币圈资深分析师经验分享

⑴ 炒黄金怎么炒

黄金有很多种的，不知道你要投资的是哪一种，但最近请教我比较多的是现货黄金产品的，现货黄金之所以选择的人比较多，我9年的贵金属分析师经验分享给你：

现货黄金优势
A.T+0形式交易：网上实时在线交易，可随买随卖，操作灵活简单。即使不盯盘，挂单操作也可以自动买入卖出。
B.开盘时间长：周一至周五全球24小时交易且晚上20：00后行情机会大，上班理财两不误。
C.杠杆比例大：以小资金做大投资，约1：100比例，即1000美元买约价值100000美元的黄金
D.双向操作：可买涨买跌，行情上涨可操作盈利。行情下跌也可操作盈利。
E.操作简单：品种单一，只有一种产品，不同于股票有上千只，且交易速度快。不存在无人接货现象，不足1秒钟可完成交易。
F.收益大：当日可进行多次累积操作，且国际金价每日波幅在10—30美元/盎司以上
G.手续费低：一个点就能保本。
如果你前期不会操作的话，可以先下载个模拟，让分析师教你，后期你自己会了就可以自己操作交易了。

⑵ 01篇 技术派在币圈能否玩得转

大家好，我是分析师尼古拉斯，非常高兴与大家共同分享我在币圈的投资教训和心得，这篇文章就以我最近的做单情况为例分享下技术派能否在币圈里稳定赚钱，希望能给大家有一些帮助。

下面是我最近两周的操作记录，当然有几笔亏单也做了深刻的自我反省。

3月底的两周记录

当然我的原则是遵循小亏+小赚+大赚的趋势跟踪体系来分析和交易的，对于逆势的单子来说必须要求有背离和转势的确认结构，而顺势的话则相对轻松一些，也能给很多有效的信号。

对基本面、资金面方面研究则并不那么深入，但这些也是做交易所要掌握的基础信息，如果和技术面产生方向上的共振则是最好的。

我下面就简单对这三个方面来做个剖析吧，重点还是更为擅长的技术面。

（1）基本面

其实有位币圈前辈讲的非常好，如果减半行情不能引发比特币的上涨，那么炒币者还能靠所谓价值共识来炒作吗？所以我们是依然对今年5月下旬的减半有所期待的。

但全球资本市场是互联互通的，仅有不到苹果市值1/3的比特币市场更不能独善其身。年初酝酿出的肺炎疫情，在国内得到了有效控制后，又席卷欧美，意大利、西班牙、美国先后受到严重冲击。美股连续高位钝化，加之肺炎疫情的直接刺激，直接暴跌，而美联储接连救市，连无限量QE的大杀器都派上了，可见这场空头打击确实是非常严重的。

比特币也随着大批资金的撤退和恐慌性抛售，酝酿了312惨案，打破了人们对“数字黄金”的认知。

最近比特币与道琼斯指数有一定的联动性，但从更长周期来看，目前确实没有相对同步的可对标的市场品种来映照加密数字货币，这样使币友们缺失了一个有效的分析工具。

总之目前来看，全球大恐慌之下比特币难有较大的上涨预期，减半行情在大恐慌下也可能不会有太大的作用。

（2）资金面

本人在涉入币圈前一直从事国内商品期货的分析和交易，对成交量、持仓量的运用较多，上涨放量、回调缩量，以及持仓的巨幅波动等，都是判断行情的有效参考，但在加密数字货币的分析上，目前还没有完全用透。

①成交量

成交量的放量是市场交投活跃的直观信号，在上涨趋势中，如果出现上涨放量、回调缩量，其实是非常健康的态势，相信很多做过股票的朋友对这个是了解颇深了。

但局限于市场有限的深度和众多分散的交易平台，导致成交量并不那么同步对应价格的涨跌，所以遇到的这种有效对应的机会并不多。

如下图所以，这是1小时级别上一个为数不多的做多单的机会，成交量则是符合我们以往的运用习惯的。

    ②持仓量

持仓量这个指标估计用到的人少一些，它是统计的当前持有比特币合约的数量总和。如果说成交量是当前市场活跃度的表现，那么持仓量的变化则反应了多空双方对行情走势的选择，用来判断有多少新资金入场、老资金出场。

以上涨趋势为例，如果上涨过程中，持仓量一直增加，则表明多头一直主动开仓，空头被动开仓，多头占优看涨；随着空头不断爆仓亏损，多头止盈出局，会出现减仓上行的情况，这往往是见顶的标志，“空头不死，多头不止”。

比如下图所示，刚好对应的是上面①成交量里的上涨回调走势的持仓变化，可以明显看到增仓上行，这段时间是多头在左右行情的。

最近整体的认知是，我对持仓量变动的使用并不像做商品期货时那么熟练，是后期需要精进的地方。

（3）技术面

其实严格来说，技术面本身是包括资金面的，但为了更好地做区分讲解，这里就只看K线及其指标了。

我之前做股票和期货时，对技术面的信号要求是相对较高的。以股票为例，A股有近4千支股票，这么庞大的池子足够我们优中选优了，所以会严格比对筛选的。笔者正是在做股票期间，总结了一个高概率的看涨图形，暂且称之为反弧形态。

但对比币圈，加密数字货币是联动运行的，与其说我们交易了这么多主流币、山寨币，不如说只做了一个比特币。这样一个品种的范围就决定了，我们如果还是按照股票的思维来操作，那么可能出现的做单机会比较少，也违背了大家的“韭菜”初衷吧？哈哈。

所以因为可选品种限定在了这一个比特币上，也就要求我们更加精进它，对这个品种的了解也就会更深入。 失之东隅，收之桑榆 ，说的就是这个道理。

废话太多了，还是进入正题吧。

①趋势分析

关于行情研判这方面，我之前是一直操作第二波趋势单的。上面也提到了，为了找到更多的交易机会，抄底摸顶的事情也要干了。

抄底摸顶 ：至少出现两次背离，才考虑抄底摸顶；当价格有效突破趋势线或整理边界后，轻仓入场。

趋势跟踪 ：实际是做N字型，当趋势确认后，等待反弹或回调的结束，这个结束的信号往往是一阳/阴穿三线、W底回踩等。

下面分享几个最近做单的图形，都是比较标准的案例。

②仓位管理

市面上关于仓位管理的方法有很多，我个人比较习惯每笔的固定资金比例止损。因为我操作是追求的高胜率、平盈亏比，那么在准确率较高的情况下，固定每笔的亏损额是获得稳定盈利的一个基础条件。

不过这个是因人而异的，有的朋友喜欢固定资金比例的保证金下单，这些都是结合个人操作风格来定的。

③出入场

刚才在①中提到了入场信号，没有提及出场信号。

出场信号方面，我最宝贵的是两条经验，这个也是根据比特币的脾气秉性来总结的。

第一，以做多为例，如果出现长上影K线要做好利润保护，如果出现连续两次长上影K线那么应该减仓保本了。

第二，根据高量柱做收盘价确认出场，这个后文会详细分享。

总之，技术面需要探讨的地方有很多，这里就暂时做个引子吧。

⑶ 一名数据分析师的人生经验: 走过都是财富

生活中，好多人都是这样，对于好多事情，都停留在想象当中，而完全不付诸行动，或懒于付诸行动。认为自己能力超群，可以自学而达到绽放光彩的目的。确实，这世界上有这种人，但你觉得自己是吗？如果不参加数据分析师培训，不接受正统的数据分析师培训学习过程，你能保证，在周一到周五工作累得不想动的时候，在温暖的被窝睡着的时候，你会在周六的早上准时8点起来学习数据分析师培训的内容吗？肯定不可能，除非你会分身。
下面给大家分享一篇篇幅不长的文章——一名数据分析师的人生经验：走过都是财富！没错，走过的路，都是生活的财富，愿这位数据分析师的人生经验，能在你前行的数据分析师道路上，为你指点迷津，拨开云雾，哪怕起的作用只有那么一点点，也是收获。成长的道理上，你我共同进步！

我走过的路，关于数据分析师

所谓世上没有蠢人，只要懒人。而我恰恰就在青春的几年岁月里将自己推到了懒人的行列。在数据分析师的行业里“懒”过了几年，如今回头来看看自己，觉得自己挺乐观的，也挺好玩的。一名数据分析师走过的路，就是我，与你分享分享我的股市，只为让你们更好的成长。希望我的一番经历和总结，可以给你带来一些帮助和借鉴，让你的数据分析师可以走得更坚定、更顺畅！不过纯属借鉴，一切还是得自己慢慢去领悟和体会喔！

走过的路，成长还在继续

疏于总结自己走过的路做过的事就是我的“懒”体现之一，最近看到不少童靴在各种渠道问各种关于数据分析师的问题，比如“快要毕业了想做数据分析师要如何准备面试”，“现在是做XX工作，换工作时想转行做数据分析师应该补充些什么指示”等等，所以决定摆脱拖延症就从总结自己作为一个数据分析师走过的路开始，各位看官觉得有所收益，欢迎点赞，若想拍砖也请求大侠给小女子一些指点。

2008年在黑龙江省某大学统计学本科毕业，放眼我龙江招收统计学学生的岗位只有各种车间统计员(也许是本人没有找到好的机会，不同意这个就业现状的童靴请鄙视我好了)。去几个厂子面试下来，出于不想每天进出车间的原因，开始寻找北京上海的工作机会，于是乎就来到了上海。

第一份工作是在一个对外贸易电商公司做会员统计分析，将当时的工作情况总结为下图，如果现在工作内容和我这份工作相似的童靴可以参考下我转换到下一份工作的方向和需要准备的知识。

工作两年后由于再无法从这份工作中得到提升，于是开始考虑换工作的事情了，由于技术能力有限和机缘巧合，得到了“数据库营销”这份工作，在原有知识和经验的基础上，恶补了SQL数据处理技能和营销知识，当时正值数据库营销的黄金时代，每年对公司的应收贡献不小，工作内容见下图。

做了三年数据库营销之后，由于各大email公司对广告邮件管控愈加严厉以及中国网民非工作邮箱使用活跃度大幅下降，营销效果大打折扣，我的工作热情也渐渐消退，于是开始谋划新的出路。此时数据分析师的职业已经开始风生水起，依靠我的统计学本科背景、SQL数据处理能力以及以往的业务分析经验顺利挤进数据分析师的队伍。目前在做运营岗位的童靴如果想转行做数据分析师可以参考我的转折路径和知识准备，工作内容总结如下图。

做好一名数据分析师，我总结下来12个字，懂业务、勤学习、沟通畅、工具熟，具体展开如下图，各位分析大侠们如果持不同观点，还请不吝赐教，在下先谢过了。

⑷ 沈万豪：新手入市需了解九大阶段，希望可以暖到每一个人

大家好 我是币圈行情分析师（沈老师），专注币圈主流货币走势分析，不高谈阔论，只认真写自己的见解

投资入市有9个阶段需要新手去了解并熟悉。

第一阶段

你刚进入市场，对市场里的一切只不过有个大概的了解，各个合约的规定你也不太清楚，要买什么要卖什么你也没什么主意，你的交易主要看各经纪公司的评论，或者听听朋友的建议，你总觉得他们说得都有道理。你的交易主要是日内的短线，赚点钱你就急着平仓，生怕到手的利润飞了，亏了你就抱着，想着总有解套的时候。

第二阶段

你开始 知道什么是主力合约，盘后就急着看持仓结构。你也知道了一些技术指标，MACD、KDJ、RSI之类的，总觉得它们有时准，有时又不准。你也关心基本面情况，今天那里经济如何？库存多了还是少了？你总是第一时间上网查查看。你的交易比较频繁，时赚时亏，但总的来说，帐户是亏损的。

第三阶段

你在市场上已经交易了一段时间了，但总的来说帐户是亏损的。你觉得要在这个市场赚钱真的很难，你急着想翻本，可你不知道该怎么办。你看了一些关于交易的书，可你觉得他们说的是一回事，拿到这个市场中实际操作又蛮不是那么回事。你觉得还是指标不够精确，于是你试着调整参数，可它们仍然是有时准有时不准。你总希望得到高手的指导。可他们也是有时准有时不准。

第四阶段

你有过大亏或者暴仓的经历了。你知道要在这个市场上生存不能听信那些个评论。于是你开始系统地学习，你把能找到的相关书籍都看了，希望能从中找到一个战胜市场的法宝。你也学习了一些理论之类的。你也知道了要顺势而为、亏损了要止损。可你搞不清这个“势”是怎么确定的，止损设在什么地方才好。你觉得要准确地知道市场何时反转真的太难了，你不相信在这个市场有人可以赚到钱，因为聪明如你都觉得面对市场束手无策，他们怎么可能赚到钱？

第五阶段

你开始明白要在这个市场上赚钱必须要有一套交易系统。可你对这个交易系统具体都包括哪些东西还搞不太明白。你试着将几个指标组合成你的系统，根据它们提供的信号开平仓。可它们经常相互冲突，让你搞不明白此时到底该相信哪个。你试着长线交易，可有时你搞不清到底是回调还是要反转了。你也试着就做日内短线好了，每天赚个三五百块钱，一年下来应该也不少了。可关键是经常今天赚了三百，明天却亏了五百。你的帐单仍然是亏损的，实在不行的话，你考虑是不是该放弃了。

第六阶段

你开始明白在这个市场上你没法预测价格走势，你不行，别人也不行。你开始有一套自己的交易系统，你知道自己只要严守纪律，长远的来看，你该能够赚到钱。你开始用概率来考虑问题，每一次进场，知道风险和报酬的比率各是多少。错了你会止损，盈利的单子你也开始能拿得住了。你的帐单时赚时亏，盈亏基本相当。有时你能按自己的系统交易，有时你不能。但你开始相信这个市场上有人可以赚到钱。你开始能够喊出好单，在论坛上你也开始成为大众关注的焦点。

第七阶段

你开始能够稳定盈利，有自己的一整套交易系统。你已经解决了交易理念的种种问题，开始有了自己的交易哲学。对于技术性的东西你不太关心，你知道只要理念正确，即使是使用简单的移动平均线你也可以稳定获利。你知道哪些是关键的点位，你可以从容地进场，虽然你看不清以后的走势到底如何。某一天你可能先赚五百又亏了三百，但你能正确地执行止损，你知道这些亏掉的钱迟早又会回来。你的心态基本平静，但偶而面对行情的剧烈波动还是会有些起伏，特别是有单的时候。

第八阶段

这时候赚钱对你来说是家常便饭，就像一名驾驶老手开车一样，遇到红灯就停、绿灯就行。交易对你来说完全是无意识的。你不再需要对着图形精确地定义止损的位置，拿着笔或计算器计算着风险和报酬的比率。

第九阶段

这时候的你对世界经济了如指掌，你可以提前预知下一轮的经济走势。一年你只交易几次，也可能一单一拿就是几年。你很少有看盘的时候，多数时间你在打高尔夫或是在太平洋的某个小岛钓鱼。你从不和别人说起交易的事，因为你知道没人能明白。

所有的投资者需要一个好的老师一个专业的团队去引导，我从来不吹嘘自己，从不打盈利截图，实实在在。实力是需要去体验的。不是几张ps的假图可以说明的。

——我是沈万豪【一个专注于分析的老师】操作上或者趋势上有问题的朋友，都可以一起交流学习操作！

⑸ 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

以上是小编为大家分享的关于如何成为一名合格的分析师的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑹ 炒外汇真的能赚钱吗

炒外汇是否赚钱，其实更大程度取决于投资者本身的技术能力和心态，只要投资者能够做好风险防控，加强外汇投资学习，那么炒外汇自然可以赚到钱。
首先外汇交易的优势有：
1、投资期限：全天24小时交易，T+0，当天买入可当天卖出;
2、投资回报：涨跌均有收益机会，收益比较丰厚，单个交易日有一倍以上获利的可能;
3、交易简便：变现快捷，即时交易，100%成交，资金灵活，随时可抽取资金;
4、灵活性：双向不限时交易，获利机会多;
5、透明度高：所有行情、数据和新闻都是公开;
6、全球市场，每日超过4万亿美元成交量，不受庄家操控;
7、技术分析：球每日交易量超过4万亿美元，不受人为改变，最为可靠;
8、投资金额：没有限制，根据个人情况，建议2000-3000美金。
9、风险程度：风险比实盘及远期小，但控制完善，有限价、止损保障。
目前在股票、房地产都不景气的情况下，银行的利率也是低得让人不忍直视，相对来说，炒外汇的盈利机会反而更大。不过需要提醒的是，任何投资都是有风险的，想要在外汇市场真正赚到钱，就必须加强自身的外汇交易知识，只有自己炒外汇的技术过硬，才可能分得市场一杯羹。
【经验】
一、平台选择
炒外汇第一步是选择一个合适的平台。在正规平台上交易，投资者可以不用担心自己的资金安全，交易上就可以做到毫无后顾之忧。
二、投资预算合理
成功的外汇交易者，对于资金的控制是非常有规划的。由于外汇市场的波动较大，用于炒外汇的投资金额必须控制在账户总额的3%-10%。做好资金管理，就是相当于风险控制了。
三、严格执行操作计划
虽说外汇市场的走势瞬息万变，却也不是完全无迹可寻。只要经过合理的分析和预测，外汇行情的方向是可以判断出来的。而一旦在确认大趋势正确的情况下做出了交易计划，那么就必须贯彻到底。左右摇摆的做单，只会被扫损。
四、保持良好的交易心态
俗话说，心态决定成败，在炒外汇过程中尤其如此。没有良好的心态又如何抗击市场的变化呢。能够引起外汇走势波动的因素有很多，行情出现偏离投资者预期的现象也很正常，这时，如果投资者不能保持良好的心态，那么交易的方向极可能出现偏差，如此亏损出场也是可以预见的。

⑺ 炒白银怎样开户

黄金白银T+D：可买涨买跌，不管涨跌都可以赚钱；可以当天买卖，也可以长期持有；保证金交易，只需11%的资金就可以全额投资，资金利用率高
想做黄金白银T+D，去邮政银行，浦发银行，民生银行，平安银行或者建设银行办网银是最好的，回家上网登录网银即可开通黄金白银T+D，只不过你在开通的时候输入我们机构号，交易手续费可以降低（最低万分之4，而且平今仓免费），同时提供行情买卖指导，想做好黄金白银T+D：价格走势方向判断，心态和低手续费是最关键的！黄金白银的价格受欧美经济指标和国际动荡事件影响最大（比如欧美失业率，利率，通胀率，动乱，战争等等），所以平时要关注国际消息面再结合技术面综合分析价格走势，我自从2009年就开始做这个了，现在可以更好地把握这个市场的行情走势。

⑻ 金融分析师的具体工作内容是什么谁有工作经验，能具体聊一下吗

我曾经360金融做金融分析师，和大家聊聊当年我的工作内容。

金融分析师这个工作的主要内容就是两部分，一个部分是对内的沟通，一部分是对外的沟通。

对内的沟通呢，就主要是跟公司里面的其他部门协调。对外的沟通呢，就是跟资金方和项目方两端互相沟通，简单来说，金融分析师做的一件事情呢，就是去做判断和选择。

然后我们因为是在国内做金融分析师，你就不可能是像在国外做这个事情一样，只是去做判断去做选择，你还在一定程度上会承担销售的功能。

你还需要在做出了判断、选择之后，基于你的判断和选择写出研究报告，然后到外面去卖你的这个分析结果。

我们做的事情呢，实际上就是一个中间商的角色，我就是在资方和项目方之间做一个介绍，做一个配合。

简单来说就是，一个人太有钱，那他肯定不希望钱就烂在自己手里，他是希望能够用这个钱去赚更多的钱，所以他要做一件事就是投资。

那有钱的这一方叫资金方。他想要去做投资，需要找那些比较有前景的项目。

什么叫比较有前景的项目呢，就是你能够预期它(这个项目)在未来，是能够赚到稳定的现金流的。如果是这样子的项目，那就意味着你给它投资，它能每年都给你，不仅还款还能还利息，像这种项目就是非常好的项目。

所以我们呢，就是帮资金方去找项目。或者帮项目方去找资金，主要就是做这种两边的撮合这么一个角色。具体的业务主要是三种，一个是采购金融资产，一个是主动管理还有一个投行业务。

⑼ 大数据分析师学习经验分享

大数据分析师学习经验分享

一、大数据分析师不是JAVA程序员
Hadoop架构基于java程序设计，因此大批的IT人士在大数据时代找到了自己的职业锚，而且最快带地进入了这个行业，成为了最先的大数据分析师。但IT人士的宿命就在于他们太IT了，他们热衷于计算更快、处理更高效的程序设计，而忽略了大数据分析的本意，为企业带来商业价值，因此他们只能是大数据分析工程师，而正真的大数据分析师应当了解和熟悉Hadoop技术架构和算法设计，但不必成为一个优秀的JAVA程序员，就象我们只需要知道面包的生产过程，了解某些生产的细节，就能成为一名合格的营养师，而更多的细节性的规程则是一名优秀的面包师份内之事。
二、大数据分析师区别于普通的数据分析师
普通的数据分析师具有一定的数理统计基础，熟悉业务逻辑，能熟练地操作传统的数据分析软件，能使数据成为企业的智慧。他们通常遇到的都是一些结构化、体量小的小数据。而大数据分析师更专注数据获取的架构设计、数据分析模型的选择、指标的选取，他们具有数据分析师的理论素养和业务能力，面对大数据，他们有一整套分布式的数据获取、整理、处理和分析的方案，而且这个方案最终的目标是为数据分析服务，他们具有大数据分析的利器，如mahout、Spark等软件，他们做的更多的工作是如何将非结构化和结构化的大数据过滤成结构化的小数据，从而使更多的普通数据分析师有用武之地。