數據不敏感適合哪些工作

A. 有什麼崗位，適合自己做自己的，不用與人有太多交流

文職工作，文職類的工作有文員、記錄員、編輯、倉庫資料整理員、圖書管理員、小說、文字創作者等多種，這種工作只要做好本職工作，平時與職員交流或與外人交流的不多，每天都有責任努力完成當天的工作。在文職工作的人能忍受孤獨和安靜，足夠細心，善於整理物品，滿足這些需求的人很容易接觸到文職工作。因為溝通不多，所以適合不喜歡說話、冷靜、內向的人。

需要一定的技術能力要求，包括文職、數據、藝術等。如果你不喜歡說話，沒有技術能力，還有一份工作同樣適合你，這就是普通工科類的工作。工廠的裝配線工人、零件工作、保安、清潔人員等、外部的清潔工、洗碗工等。普通工科類的工作不僅簡單，也不需要太多交流。唯一的要求是保證按時完工，保證工作效率和工作質量，基本都能從事。職場上，各行各業都有數百個工作崗位，很多工作崗位適合不太會說話的人。之前列舉了文職類、數據類、藝術類、一般公共類等四大類。是大多數人的選擇，這些職業都適合不太會說話的人。

B. 對數字不敏感的人能幹金融分析師助理嗎

可以從事的崗位有很多，例如投資咨詢顧問、投資銀行家、證券交易員、執行總裁、主席、合夥人、主負責人、投資總監、財務總監、會計師、審計師、市場、投資公司經理、證券分析師和固定收益分析師、投資組合經理等

介於每個人的情況都有所不同，以拿CFA從業者的投資分析師為例，為大家普及了金融人的職業發展之路。

一、Analyst（分析員）

投行中的Analyst(分析員)一般都是為各大院校應屆生准備的一個2年的program，剛畢業的大學生一般都會從此做起。既然叫做分析師，工作內容不外乎是一些數據分析、行業研究之類的工作，有些需要建立一些初步的模型，包括mergermodel、DCF、LBO等等，然後交給associate進一步review和加工。

研究結束，要使用PPT將研究結果呈現出來，所以這個崗位也會經常用到PPT。當然，作為一個初級崗位，很多情況下還會涉及到很多雜七雜八的事情，總是就是投行工作的基礎，也是鍛煉人的崗位。

這個崗位一般堅持3年時間久可以得到升遷，大多數金融人也是在這個崗位上開始學習CFA的，有前瞻性的大學生在畢業前就把CFA一級考過了，可以極大的縮短在基層工作的時間，兩年甚至很短時間就可以成為Associate，也就是我們要談的下一個崗位。

二、Associate（副經理）

Associate是比Analyst高一級的職位，要麼是從Analyst晉升而來，要麼是各金融專業高材生或者CFA持證人之類。作為Analyst的小領導，Associate仍然要做一些分析類的工作，不過是有點技術含量的工作，負責更復雜的建模。Associate還要根據公司或者上級的安排，分配任務，承擔administrativework，並且主要負責與客戶的溝通。

雖是領導，Associate的工作並不輕松，每天需要加班加點，並對全組工作負責。這個崗位需要一定的金融知識背景，所以很喜歡的MBA或者CFA持證人，即便是只通過了CFA二級考試，也會受到歡迎。通常員工會在此崗位上工作3到4年的時間，然後才能學到足夠的本事升到更高的位置上。

三、VP（副總裁或經理）

如果你順利進入到VP階段，那麼恭喜你已經得到了升華。VP泛指所有高層的副級人物，工作要指導Associate和Analyst，同時也要有一些外部環境的接觸。很多CEO忙不過來的工作都會交給VP負責。

VP的工作主要由兩大塊組成，一是充當projectmanager的角色，當D或MD接到deal的時候，負責executingthedeal，二是計劃所有需要的過程和任務分配給associates，並且確保順利進行。VP同時也是和客戶接洽以及聯系各個support的人比如accountant、lawyer等等的核心人物。

做到VP不容易，要得到晉升更不容易，行業內VP普遍工作3到15年才有機會晉升，除了經驗、能力、運氣，各種自我提升也少不得。大部分金融人在這個崗位上努力通過CFA三級考試，提交證書申請，如果已經是CFA持證人，那真是極好的。

四、Director（總經理、董事）

根據投行的規模不同，Director或有或無。Director負責重要的交易比如費用談判，交易策略和客戶會議。還有就是做營銷吸引客戶。MD工作性質與其近似，不過焦點在重要的客戶上。

五、MD（董事總經理）

Director3年左右就會升任MD(董事總經理)。MD級別有很高的業務收益指標以及維護重要客戶的責任，參與公司的整體戰略及業務方向制定。

MD再往上發展就會去做各個分支的管理人，或者是做CEO。這個時候如果沒有一張CFA這樣的很囂張的證書傍身就不合適了。

以上是一個典型的投行職稱序列，有些金融機構會設置一些中間職稱，比如assistantVP(AVP)即助理VP、seniorVP(SVP)即VP等，唯一不變的是對人能力的要求和證書的要求。

當然，CFA的在職業發展上的幫助不止如此，從職業發展的角度，一張代表了你金融理論過硬、工作經驗豐富的CFA證書，能幫你優雅地、高效地達成目標。現在vc/pe是一個很時髦的詞，國內也出現了很多風投成功的案例，想進入風投圈或者私募圈的金融人不在少數，如果沒有一張高含金量的CFA證書，恐怕連門檻都進不去呢。

C. 語言組織能力好 親和力佳 洞察力好 請問適合什麼樣的工作 本人對數據不敏感

營銷，主持人，辦公室的文書……很多的啊 。

D. 請問這樣的人適合什麼工作對數字不敏感，記憶力也一般，對錢不敏感，對理財不關心，感性化～

去做文史哲的翻譯工作比較合適。

E. 女生對數字不敏感,但是操作能力強,做什麼工作

一般來說，做做財會類的，既可以發揮對數字敏感，細心的優勢，同時又不需要出去跑，那麼辛苦，不妨考慮一下，當然當今社會適合女生的工作還有很多。

F. 數據安全工作適合做什麼

1.數據脫敏

數據脫敏是保證數據安全的最基本的手段，脫敏方法有很多，最常用的就是使用可逆加密演算法，對入倉每一個敏感欄位都需要加密。比如手機號，郵箱，身份證號，銀行卡號等信息

2.數據許可權控制

需要開發一套完善的數據許可權控制體系，最好是能做到欄位級別，有些表無關人員是不需要查詢的，所以不需要任何許可權，有些表部分人需要查詢，除數據工程師外，其他人均需要通過OA流程進行許可權審批，需要查看哪些表的哪些欄位，為什麼需要這個許可權等信息都需要審批存檔。

3.程序檢查

有些欄位明顯是敏感數據，比如身份證號，手機號等信息，但是業務庫並沒有加密，而且從欄位名來看，也很難看出是敏感信息，所以抽取到數據倉庫後需要使用程序去統一檢測是否有敏感數據，然後根據檢測結果讓對應負責人去確認是否真的是敏感欄位，是否需要加密等。

4.流程化操作

流程化主要是體現在公司內部取數或者外部項目數據同步，取數的時候如果數據量很大或者包含了敏感信息，是需要提OA 審批流程的，讓大家知道誰要取這些數據，取這些數據的意義在哪，出了問題可以回溯，快速定位到責任人。開發外部項目的時候，不同公司之間的數據同步，是需要由甲方出具同意書的，否則的話風險太大。

5.敏感SQL實時審查及操作日誌分析

及時發現敏感sql的執行並詢問責任人，事後分析操作日誌，查出有問題的操作。

6.部門重視數據安全

把數據安全當做一項KPI去考核，讓大家積極的參與到數據安全管理當中去。

G. 對於數字不敏感的我，今後什麼工作怎麼辦

從小數學就不好，對數字敏感度也不高，但出來工作了做的都是有關數字的，做過二手房中介，收銀，倉管，口算能力很一般，這些工作嚴格說都不完全勝任，靠著電腦，而且比別人比對的次數要多很多，別人能隨口所出來的，我必須查電腦，現在又安排的要做保健品直銷，朋友是再其中做到了收益，月收入兩萬多，還要往上漲，我也去學的營養學，理念很清楚，也講得比人教聽的好，我這方面的邏輯還不錯，但重要的是其中又牽扯投資收益換算的概念，我就完全瞎！！！別人一看，哇，不錯，很好賺的，我看著這一串串數字卻沒有任何感覺，好像腦子完全沒有這個筋！真么辦啊？大家幫幫我啊，我是做呢，還是不做？做了這些東西自己都算不清的，別人還怎麼相信你進單呢？不做呢，我又能做什麼呢？上學時學的也是財會專業，完全就是混過去的……

H. 為什麼要做數據分析師：職業規劃很重要

數據分析」作為近幾年最火熱的詞彙，越來越受到大家的關注，而且這一行業就業面很廣，薪資相對來說很高，就吸引了大多畢業生青睞。任何行業隨著深入發展，都分為3個階段：初級，中級，高級。

初級要求熟練使用Excel即可；

中級需要的核心技能：

高級需要掌握統計概率，精通SQL，編程語言Python或者是R。

數據分析崗位方向及工作內容可以簡單分為業務和技術2大方向：

業務方向——數據運營、數據分析師、商業分析、用戶研究、增長黑客、數據產品經理等。

技術方向——數據開發工程師、數據挖掘工程師、數據倉庫工程師等。

業務類崗位的數據分析師大多在業務部門，主要工作是數據提取、支撐各部門相關的報表、監控數據異常和波動，找出問題、輸出專題分析報告。

學習數據分析師職業規劃前景的問題可以到CDA數據分析認證中心了解一下，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。

I. 我對數字不敏感，可以做會計嗎以及我很想做會計工作。

你要是想作個小會計，混個飯吃可以，但是想作高一點職位，就比較難了，我就是作會計的，周圍也接觸很多財務人員，要是這個數字不敏感，真的要三思，比如說，給你一個報表，你看一眼會很快想到某某地方的數字和這有關系．而且想到很多，有些人會熟能生巧，但是這回個數字悟性較差答的人，要付出的更多更多．會很吃累