1.證券公司員工收入一般在1500元-20000元不等。 本科生剛畢業一般都是做客戶經理去拉客戶，待遇一般2000左右，有提成，拉的客戶越多，客戶資金越多，客戶交易越頻繁，你的提成就越多。客戶經理做得好錢很多。
2.證券公司收入是不固定的，客戶經理實行的都是底薪+提成的模式。底薪根據客戶經理的級別不同而不同，高級別的客戶經理光底薪就有幾千。提成根據客戶交易而成，一般提成一定比例。
拓展資料：證券從業人員禁止性行為 1、不得以獲取投機利益為目的，利用職務之便從事證券買賣活動。證券業從業人員利用職務之便為獲取投機利益從事證券買賣活動，不僅違背了有關法律規定，而且會侵害投資者的合法權益、助長證券市場投機風氣，可能會引發證券行情不正常的波動。2、不得向客戶提供證券價格上漲或下跌的肯定性意見。證券行情變幻莫測，證券業從業人員向客戶提供有關價格變化的肯定性意見，一旦因預測失誤給客戶帶來損失，很可能引起法律糾紛，在影響客戶利益的同時，也影響從業人員和證券行業的聲譽。3、不得與發行公司或相關人員之間有獲取不當利益的約定。這種約定不僅違反「三公」原則，也違反國家法律。由這種約定而獲取的收益為不法收益，將會受到行政處罰甚至法律制裁。那個證考下來只是取得了在證券行業工作的資格，並不是馬上就能成為分析師！ 如果你是經濟金融類研究生，可以應聘總部的研究員或分析師助理什麼的，以後成了分析師月薪過萬很容易！分析師分兩種，一種是總部的，至少要研究生學歷，一種是證券公司各營業部的，這個本科就行，但是沒有這方面的能力和天賦也是不行的。證券分析師是靠真本事賺錢的！同樣是證券分析師，待遇差別很大的，因為水平不同！好的年薪可達百萬以上！ 本科生剛畢業一般都是做客戶經理去拉客戶，待遇一般2000左右，有提成，拉的客戶越多，客戶資金越多，客戶交易越頻繁，你的提成就越多。客戶經理做得好錢很多，在07年行情好的時候北京的客戶經理好的月薪可達10萬以上！行情差的時候月薪也能上萬！關鍵看你的客戶！
B. 數據分析師工資高嗎
一般來說，數據分析師的薪資在8k-30k區間內，可以看出，這是一個較大的區間范圍。尤其是15k-17.5k這個區間出現了突低的情況，這是由於在15k-17.5k這個區間前後的區間在10k-20k這樣范圍較廣的區間，這個區間的平均工資就是12k左右。但是數據分析師很少有拿到30k以上的高薪，大部分都是在8k-20k范圍內的。
C. 數據分析師的工資一般多少
很多人看到了數據分析行業的火爆以及好的待遇，但是不知道數據分析師的具體薪資是多少。對於這個問題我們需要分析三個方面，第一就是數據分析師的薪資分布式怎樣的；第二是不同城市的薪資水平如何；第三個方面就是數據分析師的薪資隨著學歷和經驗是怎麼變化的。帶著這三個問題，我們一同從下文中找到答案。
一般來說，數據分析師的薪資在8k-30k區間內，可以看出，這是一個較大的區間范圍。尤其是15k-17.5k這個區間出現了突低的情況，這是由於在15k-17.5k這個區間前後的區間在10k-20k這樣范圍較廣的區間，這個區間的平均工資就是12k左右。但是數據分析師很少有拿到30k以上的高薪，大部分都是在8k-20k范圍內的。
下面來說數據分析師薪資的第二個方面，就是不同城市薪資之間的分布如何。經過調查發現，在需求較大的幾個城市諸如北京、上海、深圳、杭州等地中，北京的整體薪資水平處於較高位置，其中位數大約在20k——處於全國的首位；其次為上海和杭州。對於深圳出現的均值較高且中位數較低的情況。由此可以發 現數據分析師的薪資總體水平還是挺高的，廣泛的分布在9k和20k之內。
最後說說數據分析師薪資的第三個方面，就是數據分析師薪資隨學歷、經驗是如何變化的。在現在的階段並沒有發現數據分析行業對博士學歷的需求，大部分都是要求本科及以上，由此可見，本科學歷是入行的基本條件。大專也是可以接受的，但是在能力相差不大的情況下還是會選擇學歷高的，碩士及以上學歷對於求職者來說具有較高的競爭力。數據分析師對於工作經驗的要求就是對1到3年和3到5年的要求是比較多的，而5到10年的數據分析師是比較少的。數據分析師可以說是一個公司的財富，一般來說，數據分析師的學歷和經驗越高，薪資也就是在20k到30k之間。
通過上面提到的內容想必大家已經知道了數據分析師的薪資水平了吧？數據分析師的薪資水平主要是由地域、學歷、經驗來決定的，從上文中我們不難發現數據分析師的工資是很客觀的，大家如果想走進數據分析行業，一定要多多的用功學習啊。
D. 證券分析師薪酬水平
偏低。整體平均薪資偏低，證券分析師整體平均薪資水平為9406元/月，崗位平均薪資水平偏低，北京、上海以及深圳等地區崗位平均薪資排前三，北京地區平均薪資最高，為11504元/月。崗位需求中北京佔比最高，為19.45%，上海地區崗位需求佔比為16.88%，深圳地區的崗位需求佔比為13.02%，其餘地區崗位佔比較低。
E. 證券分析師待遇怎麼樣
什麼？你竟然在搜索金融分析師月薪多少？太low了吧，怎麼地不也得年薪起步？哈哈，開個玩笑，其實大多數金融分析師選擇工作的時候都回去看年薪，月薪並不打動人心，所以高頓CFA老師給大家分享一下金融分析師年薪大概有多少：
調查表明，僱主更願意提供高額獎金給擁有CFA特許資格認證的投資專業人士，美國、加拿大、英國、香港等的金融機構，甚至已經把CFA資格作為對其雇員入職的基本要求，因此他們大多成為金融機構力爭的對象，這讓CFA持證人收益良多。
可以參考數據表明，CFA年收入：美國19萬美元；英國20萬美元；新加坡11.3萬美元；香港13.6萬美元；加拿大10.8萬美元，中國現有數字是14.9萬美元，全球平均17.8萬美元。其中中國地區是CFA考生多的地區，夠資格申請到CFA證書的人，目前不會超過5千人。
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除了以上較為熱門的，以下職位也是金融分析師可選擇的工作：
基金經理18%
業內稱「操盤手」，負責基金的籌措、管理和運營，上市監控等。CFA持證人的主要去向之一。市場需求較大，前景廣闊。
要成為基金經理，需要敏銳的市場直覺和投資判斷，實戰打拚的經驗也很重要。
研究員（分析師）15%
國內一般指的是券商的行業研究員，負責研究相關行業的動態，對外出券商的研究報告，供投資決策參考。
投資銀行分析員9%
投行職業鏈條，一般從分析員開始做起，往上做得好可以升到初級經理、副總裁、高級經理等。每個階段有相應升職需要的時間。
華爾街流傳著這樣一句話：投資銀行家的年薪比總統還要高。
行業高管7%
高端人才市場，CFA同樣很受歡迎。行業的高管，也需要必要高含金量的證書來匹配自身身份。
風控經理6%
負責金融風險識別及管理，涉及風險預測、風險決策、風險評估、風險控制。一般優秀的風控經理，是CFA+FRM雙證持證人的比較多。
企業金融分析師5%
負責為企業提供金融增值服務，如行業調查、上市、並購等。同時，對企業財務稅務優化、資產配置等方面提供建議。
咨詢顧問5%
為客戶提供專業咨詢服務的人員。咨詢和投行是公認的兩大高收入行業。咨詢行業可以為年輕人打開眼界，通過接觸不同的行業，不同的產業背景，從而短期內快速成長。
客戶經理5%
一般指銀行的客戶經理。他們給客戶推薦或介紹產品的時候，需要對金融市場和產品體系有系統性的了解。
財務顧問5%
性質一般為金融中介機構。主要根據客戶的實際情況和要求，為客戶提供投融資、資產債務重組、資本運作、戰略發展等服務。
MOM投資經理4%
不直接管理資金投資，而是將基金資產委託交給其他一些基金經理，負責挑選並跟蹤這些基金經理的投資表現。成熟的國際金融市場，少不了MOM投資經理的存在。
交易員4%
快速、准確地執行交易指令，對交易品種進行跟蹤分析，每天做好盤後的分析統計工作。
策略分析師3%
負責股票市場的策略分析，跟進市場宏觀進展，形成策略分析報告，需要熟練掌握多種策略分析方法。
會計/審計師3%
金融市場同樣離不開財務分析，企業並購重組等都會涉及到很多財務問題，因此也需要許多專業的財務人員。
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F. 剛學完的大數據分析師平均工資多少
對於這個問題需要分析三個方面，第一是數據分析師的薪資分布式怎樣的；第二是不同城市的薪資水平如何；第三個方面就是數據分析師的薪資隨著學歷和經驗是怎麼變化的。帶著這三個問題，我們一同從下文中找到答案。
一般來說，數據分析師的薪資在8k-30k區間內，大部分都是在8k-20k范圍內的。
第二個方面，不同城市薪資之間的分布如何。經過調查發現，在需求較大的幾個城市如北京、上海、深圳、杭州等地中，北京的整體薪資水平處於較高位置，其中位數大約在20k——處於全國的首位；其次為上海和杭州。對於深圳出現的均值較高且中位數較低的情況。由此可以發 現數據分析師的薪資總體水平還是挺高的，廣泛的分布在9k和20k之內。
第三個方面，數據分析師薪資隨學歷、經驗是如何變化的。在現在的階段並沒有發現數據分析行業對博士學歷的需求，大部分都是要求本科及以上，由此可見，本科學歷是入行的基本條件。大專也是可以接受的，但是在能力相差不大的情況下還是會選擇學歷高的，碩士及以上學歷對於求職者來說具有較高的競爭力。數據分析師對於工作經驗的要求就是對1到3年和3到5年的要求是比較多的，而5到10年的數據分析師是比較少的。數據分析師可以說是一個公司的財富，一般來說，數據分析師的學歷和經驗越高，薪資也就是在20k到30k之間。
通過以上可知數據分析師的薪資水平主要是由地域、學歷、經驗來決定的，從上文中不難發現數據分析師的工資是很客觀的，大家如果想走進數據分析行業，一定要多多的用功學習。
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G. 數據分析師的薪資大約有多少
一般來說，數據分析師的薪資在8k-30k區間內，可以看出，這是一個較大的區間范圍。尤其是15k-17.5k這個區間出現了突低的情況，這是由於在15k-17.5k這個區間前後的區間在10k-20k這樣范圍較廣的區間，這個區間的平均工資就是12k左右。但是數據分析師很少有拿到30k以上的高薪，大部分都是在8k-20k范圍內的。
下面來說數據分析師薪資的第二個方面，就是不同城市薪資之間的分布如何。經過調查發現，在需求較大的幾個城市諸如北京、上海、深圳、杭州等地中，北京的整體薪資水平處於較高位置，其中位數大約在20k——處於全國的首位;其次為上海和杭州。對於深圳出現的均值較高且中位數較低的情況。由此可以發 現數據分析師的薪資總體水平還是挺高的，廣泛的分布在9k和20k之內。
最後說說數據分析師薪資的第三個方面，就是數據分析師薪資隨學歷、經驗是如何變化的。在現在的階段並沒有發現數據分析行業對博士學歷的需求，大部分都是要求本科及以上，由此可見，本科學歷是入行的基本條件。大專也是可以接受的，但是在能力相差不大的情況下還是會選擇學歷高的，碩士及以上學歷對於求職者來說具有較高的競爭力。數據分析師對於工作經驗的要求就是對1到3年和3到5年的要求是比較多的，而5到10年的數據分析師是比較少的。數據分析師可以說是一個公司的財富，一般來說，數據分析師的學歷和經驗越高，薪資也就是在20k到30k之間。
關於數據分析師的薪資大約有多少，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
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H. 數據分析師一般一個月多少錢
數據分析師的工資跟兩個因素有關：一是地域，二是經驗。目前我國大數據分析師人才需求最大的地區主要是在一線城市，全國數據分析師的平均工資在1.2萬元左右，年薪能達到15萬至20萬元。
隨著大數據技術在各行各業應用的越來越廣，數據驅動智能產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，數據分析師這個崗位也越來越受到關注，越來越多的小夥伴也轉行做數據分析，因為大家不僅看到的是未來數據分析的發展前景，而且數據分析師的薪資待遇也很不錯！崗位缺口大，就業薪資高，而且這個崗位對學歷的要求不是特別高，對經驗的要求也不算嚴格，從而數據分析師，在大數據時代，迎來了黃金就業期。通過搜索BOSS直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個數據分析師職位空缺，其中絕大部分是互聯網行業的需求。
想了解更多關於數據分析師的詳情，推薦咨詢達內教育。該機構致力於面向IT互聯網行業，培養軟體開發工程師、測試工程師、UI設計師、網路營銷工程師、會計等職場人才，擁有行業內完善的教研團隊，強大的師資力量，200餘位總監級講師，1000餘名教研人員，確保學員利益，全方位保障學員學習；更是與多家企業簽訂人才培養協議，全面助力學員更好就業。
I. 有一個工作叫「證券分析師」，就是天天坐電腦前看電腦，日薪就30多萬，想從事這個，應該怎麼做
雖然說這個工作確實是經常在電腦面前工作的，但是各行各業都有各行各業的難處和弊端，我覺得主要還是看自己的具體實際情況來決定要不要做這個工作的，還是要科學地妥善調查自己可能想要入職的行業的。
另外可以按以下幾點來進行參考。
1）我本人就是外行轉行進入金融的，所以算是親測有效。
2）外行成為證券分析師，本身是一個難度非常大，成功率很小的事情，如果不是意願極度強烈，建議放棄，考慮其他職業。
證券分析師分為賣方和買方。賣方是券商的研究部門，買方是基金保險等機構投資者。
通常證券分析師上班時間較早，差不多七點左右就會出現在公司，然後查看當天重要的新聞資訊，查詢投資股票的所有公司的最新消息。在了解市場的情況後，開始回復交易員、銷售、領導、客戶的郵件。
證券分析師還要進行一系列的維護工作，例如更新模型，尋找未來可以覆蓋的公司，關注全球經濟狀況和政策走向，然後撰寫他們最含金量的報告。這個時候你就會發現，雖然分析師以出具報告聞名金融界，但寫報告不是唯一。
證券分析師工作中最重要的一項，是預測公司的收入額。公司宣布收入額前，分析師們會集合管理團隊、調查客戶及合夥人，然後試圖預測公司的最終收入額是否會高出、等於、或低於公認值。
3）先通過參加考試（比如CFA），或者一些學習（比如MBA，碩士），在學歷證書這些硬性方面獲取一些「籌碼」，再通過自己的投資和研究實踐，撰寫有價值研究報告或其它投資相關的內容，這是「軟」的籌碼。
4）拿著「軟」籌碼和「硬籌碼」，就可以去面試了，面試中的發揮，就看你在累計籌碼的過程中，是否真正掌握了研究分析的能力，如果掌握了，面試也會過的。
5）另一條路徑——自己做投資，從小股民做起，做的好之後自然有人給你錢，請你去上班。
J. 數據分析師的薪資大約有多少
你好，數據分析的市場平均薪資是在11637元，而北上廣地區的平均薪資比這個數字還要高上兩三千左右，如果在騰訊阿里等互聯網大廠，這個薪資就更多了。
1、大數據分析師在騰訊等互聯網大廠的職位
大數據分析師，是一個在互聯網行業大廠中非常常見的職位，幾乎所有希望放大數據價值的公司都一定會開始設立和存在的一個崗位。
在國內，像阿里巴巴、華為、網路、騰訊等等互聯網公司，在研發產品的技術線中都會有這樣的職位。
最後，互聯網行業作為新興的吸金行業，技術崗佔了員工60%以上，薪資也是非技術崗近2倍。技術崗並非只是寫代碼做碼農，雖說編程是 IT行業的核心，但是除此之外，還有測試、UI、運維、產品、運營等崗位，數學差、邏輯差，不適合編程，依然可以選擇其他崗位，可以根據這份資料了解有哪些適合自己的崗位。
希望我的回答對你有所幫助！