價每日波幅在10—30美元/盎司以上
G.手續費低：一個點就能保本。
如果你前期不會操作的話，可以先下載個模擬，讓分析師教你，後期你自己會了就可以自己操作交易了。

⑵ 01篇 技術派在幣圈能否玩得轉

大家好，我是分析師尼古拉斯，非常高興與大家共同分享我在幣圈的投資教訓和心得，這篇文章就以我最近的做單情況為例分享下技術派能否在幣圈裡穩定賺錢，希望能給大家有一些幫助。

下面是我最近兩周的操作記錄，當然有幾筆虧單也做了深刻的自我反省。

3月底的兩周記錄

當然我的原則是遵循小虧+小賺+大賺的趨勢跟蹤體系來分析和交易的，對於逆勢的單子來說必須要求有背離和轉勢的確認結構，而順勢的話則相對輕松一些，也能給很多有效的信號。

對基本面、資金面方面研究則並不那麼深入，但這些也是做交易所要掌握的基礎信息，如果和技術面產生方向上的共振則是最好的。

我下面就簡單對這三個方面來做個剖析吧，重點還是更為擅長的技術面。

（1）基本面

其實有位幣圈前輩講的非常好，如果減半行情不能引發比特幣的上漲，那麼炒幣者還能靠所謂價值共識來炒作嗎？所以我們是依然對今年5月下旬的減半有所期待的。

但全球資本市場是互聯互通的，僅有不到蘋果市值1/3的比特幣市場更不能獨善其身。年初醞釀出的肺炎疫情，在國內得到了有效控制後，又席捲歐美，義大利、西班牙、美國先後受到嚴重沖擊。美股連續高位鈍化，加之肺炎疫情的直接刺激，直接暴跌，而美聯儲接連救市，連無限量QE的大殺器都派上了，可見這場空頭打擊確實是非常嚴重的。

比特幣也隨著大批資金的撤退和恐慌性拋售，醞釀了312慘案，打破了人們對「數字黃金」的認知。

最近比特幣與道瓊斯指數有一定的聯動性，但從更長周期來看，目前確實沒有相對同步的可對標的市場品種來映照加密數字貨幣，這樣使幣友們缺失了一個有效的分析工具。

總之目前來看，全球大恐慌之下比特幣難有較大的上漲預期，減半行情在大恐慌下也可能不會有太大的作用。

（2）資金面

本人在涉入幣圈前一直從事國內商品期貨的分析和交易，對成交量、持倉量的運用較多，上漲放量、回調縮量，以及持倉的巨幅波動等，都是判斷行情的有效參考，但在加密數字貨幣的分析上，目前還沒有完全用透。

①成交量

成交量的放量是市場交投活躍的直觀信號，在上漲趨勢中，如果出現上漲放量、回調縮量，其實是非常健康的態勢，相信很多做過股票的朋友對這個是了解頗深了。

但局限於市場有限的深度和眾多分散的交易平台，導致成交量並不那麼同步對應價格的漲跌，所以遇到的這種有效對應的機會並不多。

如下圖所以，這是1小時級別上一個為數不多的做多單的機會，成交量則是符合我們以往的運用習慣的。

    ②持倉量

持倉量這個指標估計用到的人少一些，它是統計的當前持有比特幣合約的數量總和。如果說成交量是當前市場活躍度的表現，那麼持倉量的變化則反應了多空雙方對行情走勢的選擇，用來判斷有多少新資金入場、老資金出場。

以上漲趨勢為例，如果上漲過程中，持倉量一直增加，則表明多頭一直主動開倉，空頭被動開倉，多頭占優看漲；隨著空頭不斷爆倉虧損，多頭止盈出局，會出現減倉上行的情況，這往往是見頂的標志，「空頭不死，多頭不止」。

比如下圖所示，剛好對應的是上面①成交量里的上漲回調走勢的持倉變化，可以明顯看到增倉上行，這段時間是多頭在左右行情的。

最近整體的認知是，我對持倉量變動的使用並不像做商品期貨時那麼熟練，是後期需要精進的地方。

（3）技術面

其實嚴格來說，技術面本身是包括資金面的，但為了更好地做區分講解，這里就只看K線及其指標了。

我之前做股票和期貨時，對技術面的信號要求是相對較高的。以股票為例，A股有近4千支股票，這么龐大的池子足夠我們優中選優了，所以會嚴格比對篩選的。筆者正是在做股票期間，總結了一個高概率的看漲圖形，暫且稱之為反弧形態。

但對比幣圈，加密數字貨幣是聯動運行的，與其說我們交易了這么多主流幣、山寨幣，不如說只做了一個比特幣。這樣一個品種的范圍就決定了，我們如果還是按照股票的思維來操作，那麼可能出現的做單機會比較少，也違背了大家的「韭菜」初衷吧？哈哈。

所以因為可選品種限定在了這一個比特幣上，也就要求我們更加精進它，對這個品種的了解也就會更深入。 失之東隅，收之桑榆 ，說的就是這個道理。

廢話太多了，還是進入正題吧。

①趨勢分析

關於行情研判這方面，我之前是一直操作第二波趨勢單的。上面也提到了，為了找到更多的交易機會，抄底摸頂的事情也要幹了。

抄底摸頂 ：至少出現兩次背離，才考慮抄底摸頂；當價格有效突破趨勢線或整理邊界後，輕倉入場。

趨勢跟蹤 ：實際是做N字型，當趨勢確認後，等待反彈或回調的結束，這個結束的信號往往是一陽/陰穿三線、W底回踩等。

下面分享幾個最近做單的圖形，都是比較標準的案例。

②倉位管理

市面上關於倉位管理的方法有很多，我個人比較習慣每筆的固定資金比例止損。因為我操作是追求的高勝率、平盈虧比，那麼在准確率較高的情況下，固定每筆的虧損額是獲得穩定盈利的一個基礎條件。

不過這個是因人而異的，有的朋友喜歡固定資金比例的保證金下單，這些都是結合個人操作風格來定的。

③出入場

剛才在①中提到了入場信號，沒有提及出場信號。

出場信號方面，我最寶貴的是兩條經驗，這個也是根據比特幣的脾氣秉性來總結的。

第一，以做多為例，如果出現長上影K線要做好利潤保護，如果出現連續兩次長上影K線那麼應該減倉保本了。

第二，根據高量柱做收盤價確認出場，這個後文會詳細分享。

總之，技術面需要探討的地方有很多，這里就暫時做個引子吧。

⑶ 一名數據分析師的人生經驗: 走過都是財富

生活中，好多人都是這樣，對於好多事情，都停留在想像當中，而完全不付諸行動，或懶於付諸行動。認為自己能力超群，可以自學而達到綻放光彩的目的。確實，這世界上有這種人，但你覺得自己是嗎？如果不參加數據分析師培訓，不接受正統的數據分析師培訓學習過程，你能保證，在周一到周五工作累得不想動的時候，在溫暖的被窩睡著的時候，你會在周六的早上准時8點起來學習數據分析師培訓的內容嗎？肯定不可能，除非你會分身。
下面給大家分享一篇篇幅不長的文章——一名數據分析師的人生經驗：走過都是財富！沒錯，走過的路，都是生活的財富，願這位數據分析師的人生經驗，能在你前行的數據分析師道路上，為你指點迷津，撥開雲霧，哪怕起的作用只有那麼一點點，也是收獲。成長的道理上，你我共同進步！

我走過的路，關於數據分析師

所謂世上沒有蠢人，只要懶人。而我恰恰就在青春的幾年歲月里將自己推到了懶人的行列。在數據分析師的行業里「懶」過了幾年，如今回頭來看看自己，覺得自己挺樂觀的，也挺好玩的。一名數據分析師走過的路，就是我，與你分享分享我的股市，只為讓你們更好的成長。希望我的一番經歷和總結，可以給你帶來一些幫助和借鑒，讓你的數據分析師可以走得更堅定、更順暢！不過純屬借鑒，一切還是得自己慢慢去領悟和體會喔！

走過的路，成長還在繼續

疏於總結自己走過的路做過的事就是我的「懶」體現之一，最近看到不少童靴在各種渠道問各種關於數據分析師的問題，比如「快要畢業了想做數據分析師要如何准備面試」，「現在是做XX工作，換工作時想轉行做數據分析師應該補充些什麼指示」等等，所以決定擺脫拖延症就從總結自己作為一個數據分析師走過的路開始，各位看官覺得有所收益，歡迎點贊，若想拍磚也請求大俠給小女子一些指點。

2008年在黑龍江省某大學統計學本科畢業，放眼我龍江招收統計學學生的崗位只有各種車間統計員(也許是本人沒有找到好的機會，不同意這個就業現狀的童靴請鄙視我好了)。去幾個廠子面試下來，出於不想每天進出車間的原因，開始尋找北京上海的工作機會，於是乎就來到了上海。

第一份工作是在一個對外貿易電商公司做會員統計分析，將當時的工作情況總結為下圖，如果現在工作內容和我這份工作相似的童靴可以參考下我轉換到下一份工作的方向和需要准備的知識。

工作兩年後由於再無法從這份工作中得到提升，於是開始考慮換工作的事情了，由於技術能力有限和機緣巧合，得到了「資料庫營銷」這份工作，在原有知識和經驗的基礎上，惡補了SQL數據處理技能和營銷知識，當時正值資料庫營銷的黃金時代，每年對公司的應收貢獻不小，工作內容見下圖。

做了三年資料庫營銷之後，由於各大email公司對廣告郵件管控愈加嚴厲以及中國網民非工作郵箱使用活躍度大幅下降，營銷效果大打折扣，我的工作熱情也漸漸消退，於是開始謀劃新的出路。此時數據分析師的職業已經開始風生水起，依靠我的統計學本科背景、SQL數據處理能力以及以往的業務分析經驗順利擠進數據分析師的隊伍。目前在做運營崗位的童靴如果想轉行做數據分析師可以參考我的轉折路徑和知識准備，工作內容總結如下圖。

做好一名數據分析師，我總結下來12個字，懂業務、勤學習、溝通暢、工具熟，具體展開如下圖，各位分析大俠們如果持不同觀點，還請不吝賜教，在下先謝過了。

⑷ 沈萬豪：新手入市需了解九大階段，希望可以暖到每一個人

大家好 我是幣圈行情分析師（沈老師），專注幣圈主流貨幣走勢分析，不高談闊論，只認真寫自己的見解

投資入市有9個階段需要新手去了解並熟悉。

第一階段

你剛進入市場，對市場里的一切只不過有個大概的了解，各個合約的規定你也不太清楚，要買什麼要賣什麼你也沒什麼主意，你的交易主要看各經紀公司的評論，或者聽聽朋友的建議，你總覺得他們說得都有道理。你的交易主要是日內的短線，賺點錢你就急著平倉，生怕到手的利潤飛了，虧了你就抱著，想著總有解套的時候。

第二階段

你開始 知道什麼是主力合約，盤後就急著看持倉結構。你也知道了一些技術指標，MACD、KDJ、RSI之類的，總覺得它們有時准，有時又不準。你也關心基本面情況，今天那裡經濟如何？庫存多了還是少了？你總是第一時間上網查查看。你的交易比較頻繁，時賺時虧，但總的來說，帳戶是虧損的。

第三階段

你在市場上已經交易了一段時間了，但總的來說帳戶是虧損的。你覺得要在這個市場賺錢真的很難，你急著想翻本，可你不知道該怎麼辦。你看了一些關於交易的書，可你覺得他們說的是一回事，拿到這個市場中實際操作又蠻不是那麼回事。你覺得還是指標不夠精確，於是你試著調整參數，可它們仍然是有時准有時不準。你總希望得到高手的指導。可他們也是有時准有時不準。

第四階段

你有過大虧或者暴倉的經歷了。你知道要在這個市場上生存不能聽信那些個評論。於是你開始系統地學習，你把能找到的相關書籍都看了，希望能從中找到一個戰勝市場的法寶。你也學習了一些理論之類的。你也知道了要順勢而為、虧損了要止損。可你搞不清這個「勢」是怎麼確定的，止損設在什麼地方才好。你覺得要准確地知道市場何時反轉真的太難了，你不相信在這個市場有人可以賺到錢，因為聰明如你都覺得面對市場束手無策，他們怎麼可能賺到錢？

第五階段

你開始明白要在這個市場上賺錢必須要有一套交易系統。可你對這個交易系統具體都包括哪些東西還搞不太明白。你試著將幾個指標組合成你的系統，根據它們提供的信號開平倉。可它們經常相互沖突，讓你搞不明白此時到底該相信哪個。你試著長線交易，可有時你搞不清到底是回調還是要反轉了。你也試著就做日內短線好了，每天賺個三五百塊錢，一年下來應該也不少了。可關鍵是經常今天賺了三百，明天卻虧了五百。你的帳單仍然是虧損的，實在不行的話，你考慮是不是該放棄了。

第六階段

你開始明白在這個市場上你沒法預測價格走勢，你不行，別人也不行。你開始有一套自己的交易系統，你知道自己只要嚴守紀律，長遠的來看，你該能夠賺到錢。你開始用概率來考慮問題，每一次進場，知道風險和報酬的比率各是多少。錯了你會止損，盈利的單子你也開始能拿得住了。你的帳單時賺時虧，盈虧基本相當。有時你能按自己的系統交易，有時你不能。但你開始相信這個市場上有人可以賺到錢。你開始能夠喊出好單，在論壇上你也開始成為大眾關注的焦點。

第七階段

你開始能夠穩定盈利，有自己的一整套交易系統。你已經解決了交易理念的種種問題，開始有了自己的交易哲學。對於技術性的東西你不太關心，你知道只要理念正確，即使是使用簡單的移動平均線你也可以穩定獲利。你知道哪些是關鍵的點位，你可以從容地進場，雖然你看不清以後的走勢到底如何。某一天你可能先賺五百又虧了三百，但你能正確地執行止損，你知道這些虧掉的錢遲早又會回來。你的心態基本平靜，但偶而面對行情的劇烈波動還是會有些起伏，特別是有單的時候。

第八階段

這時候賺錢對你來說是家常便飯，就像一名駕駛老手開車一樣，遇到紅燈就停、綠燈就行。交易對你來說完全是無意識的。你不再需要對著圖形精確地定義止損的位置，拿著筆或計算器計算著風險和報酬的比率。

第九階段

這時候的你對世界經濟了如指掌，你可以提前預知下一輪的經濟走勢。一年你只交易幾次，也可能一單一拿就是幾年。你很少有看盤的時候，多數時間你在打高爾夫或是在太平洋的某個小島釣魚。你從不和別人說起交易的事，因為你知道沒人能明白。

所有的投資者需要一個好的老師一個專業的團隊去引導，我從來不吹噓自己，從不打盈利截圖，實實在在。實力是需要去體驗的。不是幾張ps的假圖可以說明的。

——我是沈萬豪【一個專注於分析的老師】操作上或者趨勢上有問題的朋友，都可以一起交流學習操作！

⑸ 如何成為一名合格的分析師

如何成為一名合格的分析師_數據分析師培訓 「21世紀什麼最貴，人才」，在目前大數據時代下，什麼最難找，什麼最貴，實現數據價值的人，數據分析師。 但是對於數據分析師的認識，比較極端，但對數據分析師價值的認識正在回歸理性。很多人對數據分析師的期望，是無所不能，向諸葛亮一樣「指點江山，運籌帷幄」，招了數據分析師，好像一切困難迎刃而解。 的確，好的數據分析師可以在企業中發揮很大的價值，可以對公司未來的用戶行為進行提前預測，從而為營銷人員提供更好營銷參考。例如，以下案例：女兒竟然懷孕了？！美國第三大零售連鎖超市Target的一家店鋪，一名男子闖入進行抗議：「你們竟然給我女兒發嬰兒尿片和童車的優惠券？！要知道她才只有17歲啊」。出於客戶服務的需要，超市經理立刻代表公司進行道歉。然而，若干天後，這位父親再次來到這家超市，很誠摯的向超市經理道歉，原來女兒真的懷孕了，而做父親的沒有察覺，竟然是一家超市提醒了自己，這位父親感到很愧疚。送走了愧疚的父親，超市經理忍不住好奇，向公司總部詢問我們是怎麼做到的。原來Target的大數據工作部門通過數據挖掘的方法「猜到了」這位女士已經懷孕。如何「猜到」懷孕 -Target的大數據工作團隊，通過數據挖掘模型在數據倉庫中找出25項與懷孕高度相關的商品，製作「懷孕預測指數」。比如他們發現女性會在懷孕四個月左右，大量購買無香味乳液。以此為依據推算出預產期後，實施精準化營銷，搶先於競爭對手將孕婦裝、嬰兒床等折扣券寄給客戶。這也是前述案例發生的根源。 上面可以看到，Target實際上通過如下幾件事情完成了「猜測」客戶懷孕，並進行營銷的過程。? 數據倉庫 -基礎數據的梳理。? 數據挖掘 -數據到信息的提煉。? 精準化推薦 -信息到營銷方案的實現。母嬰年齡標簽的意義和價值? 精準化營銷，提升營銷效率 -預知用戶可能需求，從用戶出發，進行精準化推薦，提升營銷效率。? 提前關懷和激勵，增強用戶粘性，提升用戶重復購買 -提前預知未來用戶群的分布特徵，通過營銷活動，關懷並激勵用戶，增強用戶粘性，也可針對性引導用戶進行重復購買。? 把握用戶需求，優化品類結構，提升庫存周轉 -根據未來用戶群的分布特徵，預知可能消費狀況，采購備貨時即可進行參考，在用戶未來需求量大的商品上，加大SKU的寬度和深度，減少需求量小的SKU庫存深度，實現優化品類結構、提升庫存周轉的目標 但是現實中的數據分析師，經常開玩笑說自己是民工，是專門「搬磚」，好像沒有做那麼高大尚的工作。在實際中的很大一部分時候是在寫代碼，取數據，處理臨時需求，一起來看看幾個場景： 場景一：開會數據又「打架」 A公司管理層會上，張三部門領導給出的數據說XX指標是在上升了。李四部門領導給出完全相反，XX指標是在下降了。等討論完數據口徑，會議時間到了。 老闆內心OS ：又白開了，我必須要招個做數據的人，你們就別出數據了。場景二：腦袋一拍，目標就來 B公司運營團隊在做一檔大促，活動方案已好，但目標多少。領導腦袋一拍，直接3X！ 運營團隊內心OS：領導，到底還能不能好好的玩耍？不是說好數據化運營的嗎？場景三：親，快給我數據 親，昨天要的數據好了嗎，要定活動目標了？ 分析師內心OS ：今天又要工作到明天 親，明天老闆開會，快給幾個數據吧！分析師內心OS ：XXX，我剛到家又要加班 親，銷售掉了，看是不是數據有問題？分析師內心OS :明明就是你業務掉了。那一個數據分析師具體工作內容有哪些？企業的價值是如何體現？數據分析師是從數據的角度幫助公司業務團隊監控、定位、分析、解決工作中的業務問題，然後通過數據產品把「洞察」、「知識」結構化的沉澱下來。例如： 所以數據分析師的工作內容分為四個層面：1、處理臨時需求：解決業務一次性，臨時性的數據需求2、報表開發：根據業務需要，與開發工程師討論進行相關報表開發。3、數據分析與挖掘：與業務同事一起溝通，分析業務問題，提供建議; 根據業務需要建立各類挖掘模型。4、數據產品化：通過數據產品化方式解決結構化業務問題。幾點經驗分享：一、有臨時需求的企業才是有生命力的企業，為什麼這樣說？臨時需求的產生來源? 新業務出現? 業務發展過程中會不斷出現問題? 業務發展過程中需要不斷調整優化? 管理層各類思考，你懂的? 報表不可能滿足所有看數據需求二、不要把臨時需求僅僅就當做一個取數工作。學會梳理，管理代碼。三、把臨時需求做為一個了解業務，學習&熟悉業務，發現業務問題的工具。同時與通過各類臨時需求的處理，為業務方提供滿意的，為後續各類工作的開展打下基礎。四、不要設計大而全的報表，這種報表基本上」雞肋」。五、對報表一定要進行生命周期管理。六、對大多數據企業來說，數據主要還是服務「內部」顧客

以上是小編為大家分享的關於如何成為一名合格的分析師的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑹ 炒外匯真的能賺錢嗎

炒外匯是否賺錢，其實更大程度取決於投資者本身的技術能力和心態，只要投資者能夠做好風險防控，加強外匯投資學習，那麼炒外匯自然可以賺到錢。
首先外匯交易的優勢有：
1、投資期限：全天24小時交易，T+0，當天買入可當天賣出;
2、投資回報：漲跌均有收益機會，收益比較豐厚，單個交易日有一倍以上獲利的可能;
3、交易簡便：變現快捷，即時交易，100%成交，資金靈活，隨時可抽取資金;
4、靈活性：雙向不限時交易，獲利機會多;
5、透明度高：所有行情、數據和新聞都是公開;
6、全球市場，每日超過4萬億美元成交量，不受莊家操控;
7、技術分析：球每日交易量超過4萬億美元，不受人為改變，最為可靠;
8、投資金額：沒有限制，根據個人情況，建議2000-3000美金。
9、風險程度：風險比實盤及遠期小，但控制完善，有限價、止損保障。
目前在股票、房地產都不景氣的情況下，銀行的利率也是低得讓人不忍直視，相對來說，炒外匯的盈利機會反而更大。不過需要提醒的是，任何投資都是有風險的，想要在外匯市場真正賺到錢，就必須加強自身的外匯交易知識，只有自己炒外匯的技術過硬，才可能分得市場一杯羹。
【經驗】
一、平台選擇
炒外匯第一步是選擇一個合適的平台。在正規平台上交易，投資者可以不用擔心自己的資金安全，交易上就可以做到毫無後顧之憂。
二、投資預算合理
成功的外匯交易者，對於資金的控制是非常有規劃的。由於外匯市場的波動較大，用於炒外匯的投資金額必須控制在賬戶總額的3%-10%。做好資金管理，就是相當於風險控制了。
三、嚴格執行操作計劃
雖說外匯市場的走勢瞬息萬變，卻也不是完全無跡可尋。只要經過合理的分析和預測，外匯行情的方向是可以判斷出來的。而一旦在確認大趨勢正確的情況下做出了交易計劃，那麼就必須貫徹到底。左右搖擺的做單，只會被掃損。
四、保持良好的交易心態
俗話說，心態決定成敗，在炒外匯過程中尤其如此。沒有良好的心態又如何抗擊市場的變化呢。能夠引起外匯走勢波動的因素有很多，行情出現偏離投資者預期的現象也很正常，這時，如果投資者不能保持良好的心態，那麼交易的方向極可能出現偏差，如此虧損出場也是可以預見的。

⑺ 炒白銀怎樣開戶

黃金白銀T+D：可買漲買跌，不管漲跌都可以賺錢；可以當天買賣，也可以長期持有；保證金交易，只需11%的資金就可以全額投資，資金利用率高
想做黃金白銀T+D，去郵政銀行，浦發銀行，民生銀行，平安銀行或者建設銀行辦網銀是最好的，回家上網登錄網銀即可開通黃金白銀T+D，只不過你在開通的時候輸入我們機構號，交易手續費可以降低（最低萬分之4，而且平今倉免費），同時提供行情買賣指導，想做好黃金白銀T+D：價格走勢方向判斷，心態和低手續費是最關鍵的！黃金白銀的價格受歐美經濟指標和國際動盪事件影響最大（比如歐美失業率，利率，通脹率，動亂，戰爭等等），所以平時要關注國際消息面再結合技術面綜合分析價格走勢，我自從2009年就開始做這個了，現在可以更好地把握這個市場的行情走勢。

⑻ 金融分析師的具體工作內容是什麼誰有工作經驗，能具體聊一下嗎

我曾經360金融做金融分析師，和大家聊聊當年我的工作內容。

金融分析師這個工作的主要內容就是兩部分，一個部分是對內的溝通，一部分是對外的溝通。

對內的溝通呢，就主要是跟公司裡面的其他部門協調。對外的溝通呢，就是跟資金方和項目方兩端互相溝通，簡單來說，金融分析師做的一件事情呢，就是去做判斷和選擇。

然後我們因為是在國內做金融分析師，你就不可能是像在國外做這個事情一樣，只是去做判斷去做選擇，你還在一定程度上會承擔銷售的功能。

你還需要在做出了判斷、選擇之後，基於你的判斷和選擇寫出研究報告，然後到外面去賣你的這個分析結果。

我們做的事情呢，實際上就是一個中間商的角色，我就是在資方和項目方之間做一個介紹，做一個配合。

簡單來說就是，一個人太有錢，那他肯定不希望錢就爛在自己手裡，他是希望能夠用這個錢去賺更多的錢，所以他要做一件事就是投資。

那有錢的這一方叫資金方。他想要去做投資，需要找那些比較有前景的項目。

什麼叫比較有前景的項目呢，就是你能夠預期它(這個項目)在未來，是能夠賺到穩定的現金流的。如果是這樣子的項目，那就意味著你給它投資，它能每年都給你，不僅還款還能還利息，像這種項目就是非常好的項目。

所以我們呢，就是幫資金方去找項目。或者幫項目方去找資金，主要就是做這種兩邊的撮合這么一個角色。具體的業務主要是三種，一個是采購金融資產，一個是主動管理還有一個投行業務。

⑼ 大數據分析師學習經驗分享

大數據分析師學習經驗分享

一、大數據分析師不是JAVA程序員
Hadoop架構基於java程序設計，因此大批的IT人士在大數據時代找到了自己的職業錨，而且最快帶地進入了這個行業，成為了最先的大數據分析師。但IT人士的宿命就在於他們太IT了，他們熱衷於計算更快、處理更高效的程序設計，而忽略了大數據分析的本意，為企業帶來商業價值，因此他們只能是大數據分析工程師，而正真的大數據分析師應當了解和熟悉Hadoop技術架構和演算法設計，但不必成為一個優秀的JAVA程序員，就象我們只需要知道麵包的生產過程，了解某些生產的細節，就能成為一名合格的營養師，而更多的細節性的規程則是一名優秀的麵包師份內之事。
二、大數據分析師區別於普通的數據分析師
普通的數據分析師具有一定的數理統計基礎，熟悉業務邏輯，能熟練地操作傳統的數據分析軟體，能使數據成為企業的智慧。他們通常遇到的都是一些結構化、體量小的小數據。而大數據分析師更專注數據獲取的架構設計、數據分析模型的選擇、指標的選取，他們具有數據分析師的理論素養和業務能力，面對大數據，他們有一整套分布式的數據獲取、整理、處理和分析的方案，而且這個方案最終的目標是為數據分析服務，他們具有大數據分析的利器，如mahout、Spark等軟體，他們做的更多的工作是如何將非結構化和結構化的大數據過濾成結構化的小數據，從而使更多的普通數據分析師有用武之地。