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【转】金融就业的具体方向及岗位求职建议、考证需求全套介绍
alloon
2016-10-28 16:53
从整体上看,金融学专业这几年在报考方面比较热门,其职业前景普遍看好,但根据实际就业情况看,两极分化比较严重,知名院校的金融学硕士,如果导师影响力较大,在校期间注重实践,同时研究功底比较深厚,刚出校门拿到10万以上年薪者,不在少数。 中国金融市场正在走向国际化,对专业性很强的人才需求迫切。金融学硕士就业人才的需求主要集中在高端市场,例如高校教师和大公司市场研究分析、基金经理、投资经理、证券公司、保险公司、信托投资公司等。 无论是本科毕业,还是硕士毕业,金融学专业毕业生总体上的就业方向有经济分析预测、对外贸易、市场营销、管理等,如果能获得一些资格认证,就业面会更广,就业层次也更高端,待遇也更好,比如特许金融分析师(CFA)、基金经理、精算师、CPA、FRM等。 金融专业就业如此困难,竞争异常激烈,靠什么胜出?今天带大家来看一看。以下图标数据整理自金融小伙伴,团队通过线上投票的形式调查表,公开邀请了超过国内各高等院校及海外学校等2000名多名应届毕业生参与。 Part 1 金融就业的具体方向及岗位 1.金融业就业的方向大统计 银行业由于偏好校招,每年都是解决应届金融就业的大户。证券、信托、基金均是靠风险管理吃饭,相对银行等金融机构,对个人投资管理、金融运营能力要求及学历要求更高,但赚钱相对较易,短期回报较高,且每年也有较大的用人需求。会所/咨询每年也会招募大批求职者,相对高强度的工作对应的是宝贵的工作经验,对于应届毕业生是很好的就业起跳平台。 2.商业银行的就业统计 银行的体制偏向于以内部培训和轮岗的方式培养人才。管培作为其基础岗和招人大户,以明显优势位居第一。资管部、金融市场部、投行部等高利润部门,比较喜欢以社招方式招揽人才,应届毕业生进入较为困难。 3.证券公司的就业统计 投行业务是证券公司主要业务之一,近年因为新三板兴起等原因,投行部每年都会有大量的招聘需求。虽然竞争十分激烈,但是也不排斥许多应届生以此作为起步。根据今年上半年的牛市情况,券商研究所今年招收了一部分比例的应届生。其余资管、机构部门的较高比例,也与大资管业的火热有关。 4.信托公司的就业统计 信托公司的大多数还是集中在信托业务部门;证券投资部门随着股市的火热也有了较多的关注;而风险管理部门也成为现今学生们的重要考虑对象。 5.保险公司的就业统计 保险公司投资部、资管公司,基本上属于金融食物链的最顶端,主要是协助受委托资金的大类资产配置,帮助做好流动性管理和监督资管公司的投资行为。 6.基金公司的就业统计 基金公司招收应届生的总数确因上半年行情火热而增多,但是相对来说研究、产品等部门和岗位进入门槛仍然较高,市场部门相对来说更愿意招生应届生。 7.私募基金的就业统计 随着证券市场的不断发展。私募基金也迎来了较大的发展。就业机会增加,对人才需求大。 8.租赁公司的就业统计 租赁公司在近年来迎来了黄金的发展时期。租赁公司业务以中小客户为主,对客户经理/项目经理的需求量较大。 9.政策性金融机构和监管机构的就业统计 结果显示,进入一行三会(中国人民银行、证监会、银监会、保监会)等监管机构及政策性金融机构的人也算不少,看出这些体制内对于金融应届生显出较为开放的态度。 10.新型金融机构的就业统计 互联网金融近年来有较好的发展,进入这些新型金融机构也不失为一个好的选择。 11.第三方财富管理的就业统计 第三方财富管理是大资管时代崛起的一环,各种三方财富纷纷设立,抢占金融业下游渠道。进入此行业的应届毕业生也不少。 12.四大与咨询的就业统计 由调查数据可知,四大审计在用人需求上缺口很大,每年也是金融相关专业求职的热门岗位;同时咨询岗位也占招募人员近四成比。 Part 2 金融就业的男女比例及院校学历情况 1.男女比例:略有偏差,不至很远 调查显示,虽男生占比比女生高14%,但男女比例相对还算均衡。用人单位在招募时,一般注重员工综合素质多于单纯看重性别。 2.学历构成:研究生基本成为起步要求 目前,由于研究生数量激增,且其知识储备、实习经历和心智更具优势,以内资金融机构为代表的金融圈普遍要求硕士学历。真正愿意招收本科生的只有一些后台部门,或者一些对专业要求比较低的销售岗。 3.毕业院校:对学校出身要求依旧很高 金融业普遍倾向名校的学生。名校学生因为普遍学习能力较强,加上名校配套师资、校友资源等,因而更能得到用人单位的青睐。对于双非本土院校学生,若拥有低调踏实、谦虚好学、肯于吃苦等品质,依旧有机会进入金融圈核心岗位。海外院校学生因为求职时间、实习成本等问题可能会相对处于劣势。 4.所学专业:商科依旧一枝独秀 从数据来看,由于拥有更为扎实全面的金融理论基础和对应的实习经验,能够减少用人单位的培训成本,商科仍旧是金融圈求职大户。而其余专业相对来说占比较小,想要在进入金融圈,可能需要自身不断积累与金融业相匹配的专业素养、实习经历。 5.就业城市:北上广深绝对主流,中西部也在崛起 北上广深因其独天得厚的地理、资源、机会等方面优势,历来是金融求职者的首选目标城市。占比最高的上海作为中国金融中心,各类金融机构林立,就业机会多,优势十分明显。而北京作为中国金融决策中心,拥有无可比拟的总部经济优势。 而华中、西南等地区,也逐渐凭借着市场化的竞争崭露头角。此外,近年来大城市就业压力、环境污染等问题层出不穷,越来越多的金融业求职者选择回到二线城市谋得更好的环境与发展。 Part 3 金融就业的职位要求及证书建议 NO.1:投资银行经理 金融是现代经济中最具魅力和变幻无穷的热门行业,种类纷繁的金融资产为人们提供了众多的投资与融资工具。投资银行作为连接货币市场与资本市场的重要通道,将进一步发展丰富和完善我国的直接融资手段。 在中国今天出现的全民炒股热中,各大投行也扮演了“催化剂”的角色。经过100年的风雨历程,如今投行正承担着证券发行与承销、证券交易经纪、证券私募发行等传统业务,企业并购、项目融资、风险投资、公司理财、投资咨询、资产及基金管理、资产证券化、金融创新等核心业务。 职位要求:专业方面,要求各位毕业生系统学习过金融、投资、法学、法律、金融资产组合管理等专业的金融人才。如果能同时具备人际沟通、客户管理等管理方面的知识,则更具有竞争优势。 另外,投行对于应聘者在经验方面的要求较高。投资银行设置的不少高端职位,一般都优先选择在同行业公司中具有实践经验的高级人才。 给非211、985学生的建议:对于非211 985的学生,进投行部确实事一件非常困难的事;我们给出的建议是分两步走。 第一步:先进入金融行业拿经验,有些小公司会拿到一些关于并购、融资、发债之类的小项目,哪怕是项目边缘的职位尽可能去参加。 第二步:工作一段时间后,再通过熟人引荐去投行部门,或者搞好猎头关系,通过猎头进入。 当你起步不如别人的时候,永远不要冲着钱去,记住你去的目的只是拿经验。许多学生看不上小公司,眼高手低是行业大忌 需要的证书:由于上市融资都会涉及财务、法律、审计等问题,所以如果你具备其中任何一项能力,都会帮到你不少。比如CFA、FRM、CPA、ACCA、律师证等。 投行的工作非常辛苦,每周70-90个小时不等,有些甚至会超过100小时。毫无生活可言,更谈不上工作生活平衡。出差是再平凡不过的事,项目慢的一住就是几个月,项目快的几天后就回去。有人进去后受不了这样的强度离开,也有人乐此不疲。虽然毕业生如此狂热的追求这个职位,但这种没有生活的工作使得很少有人会在里面待一辈子。 NO.2:证券投资部 自营部门是券商以自有资金进行投资获得收益的业务部门。由于是自有资金,因此券商对自营的亏损容忍度比一般的公募基金都要低,那割的是自己的肉啊,做亏损了则直接影响收入,受市场影响较大,收入波动也更大。因此这个部门在熊市时压力会很大,而且也不时有黑天鹅事件发生。目前券商自营部分为几个路数:方向性投资、量化、套保等,趋势是方向性投资规模渐小,量化等增大,未来权益互换、做市等业务的兴起,人才需求会更多。 职位要求:招聘需求一般只招聘助理研究员,通常一个人要看很多行业,工作压力比较大,需要的沉淀时间也比较长。通过逐步学习投资逻辑和分析方法,后续表现好的可以上升到投资经理等。是对投资敏感性较好的人才较好的选择。 需要的证书:经济、金融、金融工程专业较为对口,提前考取证券从业资格,通过CFA一级或二级会比较有帮助。 NO.3:基金经理 随着更多的基金项目和基金管理公司的产生,社会将需要众多的基金管理人才,基金经理就是这一行当中的高层次人才,其职责大致可分为:负责某项基金的筹措;负责基金的运作和管理;负责基金的上市和上市后的监控。 目前这方面的人才十分紧缺,其职业的前景看好。基金行业的职业经理人又以基金经理需求最大。要成为一名合格的基金经理并不容易。 职业要求:一般要具有硕士以上学历,有风险控制专业知识背景,还要具有较强的多学科、多行业分析判断能力,有敏锐的市场嗅觉,丰富的实践经验也是必须的。拥有CFA证书会有非常好的竞争力。 NO.4:金融信息化人员(包括运行监控员、网络管理人员) 现代金融业的发展离不开金融创新,而金融信息化是金融创新的源动力之一。从2000年开始,我国各大商业银行陆续开始了业务的集中处理,利用互联网技术与环境,逐步开通了我们所熟知的网上金融服务,如网上银行、网上支付等。同时,银行安全与服务、电子支付、银行卡联通、CA认证等等专业词已经不再是离我们遥远的词语了,而这一切都归功于金融信息化。 专业要求:对于有经济类、管理类背景的研究生而言,他们所具备的理工科与金融专业双料背景显得不可多得。经过系统地学习电子商务专业、计算机科学与技术、电子科学与技术、信息工程、金融、财务管理等课程后,这些人才更具优势。另外,对于有志于从事金融信息分析的人士来说,具有良好的中、英文读写能力也是必须的。因为各大金融公司引进的国外的技术、人才,都需要熟练地使用英语进行沟通与交流。 NO.5:风险控制员 作为经济圈中的骄子,金融机构风光独好,身价不凡。然而,金融业集财富、智慧和信誉于一身,利益与风险“双高”。随着金融市场的开放,国际金融资本会因政治、经济和市场之变化而在国内外迅速流动,金融体系的风险意识在逐步增强。 专业要求:专业上倾向于学习金融数学、金融工程、数理统计及相关专业以及本地的硕士生。要求有金融控制敏感性,擅长理性分析,了解金融衍生产品定价理论和模型,掌握对期货证券、金融及农产品等相关知识。对期货、证券市场有深入研究的专业人才,更具竞争优势。 近年来,为了有效地控制金融风险,基金公司、期货公司,都亟需一批专业人才。今后会有更多的公司需要精通风险控制的专业人士,这种人才会在将来更有发展前景。 目前我国这方面人才十分缺乏,各大公司会适当地从一些研究方向是期货的同学中优先选择一些同学来进行培养。 NO.6:信托、证券经理 信托、证券相对门槛较高,普遍更倾向于有经验的求职者,但每年也会有一些公司开放一定数量的应届生招聘名额,例如中融信托,去年招收140个应届生,岗位集中在前台业务部门的信托经理助理;中后台的风控、法务、产品支持等。 信托人员入行一般都要先从助理做起,然后按照信托经理、高级信托经理的路径晋升,之后可能做到总监级别并负责业务工作。由于近几年监管部门对信托公司的管理越来越规范,此前信托公司工作半年到1年就能获得晋升的情况将逐步得到控制,规范之后,每一级的晋升速度大约为2到3年。证券与其类似。 职位要求:一是扎实的金融学基金知识;二是基于对市场的长期观察之后得出的投资经验;由于证券投资是高风险、高收益的投资,作为证券经纪人必须通过对政权市场价格变动趋势的研究,把握规律性,并结合影响证券价格的各种因素分析,逐步积累并具备相当的投资经验和熟练的业务操作能力。 近年来,我国股民数量直线攀升。这一庞大的投资群体已经为证券经纪人的崛起提供了巨大的市场。目前我国证券经纪人有证券业务员、佣金经纪人、中介经纪人、交易所中介经纪人之分。 NO.7:证券分析员、金融研究员 主要工作是就证券市场、证券价值及变动趋势进行分析,向投资者或机构发布研究报告。 职位要求:系统学习过证券分析、金融学等知识的硕士生,最好还了解会计财务、审计知识,且有良好的客户沟通表达和专业文字能力。 需要的证书:具有CFA、CPA之类的专业证书,以及通过中国证券业协会举办的证券分析师等专项业务资格考试会加分不少。 NO.8:资产负债管理师及助理 随着人们手中闲置资产的增加,越来越多的人选择了投资理财。为提高收益,需要有专业人士进行合理的资产配置,以实现资产的帕累托最优效应。让老百姓在专业人士的指导下享受“组合投资、分散风险”带来的理财好处,是目前资产负债管理师及助理要做的主要工作。 职位要求:资管业务未来将大发展,尤其是未来券商会大量设立公募基金公司,人才需求是多元的,可以积极关注。专业方面要求系统学过财务管理、会计、金融、理财投资和资产管理组合等相关专业的人才。在这些专业中,对于研究企业债务管理、资产流量等专业方面的人才更是偏爱,因为他们在资产负债管理中更加专业化。 需要的证书:取得CPA或ACCA等相关资格证书,或参加过这些考试的管理会计专业知识者会被优先考虑。有心理学基础的人才能把握消费者的投资心理,把握消费者的消费预期,因此独具竞争优势。经济、金融、、财务、金融工程专业都对口,提前考取证券从业资格,较早准备CFA考试并至少通过CFA一级会比较有帮助。 目前我国金融业的综合经营、交叉竞争格局正在形成,银行、保险、基金之间的业务交叉、相互竞争的格局已逐步形成,无论是进入寿险业还是商业银行,资产负债管理都是其中的一门必修课。 NO.9:审计助理、国际信息系统审计师 金融的无限魅力和无穷变换使它蒙上了神秘的面纱。如何才能揭晓其中的奥秘?如何防范金融行业可能出现的泡沫与风险?审计人才必须要真实面对的问题。审计在经济建设和金融发展中的“信息验证中心”和“管理监控中心”的地位也日渐凸显。 职位要求:专业方面,要求系统学习过统计、数学、金融数学、审计的财经专业或相关专业的硕士研究生。通过一到两门注册会计师、审计师考试的学生在这个职位中更具优势;专业英语掌握程度高的人才也具有竞争优势。审计是建立在统计、数学和财务管理3方面基础之上的,只有同时具备了这3方面的专业知识,才能在竞争中突出自己。 NO.10:金融工程分析师 金融工程是以现代金融活动为研究对象,以金融创新为核心,综合运用以数理分析为中心的现代金融理论、工具、技术与方法,创造性地解决金融问题的一门新兴金融学科,具有较强的应用性与技术性。它把工程思维引入金融领域,综合地采用各种工程技术方法设计、开发和实施新型的金融产品,创造性地解决各种企业面临的金融问题。 专业要求:要求具有硕士及以上学历,计算机专业和金融专业背景,可以熟练使用计算机,熟练掌握MATLAB、EXCEL等软件的复合型人才;能熟练掌握金融时间序列分析和随机分析理论;能熟练使用统计分析软件,如SPSS或EViews等;熟悉Var、极值理论以及其他风险分析模型。 NO.11:研究所 研究所是投资银行发挥定价作用的核心部门,当前全球的大趋势,投资银行的研究部门重要性是越来越大的,同时它也是比较容易受到市场关注的部门。其核心作用是对宏观策略进行判断,同时对各种股票债券进行定价。 而且由于研究所需要在市场上竞争,从而获得排名与佣金等货真价实的收入,所以在全球的经济决策圈也越来越看重投资银行研究部门的报告。而上市公司的股价可能会由于大牌分析师的报告而出现剧烈波动,从而影响其股东回报与融资效果,也都十分看重大牌分析师对上市公司的评价。至于专业投资者,也往往由于投资银行的研究实力而决定其佣金去向。 研究所一般分为宏观策略、行业、固收、金融工程。 宏观策略:一般需要比较强的学术背景,最好系出名门、师从大家,能够比较快的进入宏观领域的圈子,发挥影响力。 行业研究:比较宽容,海纳百川,笔者身边成功的例子有来自实业的、有毕业直接进入研究所的,也有其他部门转岗的,只要付出努力,都能有所成就。 金融工程:过去发展一般,因为国内没有相应的衍生品工具,只能纸上谈兵,不过随着股指期货、两融、未来的个股期权的推出,买方对量化交易研究的需求也越来越多,金融工程的发展空间也不错。 固收:就是固定收益,对债券进行定价。研究员是一个矛盾的行业,既要沉淀下来深入钻研,又要开朗外向与人沟通,还需要长期出差路演和调研,但也是一个付出与回报相对比较对等的行业。 职位要求:擅长写作,不害怕写报告,具有钻研精神,有会计和经济学的基础,善于表达和与人沟通。一般而言行业研究员比较合适的教育背景是专业化的本科 经济或金融的研究生背景,这样从事某个行业研究会有一定基础,之前的同学老师等也是以后的资源。当然金融经济专业的学生也自有用武之地,例如宏观策略金融房地产等。 需要的证书:相关行业专业知识积累,具备一定的金融、财务和会计基础,有CFA、CPA的资格或者通过CFA二级、CPA两门以上都会更好。
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转载---英国数据分析师讲故事:我是如何走上数据分析之路的?
dream9876
2015-2-8 23:28
摘要: 我本科毕业于一个三流的二本院校,专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过,连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌,觉得这样下去连工作都找不到了,于是立马开启了考研的节奏。可 ... 我本科毕业于一个三流的二本院校,专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过,连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌,觉得这样下去连工作都找不到了,于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了,再加当时EX因为准备出国要和自己分手,我简直觉得自己到了穷途末路。 你以为这就是故事的全部吗? 如果一个故事里面没有一点狗血的剧情,那还怎么能称之为故事呢? 是的,我的故事也很狗血,我当时死了命的要出国去追我的EX,于是和父母百般商量,他们最终同意我出国(我家境还好,出国的钱不是问题)。 EX和我分了没多久,又立马找了个新对象,我简直就是TM #@ *@#@#%^(此处省略1万字)。 心灰意冷啊,可是我还是抱有希望,觉得等到国外就好了。 于是在每个寂寞伤心的夜里,我睡不着觉都抱着厚厚的一本雅思口语书在学校的小池塘边上读英语。你能想象半夜两三点我一个人在那读英语的场景吗? 不是因为我喜欢英语啊,只是我不能让自己停下来,要不然满脑子都是EX啊。 最终的最终,我的雅思竟然拿了个7,最让人不可思议的是我竟然成功申请到了一所世界排名前100的名校。这算是逆袭吗? 当时申请国外的专业是随便申请的,哪有心思去选专业啊,满脑子都是EX。 可是就是没想到这个随便的选择,竟然给我带来如此大的影响,我甚至觉得这个选择会影响我的一生。 在此,我说一句,如果你有钱,请一定要去国外学个一两年,你的人生观一定会被改变。如果你觉得我说的不对,尽情的喷我吧,但是我还是保持我的观点。出国改变一生!!!! 我提着大包小包的行李一路奔向了大不列颠的领土,第一感觉就是空气真他妈的好。蓝白白云,鸟语花香,隔壁就是火车站和码头。去学校报道的时候惊讶的发现,我的这个专业竟然只有11个人,不可思议,教授都比学生多啊。隔壁的市场营销70个人啊,简直秒杀我们。 我的专业叫市场分析,可是真的和市场打不着半毛子的关系。我们每天学的是数据,统计学,概率论,数据挖掘还有各种蛋疼的编程。我和我的小伙伴们都惊呆了!! 从那时起,基本上就开启了熬夜战斗的模式,一熬就是一年多啊。每每夜里12点我们都会在机房被保安“赶出来”,空荡荡的校园只剩我们专业小伙伴的身影,那时候真的体会到什么叫“痛并快乐着”。虽然很苦,但是很充实,很开心。 有段时间学SAS,因为从来没接触过编程和数据挖掘,课程难度很大。基本上在上完课后都会去图书馆编程,平均每天都要10个小时左右,一个星期后,我的眼睛被搞坏了,一看到荧光屏就开始疼痛,只能通过不断的点眼药水来减轻酸痛,虽然这样,自己还是坚持把SAS学完,依然每天学习10来个小时。等到SAS课程结束后,我真的是累到了,几个同学送我去医院做检查,医生让我不要再使用电脑,我的双眼已经严重疲劳,泪腺已经被堵住了。。。。。 于是我便抛下一切,去法国和西班牙玩了几天!我在英国的这一年,周一到周五基本上都是在图书馆呆着的,周六周日会出去喝酒,旅游。日子真的很惬意,现在每每想起都十分怀念。也是在英国这一年让我学会了独立,尤其是独立思考,养成了读书的习惯,懂得了追求进步以及享受到通过努力取得成功的那种快感。上面讲得有点乱,没有什么干货,主要是讲一讲自己的经历。下面给大家将一些干货吧,主要关于是我如何在一年之内学完数据分析的。 第一门课程叫做定量分析,其实就是 统计学 ,总共6个课时,每个课时4个小时。讲课内容无非就是统计学的那点知识,国外的老师都是只讲一个框架,然后给一大堆参考文章和书籍自己回去阅读和思考。这些书和文章是一定要看的,而且要仔细的看,因为考试会考到。统计学是整个数据分析的基础,大家一定要学好。多阅读课本,最好有两本能够互相参考。 接下来学的一门课是 多元统计分析 ,用的时 SPSS 软件,3个课时,每课时4小时。自学时间大概是60个小时。这部分主要侧重应用,大家可以阅读 Discovering Statistics by Using SPSS . 作者是大名鼎鼎的Andy Field,出了名的心理统计学家。 书讲得很详细,既涉及到统计学知识,也涉及到如何使用SPSS进行数据分析。 还有两门数据分析课程,一门是讲解 卡方检验,方差检验 等技术手段的,这个没有指定书籍,只有一大堆的参考文献,其实这些方法在统计学教材里都会有,只不过老师单独的列出来进行讲解了。这门课非常有用,让我们对常用的数据分析技术得到了更深一步的理解。另一门课程叫高级数据分析,是讲 如何使用 R 进行 多元数据分析 的,这门课主要的教材就是 R in Action ,这本书在我们的电子版教材里有提供给大家,绝对是学习R语言的最佳书籍,没有之一。 接下来的这门课是 使用 SAS 进行多元统计分析 ,学时3课时,每课时6个小时。讲课的是一个黑人教授,非常的有范,每次都逗我们一帮人笑翻天。虽然SAS只有三个课时,可是学的东西却非常多。从 基础的数据管理 , 清洗 ,到 高级的数据建模 , 诊断 ,都要在三个课时内学完并消化。 SAS的作业也是相当的变态的,需要我们自己去 设计一个调查问券 ,然后自己出去 发问卷进行调查 ,最后将数据 导入到SAS中进行分析 。这整套过程就像在做一个项目,非常的实用,也非常的锻炼人。现在工作了也觉得,当初老师那样做真的是让我们受益匪浅,我懂得了任何的数据分析都需要结合业务去开展。 还有一门课叫做信用风险评估和数据挖掘,这门课是和banking的学生一起上的。用的软件是 SAS Enterprise Miner ,这是SAS公司针对商业数据分析研发的专业软件,非常的好用,在我推荐的电子书籍里也有很多关于此软件的。 SAS EM是一个菜单化的界面,可以让你通过拖拽图表进行 数据挖掘 ,简单易用。 我在英国花了很长时间研究这个软件,如今在公司里用起来得心应手,看到我的同事煞是羡慕。 有一门课叫做 定性分析 ,这是与定量分析相辅相成的一门学科,很锻炼人的思维。这门学科不涉及数据,是从文字的角度让我们去思考一个项目,通过收集到的文字资料进行文本分析,挖掘出资料当中潜在的有价值的信息,得出最初的结论。再结合定量分析,使用数据分析对自己的判断进行佐证。 这个学科还有一个很出名的软件,叫做 nvivo ,大家百度一下便知道,我们当时也是使用该软件进行的定性分析。 还有一门课叫做 数据收集 ,就是学会如何去收集我们所需要的数据,收集完之后该如何保存,修改,清洗。 收集数据是一门艺术,并不是简单的去网上下载或者去图书馆查找资料。我们 需要将一个问题转化成可以量化的事件 ,然后 根据此事件去收集数据 。 最后一门课叫做 网页分析 ,使用的是 谷歌分析 。就是 统计网站的IP量,用户数,点击数,用户路径等指标 。当然谷歌分析的内容远远不止这些,我们可以通过谷歌分析 研究用户行为,评估网站质量 等。 我想,只要是互联网公司,都会放大量的财力、人力、精力在网页分析上的。所以这门课的重要性不言而喻。 课程的学习差不多就这些,当然其中还有很多小课和讲座我没有列出来。希望这些能够帮助大家。 写的不错,分享给大家。 https://bbs.pinggu.org/thread-3548831-1-1.html
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走进2015,看市场营销发展
lutai7
2015-1-20 09:32
全球角度看经济发展,各行各业千变万化。从近几年市场的发展来看,各行各业营销水平增长迅猛,尤其是以电子商务为中心的很多关联行业,对市场的要求是越来越高,这些行业过去相对来讲竞争不是很激烈,但随着整个企业规模越来越大,整个营销的水平在竞争发展的过程中带动了整个行业的发展。 通过近期行业变化我们可以看到,随着竞争的加剧,企业的理性程度也在逐步的加剧,原来大家可以看到合作就是一单一单的合作,现在来越来越多的企业谈合伙和共赢。多赢也可以是一个企业内部的发展共赢,例如鲁泰物矿网的成立,带动了鲁泰物流公司的发展,从而带动整个鲁泰煤业的发展。当下情景来看,成功是你和谁在一起的问题。 跨界跨行业这一趋势也是近年提及比较多的,其实包括现在从营销的角度来讲,各行各业呈现出这种趋势,大家发现在你原来行业,原来我对这个行业不熟悉,我希望更熟悉这个行业的人士通过“空投”进到我的公司,但是大家发现,光吸取本行业的经验是远远不够的。大家最熟悉的周立波,这几年在上海这么火,他洗过盘子,进过监狱,他对整个生活现状百态和理解上升了一定的程度,所以人们就喜欢听他的“清口秀”。很多跨界思维的案例层出不穷,就是把其他行业运用比较成熟的一些经验放在本行业加以延伸和创造,比如说鲁泰物矿网的成立。不同行业的好的做法、好的经验、好的思路正在被不同的行业所接受、所吸纳、所应用。所以我们就可以看到现在为什么有一些行业在进行人力资源构造、招聘的时候都提到我现在其他行业的一些人员和专业、行业人员相结合,才能使目前整个营销和品牌能够做得更好。
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2015管理咨询公司排名
通用咨询
2014-12-17 09:29
2015 全球十大管理咨询公司 1 、埃森哲 全球领先的管理及信息技术咨询机构, 2003 财政年度纯收入达 118 亿美元。拥有 83 , 000 多名员工,在全球 47 个国家和地区设有 110 多家分支机构。为各行各业的客户提供广博精深的专业服务和业务解决方案。在公司战略目标的指导下,为了全方位地满足客户的需求,正在不断拓展业务服务网络,包括管理咨询、信息技术、经营外包、企业联盟和风险投资。 2 、麦肯锡 全球最著名的管理咨询公司之一, 1926 年在美国成立,是专门为企业高层管理人员服务的国际性公司,在全球 44 个国家和地区开设了 84 个分公司,目前拥有 9000 多名咨询人员,分别来自 78 个国家,均具有世界著名学府的高等学位。其业务主要是提供战略方面的咨询,同时还涉足企业金融、商业技术和运营等一系列广泛的咨询领域及管理议题。麦肯锡中国公司被评为 “ 中国最受尊敬企业 ” 之一。 3 、罗兰 . 贝格 罗兰 · 贝格国际管理咨询公司于 1967 年在德国建立,现已成为欧洲最大的管理咨询公司之一,隶属于德意志银行集团,在全球 26 个国家和地区设有 35 个办事处。公司的咨询顾问来自全球近四十个国家。专长于为企业提供公司战略、重建、重组、市场营销、物流营运、企业兼并后联合及人力资源管理等咨询服务,帮助您解决在市场进入战略确定、中国营运模式的建立、合资企业重建与购并、全国销售网络控制及招聘与保留人才方面的问题。 4 、翰威特 翰威特是全球最大的综合性人力资源管理咨询公司之一,具有 60 年的客户服务经验和市场先导地位,专长于为企业提供策略性的人力资源管理解决方案,其客户包括《财富 500 》中 75% 以上的公司。 2001 年度全球的营业额为 15 亿美元,于全球三十七个城市当中,共设有八十五个办事处,全球有一万二千多名顾问人员,总公司设于美国伊利洛州的林肯林郡。在大中华区,翰威特是目前规模最大、资历最深的跨国咨询公司。 5 、通用咨询国际 通用咨询国际是一家致力于专业管理咨询和管理培训的国际管理咨询公司。总部位于美国明尼苏达州,中国业务遍及全国各地。大部分顾问曾在跨国公司担任高层管理职务,并接受过专业的咨询培训。通用咨询国际是国内推出咨询效果与咨询费用挂钩方案的几家管理咨询公司之一。管理咨询项目包括:战略咨询;运营咨询;营销咨询;人力资源咨询;财务预算咨询;业务流程咨询;信息安全咨询;企业信息化规划咨询等多项管理咨询项目。 6 、毕博 毕博总部位于美国弗吉尼亚州麦克林市,是世界最大的管理咨询公司和系统集成商之一,拥有员工 16000 余人,年收入近 29 亿美元,服务全球 2100 多家企业客户,其中包括 72 家美国《财富》 100 强公司、 318 家《财富》 1000 强公司以及超过四分之一的环球《财富》 2000 强公司,并致力于服务中小型企业、 ZF 机构和其它组织,是美国 26 家 ZF 部门中 21 家的主要系统集成服务提供商。毕博有着极高的客户合作保持率,其中前 150 位的保持率为 96 %,而前 50 位大客户的保持率更是高达 100 %。 7 、科尔尼 科尔尼创立于 1926 年,是全球领先的高价值管理咨询公司,分布在 35 个国家 60 多个城市,全世界拥有 5000 名员工, 2002 年收入为 10.84 亿美元。在所有主要行业都拥有广泛的能力、专门知识和经验,并且提供全方位的管理咨询服务,包括战略、组织、运营、商业技术解决方案、企业服务转型和高级猎头服务。 8 、波士顿 波士顿企业管理顾问公司( BCG )是全球著名的管理顾问公司,在战略管理咨询领域堪称业内翘楚,并为公认的先驱。集团创立于 1963 年,拥有超过 2800 位专业顾问,在世界主要城市设有 58 个办公室。公司的使命是帮助客户超过其竞争对手。其在世界各地的主要客户都是规模庞大的企业,其中也包括发展迅速、在本行业内不断开创新领域的中型公司。主要业务涉及消费品及零售业;工业品;能源与公用事业;医疗保健;高新科技;金融服务。 9 、美世咨询 美世人力资源咨询公司是全球最大的员工福利、薪酬和人力资源管理咨询公司。 2001 年,伟世咨询全球营业收入约为 17 亿美元, 2002 年, " 伟世咨询 " 在全球同步更名为 " 美世咨询 " ,业务遍及全球 40 个国家和地区,拥有 142 个分支机构及 13,000 余名员工为中国大陆的企业客户提供更多、更直接的人力资源解决方案与薪酬数据。 10 、凯捷咨询 凯捷集团创建于 1967 年,是全球最著名的管理咨询、技术和外包服务的供应商之一,目前在全球 40 个国家拥有逾 112,000 名员工。凯捷总部设在巴黎,区域业务运营包括北美,北欧以及亚太和中东。 2010 年凯捷集团营业额超过 87 亿欧元,在专业服务领域中位居世界前三名。
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Random Forest using Python
Nicolle
2014-8-4 06:09
随机森林 是一个高度灵活的机器学习方法,拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险。 既可以用来做 市场营销模拟的建模 ,统计客户来源,保留和流失。也可用来 预测疾病的风险 和病患者的易感性。 随机森林是一个可做能够回归和分类。 它具备处理大数据的特性,而且它有助于估计或变量是非常重要的基础数据建模。这是一篇关于使用Python来实现随机森林文章。 什么是随机森林? 随机 森林 是 几乎 任何 预测 问题 (甚至 非直线 部分) 的固有 选择 。 它是 一个 相对较 新 的 机器 学习 的 策略 ( 在 90 年代产生于 贝尔 实验室 ) 和 它 可以 几乎用于 任何方面 。 它 属于 机器 学习 算法 一大类----- 集成学习 方法 。 集成学习 集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型,各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单 预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。 随机森林是集成学习的一个子类,由于它依靠于策率树的合并。你可以在这找到用python实现集成学习的文档: Scikit 学习文档 。 随机决策树 我们 知道 随机 森林 是 其他 的模型 聚合, 但 它 聚合 了什么 类型 模型 ? 你 可能 已经 从 其 名称 、 随机 森林 聚合 分类(或 回归) 的 树 中猜到。 决策 树 是 由 一 系列 的 决策的组合, 可 用于 分类 观察 数据集 。 随机森林 算法引入了一个随机森林来 自动 创建 随机 决策 树 群 。 由于 树 随机 生成 的树, 大部分的树(或许 99.9%树) 不 会 对 学习 的 分类/回归 问题 都 有意义 。 如果 观察到 长度 为 45 ,蓝 眼睛 , 和 2 条腿 , 就 被 归类 为 红色 。 树的投票 所以10000个(概率上)糟糕的模型有*****什么好的?好吧,这样确实没什么特别的好处。但是随着很多糟糕的决策树被生成,其中也会有很少确实很优秀的决策树。 当你要做预测的时候,新的观察到的特征随着决策树自上而下走下来,这样一组观察到的特征将会被贴上一个预测值/标签。一旦森林中的每棵树都给出了预测值/标签,所有的预测结果将被归总到一起,所有树的模式投票被返回做为最终的预测结果。 简单来说,99.9%不相关的树做出的预测结果涵盖所有的情况,这些预测结果将会彼此抵消。少数优秀的树的预测结果将会超脱于芸芸“噪音”,做出一个好的预测。 为什么你让我用它? 随机森林就是学习方法中的 Leatherman 呀。你几乎可以把任何东西扔进去,它基本上都是可供使用的。在估计推断映射方面特别好用,以致都不需要像SVM那样做很多调试(也就是说对于那些最后期限很紧的家伙们真是太棒了)。 一个映射的例子 随机森林在没有精心准备的数据映射的情况下也能学习。以方程f(x) = log(x)为例。 制造一些假数据,并且加上一点儿噪音。 import numpy as npx = np.random.uniform(1, 100, 1000)y = np.log(x) + np.random.normal(0, .3, 1000) full gist here 如果 我们 建立了 一个 基本 的 线性 模型 通过使用 x 来预测y, 我们需要 作 一 条 直线 , 算是 平分 log (x) 函数。 而 如果 我们 使用 一个 随机 的 森林 , 它 不会 更 好 的 逼近 log (x) 曲线 并能够使得它更像实际函数。 你 也许会说 随机 森林 有点 扰乱了 log(x) 函数 。 不管怎样 , 我 都认为 这 做了一个 很 好 的 说明 如何 随机 森林 并 未绑定于 线性 约束 。 使用 变量选择 随机森林最好的用例之一是特征选择。尝试很多决策树变种的一个副产品就是你可以检测每棵树中哪个变量最合适/最糟糕。 当一棵树使用一个变量,而另一棵不使用这个变量,你就可以从是否包含这个变量来比较价值的减少或增加。优秀的随机森林实现将为你做这些事情,所以你需要做的仅仅是知道去看那个方法或参数。 在下述的例子中,我们尝试去指出对于将酒分为红酒或者白酒哪个变量是最重要的。 分类 随机森林也很善于分类。它可以被用于为多个可能目标类别做预测,它也可以被校正输出概率。你需要注意的一件事情是 过拟合 。随机森林容易产生过拟合,特别是在数据集相对小的时候。当你的模型对于测试集合做出“太好”的预测的时候就应该怀疑一下了。 产生过拟合的一个原因是在模型中只使用相关特征。然而只使用相关特征并不总是事先准备好的,使用特征选择(就像前面提到的)可以使其更简单。 回归 是的,它也可以做回归。 我们已经发现随机森林——不像其它算法——对分类变量或者分类变量和真实变量混合学习的非常好。具有高基数(可能值的#)的分类变量是很棘手的,所以在你的口袋中放点儿这样的东西将会是非常有用的。 from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierimport pandas as pdimport numpy as npiris = load_iris()df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)df = np.random.uniform(0, 1, len(df)) = .75df = pd.Factor(iris.target, iris.target_names)df.head()train, test = df ==True], df ==False]features = df.columns clf = RandomForestClassifier(n_jobs=2)y, _ = pd.factorize(train )clf.fit(train , y) preds = iris.target_names )]pd.crosstab(test , preds, rownames= , colnames= ) 看起来很不错! 结语 随机森林相当容易使用,而且很强大。对于任何建模,都要注意过拟合
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Python
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企业的"透视镜"——新视角看财务费用报销管理
mcdh163
2013-12-26 16:15
一本《红楼梦》……经学家看见《易》,道学家看见淫,才子看见缠绵,革命家看见排满,流言家看见宫闱秘事。——鲁迅 又如佛家一句真言,“入佛门之前,看山是山,入佛门之后,看山不是山,成佛之后,看山又是山”. 不同的角度看到不一样的状态,不同的心境领悟到不一样的境界。也许,透过了现象,本质将会是另一种诠释。对于企业来说,不同视角的审视显得尤为重要,不同的视角做出的决策都将会对公司产生深远的意义,也许这个决策会是一个企业迅速崛起的关键亦或是毁灭性的灾难。如何掌握好这个视角是一个企业发展面临的难题。 伴随现代企业商业模式的不断创新,一方面,企业管理中呈现出加大研发创新支出和市场营销支出的“哑铃式发展”特征;另一方面,企业为了准确服务于细分的目标市场,做到以客户为导向,需要不断根据企业战略优化和调整组织机构和业务流程,并形成相应的内部组织绩效。上述变革向企业财务管理提出新的课题:对这些“间接费用”如何管理?换句话说就是很多企业都非常重视开源,但是对于节流,即如何才能快速、准确、全面地进行成本与费用分析与控制,则不够重视,或者说不知道如何进行分析和控制,如何有效地控制费用支出的必要性和合理性? 上述问题,是每一个企业发展所面临的通病,其实也就是财务费用报销的管理。如何对其进行管理?我们可以从 费用发生 、 报销管理 、 财务处理 及成本分析与 预算控制 这四个角度去分析并加以解决。 一、费用发生 企业的发展是建立的费用的基础上,一个企业想要进步,产生费用是不可避免的。对于发生的费用,我们可以总结为:费用是指企业在日常活动中发生的会导致所有者权益减少的、与向所有者分配利润无关的经济利益的总流出。这里我们讨论日常活动中发生经济利益的总流出。日常活动是指企业为完成其经营目标所从事的经常性活动以及与之相关的其他活动。工业企业制造并销售产品、商业企业购买并销售商品、咨询公司提供咨询服务、软件开发企业为客户开发软件、安装公司提供安装服务、租赁公司出租资产等活动中发生的经济利益的总流出构成费用。 而企业要提高在市场上的竞争能力,提高经济效益,成本费用是核心。无论是大型企业还是中小型企业,他们的最终目的都是实现利润最大化,以最小的成本开支,创造更大的收益,所以我们要做的就是在企业内部牢固树立成本效益观念,强化成本控制意识,降低成本费用,提高利润,在费用发生前对其进行有效的控制,起到降本增效的作用。 二、报销管理 报销管理我们可以分为费用填报和审批控制。 企业在费用填报方面,可能会出现单据提供的财务信息不全面、单据为后续成本管理和成本分析提供的信息不充分、填报过程没有提供必要的 流程审批 依据等问题。对此,统一规范的报销模板、清晰明了的报销信息提供显得尤为重要。 对于审批控制方面,报销人可能出现对审批流程的混淆、个人预算的未知等问题。而审批人可能出现单据信息真假的辨别困难、员工预算的未知、其他审批节点的未知等问题。对此,清晰明了的审批流程、明确的个人、部门、项目等预算、单据凭证的可控性显得尤为重要。 三、财务处理 此环节参与角色主要为财务部门的会计岗位和出纳岗位。完成的主要工作包括:支付(核销)货币资金、形成 财务凭证 、清理往来个人应收。对于财务人员而言,要做的是大量类似数据汇总、凭证检索处理以及货币资金收支,工作量极大而且出错率也较高。在此我们所要做的是保证财务处理的灵活性、减少财务人员的工作强度以及降低资金支出环节出错风险。 四、成本分析 对于一个企业而言,做好成本分析与控制,等于给自己做了一个诊断。通过分析与控制,可以发现公司的一些问题,未雨绸缪,让公司趋吉避凶,业务蒸蒸日上,财源滚滚而来。 成本分析也就是审查及评估组成产品的各项成本数据的虚实,以求证成本的合理性与适当性,成本分析有两项重点工作:会计查核和技术分析。会计查核,即查核账簿、凭证和其他记录,以验证成本数据的真实性;技术分析,即用技术方法对成本数据做合理性评估,包括制造技术、质量保证、工厂布置、生产效率等。 预算控制是根据预算规定的收入与支出标准,来检查和监督各部门活动,以保证组织经营目标的实现,并使费用支出受到严格有效约束的过程。预算控制通过编制预算并以此为基础,执行和控制企业经营活动并在活动过程中比较预算和实际的差距及原因,然后对差异进行处理,是管理控制中运用最广泛的一种控制方法。在此,我推荐的是兴元X/3财务协作管理软件中的预算控制方法,该软件在预算控制模块采取了事前预算控制、事中财务核算、事后报表分析的模式,对企业预算起到了合理的人性化控制。 透视整个企业的运作过程,财务费用报销管理在企业内部成本费用的流动上体现出了一幅“价值地图”的作用。 而如何更好地体现出这幅“ 价值地图 ”的作用,是企业取得更大的利益中必不可少的一步。而想要利用好这幅“价值地图”,一款有价值的财务管理软件无可或缺。兴元X/3财务管理软件,事前预算控制、事中财务核、算事后报表分析方便灵活,开箱即用。实现跨地域、异时空、不间断的费用报销管理,从申请,到收单,至付款,从未如此简单。科技成就简单财务,兴元X/3帮助我们的客户,只用原先35%的工作时间,来处理日常费用报销,为企业节省了成本,显著提高了公司在财务管理方面的工作效率。在业务财务一体化管理方面, 兴元X/3 更是帮助客户实现企业业务财务管理的一体化,打通业务管理和财务管理间的信息通路,通过端到端的费用控制及业务管理,实现企业管理标准化,信息化,任何时间,任何地点,只要能上网就能登陆到 网上费用报销系统 ,在线填写 报销单 、审批、查询等工作
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市场营销考试
mrǐ梁
2013-4-26 00:13
明明看了忘这忘那的~~
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