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你能做出这样的图表么↓↓↓ 小编我，原来的工作主要是Excel的数据录入和数据分析，同样的工作内容，别人用1.5个小时就能绘制成下方这样动态的数据看板 而我只有这样的水平↓ 一整天的结果，就拿出这样的图表 公司成本要降低，我终于还是被辞退了…… 金融人制作材料大多都是以表格和图表的形式呈现的 数据先从Wind上导下来，但是 如何对数据进行处理和清洗？ 如何用Excel计算出我们想要的结果和最终表格？ 如何制作更精美的图表？ 数据处理能力确实很重要，但数据挖掘能力要求也不低 你的工作中，有没有遇到这样的吐槽： “无语了~~~~招聘一个新员工帮忙，竟然还不如自己一个人干得快！ 让他找个数据，弄的慢，结果还不让人放心，最后还是我现编一份Wind操作技巧给他？！以后招人一定！必须！得加上一条熟练使用wind！” 随意一搜，现在招聘实习生都这样了 小编深深地恐慌起来… 对于职场新人来说这样的场景是不是经常见？ ——“XX，给我跟踪下XX行业的重要指标并写份报告分析一下。” ——“今天早上做出来！” ——“XX，给我做个基金排名，分析下收益率，算下回撤，包含近一个月、3个月、1年成立以来的年化与非年化收益率。” ——“下班前给我！” 毫无疑问，快速搜集、处理大量金融数据并形成客户和老板想要的结果，是每一个金融从业者都必须具备的核心技能。 数据的收集处理能力和财务分析能力一样，构成了金融大咖们的两大核心竞争力。 而对于游走在业绩分析会与路演会间隙做相关数据报告的资深金融人来说，Wind是他们的第一支兵器。 目前，简单的Excel技能都不足以满足金融人士的数据处理需求 如今投行大咖的基本标配是熟练掌握使用Excel胜任批量操作、处理复杂函数甚至自定义Excel选项卡 你以为这就结束了么？ 据说，单纯只会Wind和Excel，也已经无法让你拥有绝对的自信了。 在2018年，从顶级投行开始，Python已经成为投行、基金、咨询和互联网等泛金融和商科领域必备的一项技能，以Python为代表的数据科学领域的风口已经呈现爆发状态。 面临这样的情景，金融出身的我们可能要问：Python又该从何入手… 鉴于这些问题 我们联合华尔街学堂 邀请拥有10年行研经验的知名机构总监级大咖 以及服务于新西兰政府的资深数据分析专家 专注于金融量化分析的Python专家 历时三个月倾力打磨出金融职场第一必修课 这是市场上 第一个全面涵盖Wind、Excel和Python三大领域 的实务课程  许皓 北京大学金融学硕士，CPA、CFA持证人； 曾任国内某大型证券公司研究岗，现任某保险资管公司投资经理；拥有五年研究经验及三年资管账户管理经验。 Edward excel资深专家，高级数据分析师；惠灵顿维多利亚大学会计学硕士。 现任新西兰政府部门资深数据分析专家；长期国外政府/金融机构从事财务/绩效等工作；擅长基于excel软件的各类数据分析操作。 刘宇翔 厦门大学经济学本科，香港中文大学金融工程硕士； 曾就职于美国标准普尔集团旗下的亚洲资管基金；现任某海外对冲基金量化投资总监；专注于股票和金融衍生品的量化投资交易；多家海外知名交易所的场内签约做市商曾获得香港交易所“年度最佳交易商”奖项；兼任国内数家985高校的特聘讲师。
老板让你们完成一份各地区关键项目完成指标情况报表，别人给老板的是这样死板的表格
而你拿出来的却是下面这样，想看哪个项目，点击相应的项目就能看到对应的指标，你说老板更爱看哪个？
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来自： jank_wj1969 > 《待分类1》
