请问有做标师和招标业的人吗？调查分析师的前景怎么样？这两个专业哪个好点呢？

1. 请问有做标师和招标业的人吗？调查分析师的前景怎么样？这两个专业哪个好点呢？

前景很好的

2. 职业信息分析师全国有多少人

据可道智慧教育咨询中心的官方数据统计在我国不足10000名职业咨询师、职业信息分析师。

3. （金融专业高手进）理工科背景对金融类工作有没有帮助？

我帮你规划下 只是建议 
你现在高三 大学最起码的是二本 除了理工类本科 会计本科也很不错 为以后从事金融行业打下基础 在本科时考下证券从业5门 有实力还可以考注册会计师（这个不是必须的） 这样毕业后即使不读研起码也能找个正经工作 如果直接读研 那就读个重点大学的金融学或者会计学硕士 一般大学的研究生基本没什么用除非你家有关系 这期间最好考个CIIA或者CFA 这样毕业后才能顺利进入投资银行部 理工本科背景能让用人单位认为你头脑活跃 思维敏捷 而且对于计量金融学有更深入的理解 数学和外语对于高端金融非常重要 因为机构投资不是向散户那样看几个宏观经济指标和技术指标 简单的财务报表 而需要建立复杂的投资组合 建立数据分析模型需要有数学基础 所以会计和数学专业背景学金融相对其他专业很有竞争优势 鉴于你的家庭不是很宽裕 那只能靠你自己的努力 先读重本的数学 会计专业 再考重点大学的金融专业研究生 在此期间先考证券从业 然后考CPA或CFA 基本上毕业后去投行做项目助理没问题 然后再积累几年经验 考保荐人 基本上就是金领中的金领了

4. 想问一下，西安财经学院的信息管理与信息系统这个专业咋样？

信息管理与信息系统专业（商务智能方向）本专业是学院开办的第一个专业，现为四川省特色专业。本专业以商务智能为方向特色，依托“金融智能与金融工程”省级重点实验室和中美联合商务智能实验室，致力于经济管理和信息技术交叉学科的创新与发展，培养既具有现代管理学理论素养，又掌握信息科学理论与技术，具备信息系统设计、管理、海量信息处理与分析能力的复合型专门人才。学生毕业后，能在金融机构、工商企业、政府部门及事业单位从事信息管理、决策支持和信息系统开发工作。主要课程：政治经济学、经济学原理、数学分析、高等代数、概率论与数理统计、管理学、货币金融学、会计学、统计学、程序设计、计算机网络（双语）、数据库系统原理、管理信息系统、信息管理学基础、信息系统分析与设计。特色课程：商务智能（双语）、数据仓库（双语）、数据库应用技术（Oracle）、SAS应用（双语）、项目管理、现代支付系统概论、证券投资信息分析。

5. 大数据就业方向是什么？

大数据的就业方向
大数据主要有三个就业方向，大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。又可分为以下十大职位：

一、ETL研发
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。
三、可视化(前端展现)工具开发
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
八、数据预测(数据挖掘)分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。

十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

6. 想学sas用哪本书较好

http://baike.baidu.com/view/325942.htm 
这是SAS的介绍 

还有,不见得书籍好,有些论坛还是不错的. 
介绍一个 
http://www.mysas.net/forum/index.php 

现在的书都是抄来抄去,买上一本就足够了,更多的是练习,多接触多学习.
以下是我的一些建议.

1.关于习题

各章节所配习题的目的，基本上是为了同学们能够加深对相关章节内容的理解与熟练SAS软件的操作，因此这些作业很少有比较综合的（因为刚开始不可能作综合的练习，SAS软件的基本框架都掌握后就可以综合且有创造的习题了），都比较基础，也比较简单。

更确切地说，这些习题只能叫复习题，是为了大家能够打下SAS程序扎实的基本功而设置，更多地为课外复习时所用。一些比较综合和需要发挥性思考的题目则要等掌握SAS的基本框架时才能作，这些课后习题能够帮助大家对SAS的程序有更深入的了解和掌握，也会对解决复杂问题起到很好的帮助作用。

2.关于例题

学习任何一种软件，最好参考资料是有大量能运行的例子。

SAS程序是比较灵活且技术性很强，需要循序渐进才能把它学好，所以我们刚开始学时只需要掌握其最基本的内容，如系统的基础知识、语句、函数等，不需要在一些很有技术性的语句上花太多时间去推敲。很多东西是系统预设好的语句，是无法推理的，也不需要去推理，初学的关键是通过运行书上的例子，来掌握基础的知识和语句，越牢固越好。初学者切记不要死扣复杂语句等，很多东西等有了基本框架后就很容易明白了。

由于SAS编程技术的特殊性，很多前几章的例题会涉及以后才讲的概念（这也是所有软件都存在的问题），这个时候不要着急去理解后面的概念，重要的是通过记忆和理解的结合，把当前讲的东西都理解好，巩固好。

掌握SAS编程的基本框架，这时所有的东西都能综合在一起，自己的编程技术也上一个大台阶，处理起问题来才会越来越得心应手。所以一开始学习的时候，切忌急躁，要有耐心，有了整体的框架后再来解决问题，才是最有效率的。

3.关于作业

严格来讲，本课程不会有很难的作业题，也考虑了同学们的时间而设置。而且，对基础掌握的越牢固，需要花费在作业上的时间就越少。所以，习题一定要自己做，尤其在一开始，一定要打好基础，这样才不会在考试的时候手忙脚乱理不出头绪。程序很容易复制，但思路是最核心的，思路要自己想，复制作业的危害到底有多大，相信同学们都能认识到，也相信大家会抱着对自己成绩和才学负责的态度来对待作业和考试。

4.关于学习

只要静下心，认真听讲，完成好每一次习题和课堂测验，好好看书，独立思考和作业，这门课就一定能学好。

基本语句原则上都需要掌握，但更重要的是要会查书和使用课本后面的附录，需要一点点灵活和主动学习的精神。一般而言，不常用的语句老师会在讲的时候指出来。只需牢记特别常用语句，许多语句只需要用熟，将来处理实际问题时能根据需要查询语句的用法即可。所以，同学们面对很多例题中的语句，首先不要有惧怕心理，耐心地去理解后，会发现其实都不难。

5.关于测试

测验采取选择题与简答题结合的方式，选择题一般与上机操作有关，2005年开始可能会增加面试。所以理解好课本中的例子，亲自上机操作，运行程序，掌握什么样的语句产生什么样的结果很重要，对于考试时在看似相似的答案中挑出正确的也是很有用处的。考试是为了督促大家学习，决不是为难同学们。

特别鼓励同学们逐渐用SAS软件来解决自己遇到的数据处理、金融计算、统计建模等实际问题。



朱世武老师采记记录_关于学习SAS


1.为什么要学习SAS，用什么样的态度来学习SAS？

SAS是非常有用的软件工具，SAS为经济管理、社会科学、生物医学、质量控制、风险管理等领域的众多用户所采用，是公认的较完善、全面的软件包。目前还没有其它软件可以超越SAS对大型数据进行综合处理能力。SAS本身还提供了很多开发工具，这就使得我们可以用他灵活地来解决很多问题。SAS最具优势的模块是BASE，STAT, ETS, IML，和其他的开发模块。

你们一直想知道SAS在那些具体的工作中会有应用，我想这是一个对学习SAS的误区，SAS作为一个现代社会发展需要的数据处理与统计分析工具，在国外，掌握SAS技能可以找到很好的工作，也许可以作为一个职业。但对于我们金融系的学生，SAS绝不是一个具体的职业，只能是辅助我们工作的一个强有力工具。就像我现在问你，以后哪些工作中会较多的使用word一样，这是很难回答的，如果一定要回答的话就是你的数据处理、计算、统计分析方面的活都可以用SAS很方便的来解决。把SAS说成是学习金融专业的人的工具绝不过分，它真的很方便，尽管一开始学起来会比较难，一旦学好，它有无比的优势，如，一些东西如果用其他软件来算的话可能要一个月，修改一个数据再算一次又要一个月，可是用SAS可能就一上午的事，且保留的SAS程序更方便你以后的修改与计算。确实是，差距真的可以这么大的。这么一个高效的工具做为我们学金融的人一定是要学的。学金融的人只有理论是不够的，必须要能解决实际问题，但金融领域的实际问题哪些不和数据打交道？宋逢明教授说过：“中国金融界，目前，无论是学界还是实务部门，对于金融的理论与技术，会讲的人很多，会算的人很少”，说的就是这个，一些金融计算相当复杂，要想计算可能必须掌握一个合适的软件，如SAS。

必须要强调SAS只是工具，我们金融专业的学生，以后绝对不会去当程序员，去专门的搞SAS技术，首先，那需要其他一些关于计算机的专业知识，要下一番功夫的，再者，我们有自己金融专业的优势，当然要作金融的主流业务。我们学习SAS是要以为运用金融理论解决实际问题服务的，千万不能搞混了主次。

但SAS也不是那么容易就能学好的，开始学习时可能与金融无关，这是必然的。因为你们是从零学起，至于SAS应学到什么程度，我想我们现在上的课程内容加我给同学们的综合应该题就可以了。给同学们的复习题与SAS水平测验题只是为掌握SAS的基本概念和简单程序设计用的，有了这样的基础，一定好好考虑那些综合应用题，那些是老师多年解决实际问题中提炼出来的技巧，能增强同学们解决实际问题的技能。另外，必须强调，自己动手解决问题是极其重要的。如果自己认为不足的话，也可以再深入地学习，但太深了也没有必要，这个依个人而定吧。

同时，对于学生来讲学习SAS还有一个意义在于他能提供一个虚拟的理论与实践相结合的机会，你们学完一个理论后，建立一个模型，模拟一下，实现一下，看看到底是什么样子。这对于加深你们对金融理论的理解是很有帮助的。很多时候，我们解决实际问题也是这个思路，这也为你们以后工作积累经验。多年来，我一直有这样一个习惯：我读过的专著、教过的课程中几乎所有的模型与例子都会有SAS的实现程序，这不仅使我理解的更深刻，增强了我个方面的能力，同时，也为我带学生提供了很好的学习资料。现在不少和我作项目的学生都是通过阅读我以前项目的SAS程序等，很快进入状态的。

一些同学不愿意搞技术，只想着搞管理，实际上技术和管理是分不开的，至少我认为近期在中国还将是样。实际上搞技术的人才是最有资格搞管理的，他们进行了深入的研究，对问题有最深刻的认识，有金融产品设计的经验，有很强的业务水平。他们才知道问题在哪时，关键是什么。接下来如果具备一些适合管理的基本特质，干起管理来就得心应手了。而且搞技术的人收益率曲线是上跷的，时间越长价值越高，而现在一些与金融相关的职业真是的青春饭。

我带出了很多熟练掌握SAS编程的同学（包括自己带的研究生），其中的部分同学已经踏上了工作岗位，我常问他们的一个问题就是：我当初为什么让你们学SAS编程？


2.会使用SAS对即将工作的同学来说会不会是很大的优势？

那是一定的，国外是很认这个的，如果有SAS的水平认证的话，对于想出国的同学或进入外国企业的同学来说是一个优势。尽管国内同在SAS还没有普及，但是有这样一个现象，就是越好的公司SAS用的越多，实力越强的机构用的越多。SAS的普及应该是一个大的趋势，学好了一定会有用的。

3.对于本科生您有什么一般性的建议吗？

我想各位同学要注意培养自己实实在在的能力，包括自己的理论水平和用理论解决实际问题的能力，当然使用一定的工具软件就是最好的例子。对于投行等部门不要太执着，那当中的一些工作是依靠公司名气的，对个人的要求和锻炼并不是最好的。再有大家不要急于求成，要耐心作实实在在的工作。时刻牢记清华的校训：行胜于言。要自己多想，多做。