1.金融的指标要求非常重要 在金融业终的考核要求就是指标，指标的好坏直接反映了企业的发展及目标是否达成，行业对指标的要求非常严格。

2.金融行业的垄断性 这种特性一直是严格管理的，在没有部门允许的情况下是不允许开设金融机构的，金融业的信贷业务为敏感。

3.金融行业的高风险性 由于拥有巨额资金的流动性，涉及的面非常的广，直接影响国民经济部门，单位及个人一旦有经营决策方向错误出现就会导致很严重的后果，所以对经营方向及决策方面有着很高的要求。

4.效益依赖性 效益直接影响到了人民的总体效益，效益的增加减少对政策的依赖性很大。

金融行业对用人方面要求非常的高，尤其是对公司发展及方向决策方面的人才更是非常严格，金融行业对数字极为敏感，对各方面的数据也是需要更加精确，大数据分析师是金融行业非常重要的岗位之一，从大数据角度来说金融行业的方向性尤为重要。

金融行业对数据分析人才的要求大体如下

1、熟悉金融行业，可以很快的对公司的产品和业务的运营有所了解，对公司项目及业务的分析得出相应的风险评估报告，对企业的数据进行长期的监测、从一段时间的数据变化中分析、统计、总结出相应的指标范围。

 2、对公司业务要求有更深的了解，了解业务的运行模式，采用数据分析的方式，从现有的业务范围内找出亮点，抓住亮点结合自身优势发掘及拓展更多的发展机遇，做出新机遇的发展运作体系，从而实施新业务的运行。

3、收集处理各项金融业务的大量数据，利用大数据的分析能力找出其核心亮点，拓展新项目，以大数据为核心为运营部门提供更强大的数据支持。

金融行业对数据分析师的任职要求大多分为6项：

 1、学历方面要求是本科以上学历，学习专业要以金融、统计、数学方面的专业为主要考虑范围，当然如果有一定的社会实践以及成功案例肯定是提前考虑的人选。

2、数据分析师工作经验反面一般都会考虑少有2-3年的工作经验，主要是互联网方面对金融方面有更多的实际数据分析相关的工作经历；

 3、数据分析师对市场分析场景方面有一定的认知能力，对自己本职工作场景分析方面有一套自己的思路，从数据分析中找到亮点对市场数据变化有很高的敏感度。

 4、数据分析师职位对软件的要求，数据库工具 SQL、Python爬虫工具、R语言、execl工具、能够很好对内部外部数据进行采集抓取，以及数据的整理，创建企业基础数据信息规则。

 5、要掌握数据分析统计工具、终对得来的海量数据有一定的分析环境，Datahoop平台分析工具的使用。

 6、对数据挖掘以及敏感度为新业务注入新亮点，从数据中挖掘新的方向，应用相应算法来形成画像。