姜寿明目前在一家金融科技公司担任咨询和解决方案的相关工作，专注于帮助企业解决数据管理和分析方面的挑战。他本科毕业于信息与计算科学专业，拥有管理科学与工程硕士学位，并且是CDA数据分析师一级认证持有者。
金融数据分析的实际应用
在目前的工作中，数据分析在各类企业和项目中都有着广泛的应用。以下是几个典型的场景，展示了数据分析如何在实际工作中发挥重要作用。
企业经营管理
随着市场经济的快速发展，中大型企业面临的市场和客户规模日益复杂，经营管理的难度也在不断增加。尤其是在收集和汇总经营数据时，企业往往需要处理大量的基础数据，耗时耗力。而且，随着管理层提出的问题越来越具体且复杂，单纯依赖传统的数据报告已无法满足需求。企业需要构建完善的数据平台，通过打通各类IT系统，将前后台数据进行整合，并利用数据分析工具对这些数据进行深入的加工和呈现。
越来越多的中大型企业已经开始了数字化转型，尤其是在经营管理分析领域，开发了多种数据看板和管理驾驶舱。这一转型不仅帮助企业实现了数据的可视化和实时监控，也提升了企业决策的效率和精度。与此市场上对具备数据分析和数字化转型相关技能的人才需求也在急剧增加，尤其是在市场，相关职位的需求不断上升。
项目管理分析
以姜寿明所在的公司为例，作为一家大型的金融科技企业，公司的IT系统建设涉及到大量复杂的业务需求。这些IT系统需要不断迭代和升级，每一次技术架构的调整，都意味着数百个并行实施的项目需要进行有效管理。在这种情况下，传统的数据报表已经难以满足项目管理的需求。利用数据分析方法，通过项目数据进行度分析，能够帮助管理者实时项目进展、识别潜在风险，并及时进行预警。
通过数据分析，项目管理团队能够更清晰地掌握整体项目的推进情况，精准地分析项目中的关键瓶颈所在，借助自动化和可视化工具，呈现出更直观、详细的项目分析结果，从而有效地支持项目的推进和决策。
这些场景只是数据分析应用的一部分，实际工作中，数据分析的应用范围远不止这些，涵盖了各类行业和业务需求。
金融数据行业所需的核心技能
在金融数据行业，从事数据分析工作的人员需要具备一系列专业技能，这些技能不仅与数学、业务知识密切相关，还包括掌握复杂工具和技术手段等。
1. 数学能力
金融数据行业涉及多个领域，诸如证券分析、管理以及金融大数据分析等职位，通常要求从业人员具备扎实的数学基础。特别是那些需要对市场交易数据进行建模和预测的岗位，要求分析师能够优化投资模型，设计开发相关算法和软件工具以支持业务决策。这些工作对数学能力的要求非常高。
对于像姜寿明这样的咨询类岗位，虽然也需要利用数据分析来支持业务决策，但更多的是聚焦于理解业务需求和数据的内在关联，通过合适的工具和方法论来高效地数据，并给出清晰、全面的分析结论。在这样的工作岗位上，虽然不必深入掌握复杂的数学理论或算法，但具备一定的数学基础仍然是一个加分项，能够帮助更快地理解和使用相关理论和工具。
2. 业务知识
不同的企业和行业，对从业人员的业务知识要求也有所不同。例如，在银行、保险公司或者证券公司等金融机构，工作人员需要熟悉金融行业的专业术语、常见的业务逻辑和规则，才能有效地与业务人员沟通，理解业务需求，进而进行数据分析。而在ToB（面向企业的）和ToC（面向消费者的）业务中，所需的业务知识也有很大的差异。ToB业务可能更多涉及到采购、销售、物流、财务等领域的知识，而ToC业务则更注重数据运营和互联网化的业务方法。
不同岗位类型的工作要求也有所不同，例如做投资分析的工作人员就需要掌握系统的金融学和经济学理论，熟练运用投资分析方法。
3. 掌握复杂工具的能力
在金融数据行业，从事数据分析工作的人员通常需要掌握多种复杂的工具，这些工具不仅包括理论、算法和模型，还有各种专业软件。掌握这些工具能够大幅提升工作效率和分析质量，因为它们可以帮助分析师快速完成复杂的计算和数据处理，从而节省大量时间。
尤其是在现代的金融行业中，数据分析师不断依赖于各种高效的工具，例如Excel、SQL、PowerBI等软件工具。这些工具不仅能够帮助分析人员快速进行数据处理，还能自动化地生成报告和可视化图表，显著提高工作效率。掌握这些工具，对于降低企业成本、提升工作效率以及为公司创造更多的利润具有重要作用。
强烈推荐CDA数据分析师
对于从事数据分析工作的人员来说，获得CDA数据分析师是一个非常有价值的选择。CDA课程内容涵盖了多种业务分析模型，这些模型在实际工作中非常有用，特别是在项目管理和数据分析中。CDA的备考过程中，考生将系统地学习如何使用各种数据分析工具，如Excel、SQL、PowerBI等，这些工具的学习过程本身就是提升分析能力的过程。
无论是初入行业的新人，还是有一定经验的分析师，考取CDA数据分析师都将对自己的职业发展大有裨益，帮助快速提升数据分析能力，并进一步完善职业技能。