這是別人用1.5個小時繪制出的動態(tài)數(shù)據(jù)看板

　　

　

這是我花了1天做出來的圖表

　　

　　

金融人制作材料大多都是以表格和圖表的形式呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)先從Wind上導(dǎo)下來，但是

如何對數(shù)據(jù)進行處理和清洗?

　　

如何用Excel計算出我們想要的結(jié)果和最終表格?

　　

如何制作更精美的圖表?

　　

數(shù)據(jù)處理能力確實很重要，但數(shù)據(jù)挖掘能力要求也不低

你的工作中，有沒有遇到這樣的吐槽：

“無語了~~~~招聘一個新員工幫忙，竟然還不如自己一個人干得快!

讓他找個數(shù)據(jù)，弄的慢，結(jié)果還不讓人放心，最后還是我現(xiàn)編一份Wind操作技巧給他?

　　

以后招人一定!必須!得加上一條熟練使用wind!”

隨意一搜，現(xiàn)在招聘實習生都這樣了

　　

　　

小編深深地恐慌起來…

對于職場新人來說這樣的場景是不是經(jīng)常見?

——“XX，給我跟蹤下XX行業(yè)的重要指標并寫份報告分析一下。”

　　

——“今天早上做出來!”

　　

——“XX，給我做個基金排名，分析下收益率，算下回撤，包含近一個月、3個月、1年成

　

立以來的年化與非年化收益率。”

　

——“下班前給我!”　

　　

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數(shù)據(jù)的收集處理能力和財務(wù)分析能力一樣，構(gòu)成了金融大咖們的兩大核心競爭力。

　　

而對于游走在業(yè)績分析會與路演會間隙做相關(guān)數(shù)據(jù)報告的資深金融人來說，Wind是他們的第一支兵器。

目前，簡單的Excel技能都不足以滿足金融人士的數(shù)據(jù)處理需求。

如今投行大咖的基本標配是熟練掌握使用Excel勝任批量操作、處理復(fù)雜函數(shù)甚至自定義Excel選項卡。

你以為這就結(jié)束了么?

　　

據(jù)說，單純只會Wind和Excel，也已經(jīng)無法讓你擁有絕對的自信了。

2018年從頂級投行開始，Python已經(jīng)成為投行、基金、咨詢行業(yè)必備的一項技能。

　　

以Python為代表的數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的風口已經(jīng)呈現(xiàn)爆發(fā)狀態(tài)。

面臨這樣的情景，金融出身的我們可能要問：Python又該從何入手… >>>點擊咨詢課程相關(guān)問題

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