认识个情感分析师好厉害 帮很多人都挽回了感情 真的发现情感分析师都那么厉害呢
感情的要素有哪些，他们非常清楚，所以，无论处在感情困惑中的人，自己感觉有多么复杂，其实就是那么几件事情自己没有看清楚，一旦有人告诉她，你在乎的东西本质上究竟价值如何，你还在乎的东西没有抓住，那么当事人自然豁然开朗。
请问有人知道一位分析师叫谭灿芸的吗?我最近 亏损的很厉害，我想寻求她的帮助
谢谢好心人告诉我一下
我用汇聊有段时间了把 在他们的牛人群里面 里面很多厉害角色，想学投资技巧的话 可以去用汇聊的 对于做外汇的人来说 这个软件功能很全面 面面俱到，偶尔听分析师交流经验也是可以的 希望对你有帮助
如何快速入门并成为厉害的数据分析师
一、数据分析师有哪些要求
1、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。
2、工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等3、业务理解能力和对商业的敏感性。
对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题，只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。
4、汇报和图表展现能力。
这是临门一脚，做得再好的分析模型，如果不能很好地展示给领导和客户，成效就大打折扣，也会影响到数据分析师的职业晋升。
二、请把数据分析作为一种能力来培养从广义来说，现在大多数的工作都需要用到分析能力，特别是数据化运营理念深入的今天，像BAT这样的公司强调全员参与数据化运营，所以，把它作为一种能力培训，将会让你终生受益。
三、从数据分析的四个步骤来看清数据分析师需具备的能力和知识：数据分析的四个步骤（这有别于数据挖掘流程：商业理解、数据理解、数据准备、模型搭建、模型评估、模型部署），是从更宏观地展示数据分析的过程：获取数据、处理数据、分析数据、呈现数据。
（一） 获取数据获取数据的前提是对商业问题的理解，把商业问题转化成数据问题，要通过现象发现本质，确定从哪些纬度来分析问题，界定问题后，进行数据的采集。
此环节，需要数据分析师具备结构化的思维和对商业问题的理解能力。
（二） 处理数据一个数据分析项目，通常数据处理时间占70%以上，使用先进的工具有利于提升效率，所以尽量学习最新最有效的处理工具，以下介绍的是最传统的，但却很有效率的工具：Excel：日常在做通报、报告和抽样分析中经常用到，其图表功能很强大，处理10万级别的数据很轻松。
UltraEdit：文本工具，比TXT工具好用，打开和运行速度都比较快。
ACCESS：桌面数据库，主要是用于日常的抽样分析（做全量统计分析，消耗资源和时间较多，通常分析师会随机抽取部分数据进行分析），使用SQL语言，处理100万级别的数据还是很快捷。
Orcle、SQL sever：处理千万级别的数据需要用到这两类数据库。
当然，在自己能力和时间允许的情况下，学习新流行的分布式数据库及提升自身的编程能力，对未来的职业发展也有很大帮助。
分析软件主要推荐：SPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics（偏统计功能、市场研究）、SPSS Modeler（偏数据挖掘）,不用编程，易学。
SAS：老牌经典挖掘软件，需要编程。
R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。
随着文本挖掘技术进一步发展，对非结构化数据的分析需求也越来越大，需要进一步关注文本挖掘工具的使用。
（三） 分析数据分析数据，需要用到各类的模型，包括关联规则、聚类、分类、预测模型等，其中一个最重要的思想是对比，任何的数据需要在参照系下进行对比，结论才有意义。
（四） 呈现数据该部分需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报，需要用到金字塔原理、图表及PPT、word的呈现，培养良好的演讲能力。
（五） 其他的知识结构数据分析师除了具备数学知识外，还要具备市场研究、营销管理、心理学、行为学、产品运营、互联网、大数据等方面的知识，需要构建完整广泛的知识体系，才能支撑解决日常遇到的不同类型的商业问题。
所谓的分析师那么厉害，为什么自己不做单
分析师是这个世界上最低能的人。
倒不是说这些人笨到什么程度，因为如果分析师准，那么早就亿万富翁，也用不着当分析师。
那当分析师的都是分析不准的。
这个职业，从逻辑上讲，就不该存在。
黄金分析师有那几个特别厉害的
你说的金融分析师可能包含几类：1）证券公司做行业研究，基本上是懂金融、经济、管理的的数据分析师，要求写作能力好，要求高学历，硕士是最低门槛，北美名校博士最好，市场需求稳中有降；2）基金公司研究员，只要你推的股票涨就行，这时候你需要比证券公司研究员多一些务实，干几年你可能被淘汰（因为你推的股票不赚钱），也可能成为基金经理，轻松年收入几百万，市场需求下降，因为量化交易的大量应用会使得你赚不到钱，并且不需要那么多人了；3）理财规划师，随便一个本科生考个证券从业资格证就行，你需要能说会道，类似于推销员，随着理财推荐软件的应用注定要被历史淘汰，有志青年千万别入坑；4）投行或私募二级市场（不过通常不叫金融分析师），你需要懂法律、会计、金融、管理，还要性格很强势，情商很高，市场需求稳定，学历必须是名校硕士，博士不需要，如果家庭背景十分深厚可以帮你很大忙。
5）量化投资方面，你需要计算机极好，金融建模极好，你可以本科学物理，修个金融双学位，研究生读个计算机，做这个是最赚钱的，如果你干金融，三十几岁，一年赚几亿，（我认识这种人，很低调的说）那一定是做量化投资了，诱人吧，不过极难，因为金融市场基本是零和博弈，你赚的钱都是别人亏掉的钱，你凭什么赚钱，因为你比别人聪明，久而久之，不聪明的人都跑开了，怎么办
你必须是最聪明的，不是你们班最聪明，而是全世界最聪明。
如果你不是全世界最聪明的，也可能赚钱，那你只能指望比你傻的人跑开的慢一点。
你要是只读本科的话都挺难的，不过运气好的话可以进私募，不过比较好的私募很少招应届生，换句话说基本没戏。
不过读个好点的硕士也没太大问题，只要你本科学校好+本科成绩好，然后你就可以保研或者申请境外研究生项目了，考研就算了，跟我读：决，对，不，考，研。
你说的数据分析师大概分为两类：一类叫数据分析师，需要你懂概率论与统计（数学不差学门课就行了），你还要懂业务，比如你给京东做数据分析师，你还要懂电商运营和商品相关的知识，要想做这个你最好学计量经济学和各种经济学（不过不是必须）；第二类叫数据挖掘工程师，技术流，你需要是计算机专业毕业的。
总之，你可以考虑计算机+经济学双学位，学校好点，成绩不差，找个这方面工作没问题。
你说会不会不冷门，现在就不冷门了，而且这方面二十年内只会更火，很有前途。
至于你说留在香港，其实没必要这么早打算，感觉深圳在全面取代香港的漫漫征途中，十年后哪里更有发展还不一定，广州也不错，生活成本低。
总之，你想干这些，本科先学个数理方面的专业，数学、物理、计算机、数理金融、金融工程、统计精算、经济学也行，数学、物理的话你要进公司最好读个相关业务的硕士、第二学位，计算机可以直接进互联网企业，做程序员、数据挖掘，都是很有前途的，赚钱也不少的。
顺便说一句，学这些、做这些事情都需要你先天很聪明，后天肯动脑，因为都比较难，假如你不知道什么叫难的话，做做中学奥林匹克数学、物理题就知道了，不怕奥数奥物，这些专业完全没问题。
职业规划不必说我以后就要做某个具体的工作，本科只要你学的东西你本身感兴趣、对社会能创造价值、出路不窄就行，但是你可以朝着某个目标努力，比如你朝着数据分析师（数据挖掘工程师）努力，学好相关技术，到时候你发现自己不喜欢那个工作，或者有更好的机会，你学的技术也能用上，那样就是一个成功的职业规划。
比较厉害的黄金分析师
个人感觉金融界陈涵 薇蛮 厉害的
