大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于股票交易调查分析师工资的问题，于是小编就整理了1个相关介绍股票交易调查分析师工资的解答，让我们一起看看吧。
数据分析师就业前景怎么样？
数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛，就业机会多，且不会被轻易替代。
数据分析师负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
无论是国内还是国外，数据分析师的人才需求都很大。
麦肯锡预测，2018年，美国的大数据工程师的缺口是20万人；国内的人才缺口的话，说几百万上千万的都有。
北京数据分析师平均工资： 2017年，10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。
北京数据挖掘平均工资： 2017年，21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%。
不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。
这里给大家举几个例子：
现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。
再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。
最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。
可见，数据分析思维和业务范围已经开始遍布各个行业的各个部门和各个职能，不单单是专门的数据分析师需要懂得数据分析，一般的其他岗位都要开始和数据分析打交道，可见数据分析这个行业只会发展得越来越广泛，从事数据分析行业的工作，是顺应和引领潮流的一个明智之选。
实其我不懂，既然是数据分析师，要有非凡的智慧，能看通透里面的奥妙，才会灵活运用，如股票行业的数据上升，下降必须要有全盘的考虑，仔细分析，数据要真实，摸清虚实等，数据分析师的行业应该正兴起，因为现在股民很多，对股票很感兴趣，但又很迷茫，多么希望有个指点迷津的向导，再结合他们自己的想法，好下赌如有神。
数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。
而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。
可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。
做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。
探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。
到此，以上就是小编对于股票交易调查分析师工资的问题就介绍到这了，希望介绍关于股票交易调查分析师工资的1点解答对大家有用。