和你一样我们也很想知道，然后我们调查了上百位金融行业管理人员，受访者基本来自国内各大券商研究所、公募基金研究部、私募基金研究部。他们的回答令人吃惊的一致：金融分析行业其实是一个数据处理行业。分析师的必备技能，是对数据的处理框架和思路。Wind, Excel, Python, R语言等金融数据查询与分析工具的应用是否熟练，就是这种能力的重要表现。金融界流传着这么一种说法：看一个人是不是资深的分析师，只需看他能否知道Wind查询行业板块的快捷键就行。作为金融分析的基本模块，行业分析和公司分析的关键信息都是以数据的形式出现在分析师面前的。比如行业市场空间的关键驱动因素渗透率, 复购率, 客单价, 比如公司分析中的市占率, 毛利率, 营收增长率，比如资本市场上的股价, 换手率, 波动率等等各方面的数据信息。金融分析师的核心工作，就是从这些市场上时刻都在变动的信息中，发现公司成长和衰败的蛛丝马迹，从而形成投资建议和决策。在金融人的必备工具箱里，我们针对国内顶尖金融机构对员工的配置和要求，精选了7大金融必备分析工具：
Wind是国内机构标配的金融数据库，涵盖股票、基金、债券、外汇、保险、期货、金融衍生品、现货交易、宏观经济、财经新闻等领域。
熟悉Wind操作，是金融行业的敲门砖。
这是市面上最全面的数据分析工具组合。
Excel的特点是简单直观，可以方便的进行数据输入输出和简单的统计分析工作，比如数据透视表；并且还能够制作简单快捷的图表。
Python/R/VBA，是数据批量处理的三剑客。如果需要处理大量的数据，比如十万行以上，用Excel手动拖动需要耗费太大的精力，这时必须用Python等程序语言处理。他们还可以用作数据挖掘和复杂建模。
SQL是数据库管理语言，可以从数据库里导出我们想要的数据。
Tableau是数据可视化和探索性分析的标杆性软件。用tableau可以制作出精美的图表，并且可以进行数据聚类、回归等复杂的探索性建模，直观的展现数据的趋势和规律。
鉴于大家的需求
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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肯定是你这个！）
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