数据分析一做就赚钱(在银行做数据分析好吗)

答：非常好

做银行的数据分析至少带来以下三个好处：

第一、降低了银行放贷的事前审核成本与事后监督成本。

此外，地理的接近性也在一定程度上降低了不少的交通与通讯成本，于是变相增加了银行收益。

第二，坏账处理成本减小。

一旦企业出现违约，银行会采取将抵押品变现或者促使破产企业被兼并等手段来降低损失。根据上文对银行抵押品选择的数据分析，机器设备在群内通常是可以抵押的，而且贷款担保比优于群外，这些都归功于群内抵押品的低变现成本。首先，集群的专业化特性为抵押品处理创造了一个完善的空间，大量同质企业的存在使得破产企业的机器设备必定能在群内找到买主；其次，信息的完善加上地理的接近性，节省了不少搜寻买主的成本；再次，群内常常设有专业的抵押品变卖组织，从银行手中购买抵押品，再以一定的价格在群内变卖，进而提高了资金周转使用率。

第三，破产企业被兼并的可能性增加。

即当某一企业破产后群内另一企业会以很快的速度兼并该破产企业，承担其债权债务。在发放的10份银行问卷中，90％的银行都表示这种接手关系在他们的贷款案例中普遍存在，银行很少出现死账。同样是信息、专业化特性和地理性质的作用降低了兼并收购过程中的搜索成本，降低了交易成本。

我就是做数据分析的，偏业务分析，结合自己的经历聊聊数据分析吧。

数据分析依靠培训去学习有一定意义，但意义没有那么大。数据分析没有专门的系统培训，靠培训也成不了数据分析师，倒是有很多数据分析工具培训教程，比如“小白如何成为Excel高手”，“SQL进阶之路”，“一步步如何成为Python大神”等等，这些都是数据分析用到的工具，但这只能教会你如何使用工具，至于如何分析？为什么这样分析？采用什么样的分析框架？通过培训是很难学习到的，必须经过实践的千锤百炼！

如果你真要转行做数据分析工作，个人认为起码要准备好三项技能准备：

首先对数据获取/数据分析/数据可视化工具有足够的熟悉与运用，工欲善其事必先利其器。对于没有基础的人建议从Excel开始学习，Excel具有容易学，门槛低的特征，每个人都可以学习。Excel学习的差不多可以学习学习SQL，一般大公司获取数据都是数据库，学习SQL利于进入大公司，如果还要深造就需要学习统计学与数学，学习python与r语言，专业的统计与分析工具，更专业的分析。这些都可以通过b站或者网易云课程学习，里面有大量的学习课程。其次要有很强的业务理解深度。数据分析是为业务服务的，为战略决策服务的，脱离业务的数据分析，即使工具使用的再厉害也是纸上谈兵，甚至南辕北辙。业务深度要深入业务，从业务中来到业务中去，基于业务深度理解的分析才是真正的有意义的分析。再次数据分析需要很强的逻辑分析能力。数据是死的，人是活的，分析得出的信息结论都是非常主观的，所以要求数据分析师的逻辑分析能力非常强，否则分析的结论容易错乱百出。提升逻辑分析能力推荐是看书，比如《金字塔原理》/《麦肯锡意识》等等方法论的书，看书的过程和现实生活结合分析，让逻辑渗透到你的生活。

数据是什么？是对现实世界的描述与映射，数据摆在机器里是冰冷的数字与表格，当你利用数据分析时，数据就变成了有价值的信息，可以辅助你作决策，也可以验证你的假设。数据是客观的，但当有人分析利用时便变成了主观的了，通过数据得出什么结论全依靠你从什么角度分析，数据变成了你的工具，为你的目的服务。

数据分析其实很好理解，通过分析数据得出信息或者验证假设，辅助领导或者公司作出正确的决策。举个简单的例子，你是一个水果卖家，最近交易额比前一段时间少了30%，你会怎么做？肯定猜想是不是人少了，还是每个人的消费变少了，如果是人少了，那时为什么人少了？是新开了一家水果店吗？然后你去旁边市场一看，果然旁边新开了一家水果店，而且促销力度很大。在这个猜想的过程中你就在大胆的假设分析求证，这就是一个简单的数据分析过程。

不要把数据分析想象的很难，但也不要把数据分析想的很简单，纸上得来终觉浅，得知此事要躬行，数据分析以实战为要，培训短期内可以应付面试，长期必须要不断的实践才能有所修为。

看是在什么平台。

规范的平台招聘是靠谱的。

规范的平台会作为中间审核者，审核企业的资质，保障招聘信息的有效性。

同样对求职者也会有审核，保障求职者信息的有效性。

在这里，我们应该对大数据公司做一个定位，根据大数据公司的运营性质，运营规模以及运营目的，我们把它分为三类，同时，在每一个类型之中根据他的运营阶段和发展规模，我们把它分为三个等级。

一、区域大区域泛数据公司

这些数据公司是我们目前可以看到在战略层次，以用户为核心目的在某一区域或全国全球范围之内已经拥有大量或海量用户，运营上以用户体验为核心的，大型互联网及移动互联网平台，大型可见的比如BATTMD等等，中型已知的比如KZBQTXE等，小型的就不做举例了。

初级阶段，直接运用数据进行市场行业分析，最用户进行精准画像，分析出用户的消费行为趋势以及消费能力。在同领域内进行消费引导和促进消费交易。

中级阶段，把数据进行批量结构化，同时进行数据分析以及模拟建模，以此构建用户行为趋势算法，达到消费类型，服务产品的个性化推荐目的。

高级阶段，通过人工智能，预见未来各大行业的行业走势以及发展趋势，提前在金融行业，以及领先性产业进行商业布局。

二、垂直领域行业数据公司

以细分化的垂直领域或行业经营为主，已经将自己的产品或服务体系进行平台化处理，通过客户及用户数据，服务于自己的行业，消费发展趋势以及相关决策的，大多数垂直领域的电商平台、交易服务平台、信息中介平台都属于此类公司范畴之内。

初级阶段，通过采集数据和用户数据归类以及整理，将客户进行分门别类，用人工的方式促进二次消费或者服务。

中级阶段，通过大数据分析以及用户行为画像，放大消费者的消费购买能力，同时匹配，横向一体化产业产品以及服务，以此来攫取用户的最大商业价值。

高级阶段，通过垂直领域的用户精准画像以及消费趋势分析，提前预判领域内，未来的心境，服务标准以及服务产品与服务体系，做产业化布局。

三、灰色领域数据变现公司

掌握着一定行业资源、垂直领域数据资源，以数据变现，数据交易，以及数据工具作为产品服务的核心，比较看重眼前利益，将企业的营收和利润最大化的，白色及灰色灰白色产业链公司。

初级阶段，直接将用户的数据进行分门别类的出售，或者以一种工具软件或服务的形式代替客户进行精准营销，以此作为核心的盈利产品。

中级阶段，以数据和用户为核心，构建服务营销平台，以客户自助式用户画像，作为营销目的及营销对象，提供平台化精准用户营销，以此收取费用的，营销服务数据平台。

高级阶段，将用户数据进行脱敏后，公开构建大型数据分析以及舆情监控平台，同时，通过互联网抓取用户公开信信息来进行信息组合，通过规模性数据构建来为大型机构，政府事业单位以及相关的商业应用集团进行趋势，和战略方向判断，同时也以此作为舆论导向的分析工具。

根据目前全球互联网的发展情况，我们暂时可以把大数据公司氛围以上三大类，同时我们未来也清晰的可以看见，所有的行业以及产业链，都会与用户及数据为核心，作为一个自己的商业发展地图。所以大数据公司的运营模式已经并不是一个概念性的商业模式了。

丰富自己的专业知识，努力学习，才能实现，任何愿望都不难，难的就是自己能不能坚持下去，

数据分析是数据处理流程的核心，因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的过程。从行业实践的角度看，能够对大数据进行基本分析和运用，并在业务决策中以数据分析结果为依据，主要集中在银行与保险，电信与电商等领域。

最典型的就是电商行业，对行业数据进行分析，对提高行业的整体运行效率以及增加行业利润都起到了极大的推动作用。

中国数据分析行业前景，一面网络创始人何明科指出：

1、市场巨大，许多企业（无论是互联网的新锐还是传统的企业）都在讨论这个，也有实际的需求并愿意为此付钱。

目前对数据需求最强烈的行业依次是：金融机构（从基金到银行到保险公司到P2P公司），以广告投放及电商为代表的互联网企业等；

2、未来BAT及京东、58和滴滴打车等企业，凭借其自身产生的海量数据，必然是数据领域的大玩家。

但是整个行业很大而且需求旺盛，即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会，也将留出各种各样的细分市场机会让大家可以获得自己的领地。

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相关：大数据分析现状、模式与常用4大分析技术

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可以提升业务能力 为什么说数据分析可以提升业务能力呢?因此懂业务才能更好的进行数据分析,所谓懂业务就是需要了解产品的一系列发展模式。

更好的进行用户分析 数据就是数值,而数值又由数字组成,是我们进行观察计算出的结果。

有利于增长 通过数据分析可以了解到用户的需求从而精准的进行用户定位,继而进行产品的设计理论。

总结 通过以上内容了解了数据分析的重要性以及做好数据分析的好处,而做好数据分析。

这个问题问得非常有深度

一套好的交易系统的确是建立在逻辑之上的，而一切逻辑的根本就是：

事物的本质和原理，已及它发展的逻辑和规律。

你比如说龙头，它之所以能成为龙头，它的条件有两个

1：外因

2：内因

外因就是有题材的刺激使它产生了强烈的利好预期差.

内因就是它自身的筹码结构以及资金对它的认可.

只有资金认可了，它才能在题材的刺激下开启龙头之路

这就是龙头的本质，也是龙头逻辑的起点。

当龙头具备它的本质特征后我们就可以根据它发展的逻辑和规律去驾驭它！

所以你要的根其实就是事物的本质，大道至简。

什么程序员客栈，猪八戒网和威客