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…
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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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