行業分析師針對某市場區域做深入調研，準確定位市場現狀、動態，預測并制作市場模型。通常情況下，行業分析師棲身于某個特定行業。下面是小編整理的一些關于行業分析師的文章，希望對你有所幫助。
行業分析師：券商證券分析師
一般來說，證券分析師最核心的任務是把自己負責(覆蓋)的相關領域研究分析清楚，然后為其服務的投資機構提供一個明確的投資建議(比如買入、持有、賣出)。我們前面提到過，研究所內部會將研究的方向分為宏觀經濟、投資策略、金融工程、權益、固定收益、等幾個大類。具體來看：
1.宏觀經濟分析師，顧名思義，主要就是研究宏觀經濟，一般包含國內經濟、世界經濟、產業經濟等等。會對諸如GDP、CPI、PMI等經濟數據進行預測和分析，同時也會對經濟形勢、宏觀調控政策進行分析。
2.投資策略分析師主要會關注目前市場上主題熱點(如高送轉)、投資者的情緒、以及大盤的點位等等，對熱點行業進行配置推薦、同時預測未來的的行情走勢。
3.金融工程分析師則主要通過在計算機上建模編程等量化的手段，對市場進行預測和交易，分析師的任務是想出合適的策略并且將該策略編寫為一個程序，有計算機生成交易。該種方式的優勢是通過計算機交易來克服人類主觀判斷所伴隨的人性弱點。
4.固定收益分析師關注利率債、信用債等債券的收益率以及其違約風險。并且根據債券模型給債券進行定價，并給出投資建議。
5.最后是權益(股票)研究分析師，這個就是我們平時俗稱的行研(行業研究分析師)。行研的主要任務是深入研究上市公司的的基本面，并通過專業的方式對公司的整體價值進行估值(我們一般稱為給資產(公司)定價)，最后判斷其股票是否有投資的價值(比如我的定價高于目前的市值，則是高估，反之則是低估)。由于股票本身的復雜性，需要分析師對宏觀經濟有一定了解，同時對上市公司以及其所屬的行業有非常深入分析研究。因此考慮到不同行業之間有不同的商業模式、產業鏈、成長周期等特性，研究所會對行業進行更具體的劃分(比如食品飲料、輕工制造、有色金屬、計算機、電子)，然后分析師則會分成一個一個研究團隊，每個團隊里的分析師獨立的對自身覆蓋的細分行業進行研究分析。(因為分析師主要關注自己覆蓋的行業，所以股票分析師也叫行業分析師，也就是行研。)目前A股上市公司被劃分在了近30個行業。大型研究所一般都會對所有行業都配以分析師團隊。
根據不同行業的大小，每個組配置的人數不同，比如醫藥行業、機械行業都有數百個上市公司，因此團隊一般會有6人以上，而旅游行業僅不到50個股票，一般團隊配2人既足夠。總體來說看，一般平均每個團隊的人數在3人左右，因此行業研究分析師的人數在研究所里是絕對的大多數。
下面，我們就重點的了解一下行業研究分析師的工作職責、工作要求、工作內容。
一般來說，行業分析師的具體工作主要包含以下4個：
? 撰寫研究報告
? 路演
? 調研
? 持續對宏觀大勢、行業、公司進行跟蹤。保持與投資機構的密切溝通。
我們看看這4個工作內容是如何有機的結合在一起的?剛才我們提到了，行業研究分析師(以下簡稱行研)的主要工作職責是深入研究上市公司的股票的基本面，并判斷其是否有投資的價值。一般一個公司基本面分析需要包含與其所屬行業相關的宏觀經濟分析，其所屬行業的分析以及公司自身的分析。因此分析師需要閱讀大量的相關材料(包括)公司公告、行業數據、行業新聞等)以保持對行業的持續跟蹤。同時耳聞不如一見，分析師需要經常與上市公司以及產業鏈相關的公司進行直接溝通(包括電話、實地的調研考察)。最后，分析師的會將其研究分析的結論通過書面(也就是研究報告)和口頭(也就是路演)的方式提供給投資機構客戶。
(1) 撰寫報告
首先是撰寫研究報告：
相信大家平時肯定都寫過不少報告，一個報告的目的簡單來講就是向受眾把一件事說清楚，而落在紙面上能夠是的條理更為清晰，也能更好地體現專業性。行業研究雖然說的是“行業”，但因為交易所只提供公司股票作為投資機構的投資標的，沒有提供行業作為標的，所以實際上大部分行業研究最終研究的還是要落實到行業里的具體公司。
研究報告按內容覆蓋面和長度可以深度報告和一般的點評報告。按照類型可以劃分為行業報告和公司報告。每家券商都有自己的報告模板，并且會根據我們上面的劃分的報告類型有所不同。
一般來說分析師想非常重點的推薦一個公司時，都會選擇寫成“深度報告”。一個深度報告的目標是能將一個上市公司中與投資相關的內容全部梳理、表達清楚。一般來說，需要包含公司所屬行業的分析以及公司自身的分析。分開來看，行業分析一般包括：行業的規模、增速，行業的商業模式以及產業鏈的分工，行業內公司之間的競爭格局以及行業的整體政策。而對公司的分析一般包括：處于產業鏈中哪個位置、和同行業競爭對手比處什么位置(龍頭還是趕超者)、是否有品牌溢價、是否能在成本控制上有優勢、公司治理等等。以上都是相對定性的分析。判斷一個股票是不是值得買，我們還需要定量的分析其公司價值是否高估或者低估。因此最后，分析師需要對公司的財務進行分析，并做出財務模型和盈利預測，最終通過現金流折現、同行業內估值比較等發放給公司的股票進行定價，再比較這個定價與市場目前交易價格，從而得出最終的投資結論(買入、持有、賣出)。由于內容和涉及面較廣，因此一般一個深度報告基本都在20頁以上，視具體長度需要1周-2周的時間完成。
點評報告則相對比較簡單，行業這部分的話一般是一些定期數據的跟蹤點評：比如暑期檔電影票房分析，或是行業的一些小的政策變化點評。公司這部分一般是一些公司的主業進展，比如得到了某個訂單、進行了一次收購，以及對公司的定期報告(年報、一季報、中報)的點評。點評報告一般在1-10頁之間。
無論是深度報告還是點評報告，分析師寫完后都需要通過研究所內部的合規審查(一般需經過至少兩輪，審查內容包括報告格式、內容是否有設計內幕消息、非公開信息、夸大事實等等)。通過后才可以通過研究所的平臺發給機構投資者客戶。
最后補充一點，在大部分情況下，出現的一些新的訊息對公司基本面影響都是很小的，這時分析師只需在微信群里寫幾句簡單的點評即可，而不需要已正式報告的形式發出。
前面我們提到，一個深度報告需要包含行業和公司的方方面面。那么我們如何去研究這些東西呢?有沒有哪些相關的研究材料來源?
當然是有的。宏觀的數據基本可以在國家統計局里找到，行業的數據一般可以在相關的行業數據庫、產業研究所上找到，比如電影票房、電視劇收視率可以在藝恩網上找到。互聯網的數據可以在易觀智庫、艾瑞咨詢里找到。好的分析師都懂得如何找到其所需要的數據。分析師往往還會想辦法找到了解行業的從業人士朋友，直接進行咨詢，以了解行業的一手數據和信息。
公司的話，最直接的就是查看公司的公告。中國證監會規定公司必須在發生重要的事時及時將情況公告給廣大投資者。同時公司每年也需要公布年報、一季報、中報、三季報等定期報告。這些報告里都有公司的經營數據、盈利情況、未來的發展規劃等等，特別是年報，一般會比較詳細。另外，如果公司上市時間不長(一般少于3年)，則可以閱讀其上市招股說明書，里面有會更詳細的披露行業、公司的業務情況，可以讓一個分析師非常全面的了解公司，是非常好的學習素材。當然，如果上市時間太遠，則行業和公司都可能已經發生了變化，那么招股說明書的價值也會小很多。
此外，公司的官網、以及網上能找到的各類關于公司的新聞，公司的競爭對手都是我們研究分析的材料。
(2) 調研
再下面我們講一下分析師另一個重要工作，調研(也就是和上市公司及其相關公司溝通交流)：
前面我們提到了，公司公告、行業信息、行業數據等網上能找到的數據是分析師必須長期跟蹤的基礎研究資料，這些資料也是分析師撰寫研究報告的重要素材來源。不過，即使資料再多，大部分都不是直接來源于公司，那么這些信息勢必會有疏漏、不全面、甚至被扭曲，因此只用這些材料來寫報告的話肯定不會很精確。那么怎么解決呢，俗話說百聞不如一見，最好的解決方法自然是直接與公司溝通，也就是我們常說的調研公司，具體包括電話溝通和實地調研，以獲得對公司更精確、更全面的了解。
上市公司均設有證券部，其中配有董秘、證券代表等人員專門負責與投資者進行溝通并且接待投資者的調研。
調研時，分析師會就行業、公司相關的更細節的問題與董秘、證代進行深入地溝通，以便完善自己的分析框架，具體聊得內容會根據公司情況以及分析師自身對公司的理解有較大的差異。如果問的特別細節，則分管業務的高管也可能會一起出場，甚至有時董事長也會親自來接待調研，回答關于公司長期戰略規劃等問題。
除了語言溝通外，眼見為實也很重要，分析師會觀察公司的情況。舉幾個例子：如果是制造類公司，會參觀他們的工廠;文化娛樂類公司，則會在現場看一下他們的產品。同時也會關注公司的整體氛圍。我曾經在一個夏天去過兩家業務相近的互聯網公司，其中一家在一個比較干凈整潔的辦公樓，員工整體精神面貌非常好，充滿雞血。而另一家在一個老舊的工廠旁邊，里面非常昏暗，幾個電風扇吱吱呀呀，員工昏昏欲睡，與前者相形見絀。后來前者的業績、股價表現明顯強于后者。
在調研結束后，分析師不僅自己能更加深入地了解公司，同時也需要及時地寫出一份“調研紀要”，作為總結和梳理，并將此發送給感興趣的投資機構。當然，很多投資機構自身的分析師也希望能與上市公司等進行直接溝通。因此往往券商分析師實地調研時也會通知其服務的投資機構的分析師一同前往。甚至券商研究所每年都會組織幾次“策略會”，專門請各行各業大量的上市公司高管前來，與投資機構的分析師等進行交流，以此作為一種對投資機構的增值服務。
好了，到這里可能有的朋友會有些疑問了。前面一直在說券商研究所的分析師，而這里出現了投資機構分析師，這個分析師和券商分析師有什么區別嗎?
實際上這兩種分析師工作內容相對是比較接近的，但是職責、未來職業發展、考核機制等等卻很不相同。這里我就簡單拿審計和營銷來類比一下：
上市公司年報時會請四大等機構來提供審計服務，同時公司也有自己的內審。另外大公司都會有自己的市場營銷團隊，但同時也會聘請外部的廣告公司來提供服務。這兩種情況下，公司一般會被成為甲方、而提供服務的四大、外部廣告公司則會被稱為乙方。(甲乙甲乙，甲在乙前。因為公司作為出錢的那一方，會給四大、外部廣告公司帶來收入，因此相對強勢一些，所以就被稱為甲方)。
因此我們所說的券商分析師和投資機構分析師也是類似于這種甲乙方的概念，當然這里甲方是投資機構分析師，而乙方則是券商分析師(就像我們前面說的，乙方給甲方提供服務)。然后在我們證券市場里，還有更加行業的稱呼。就是稱投資機構為“買方”(因為他們買賣證券)，而券商為“賣方”(賣投資觀點、賣服務)。這里大家只要記住這一點就可以了。后續我會有針對買方分析師單獨做一些主題內容的分享。
(3) 路演
下面我們講一下路演：
當分析師寫完研究報告，并且已經對公司有了深入的分析和觀點之后。分析師需要做的就是向投資機構傳遞自己的觀點。紙質的報告固然是一種很好的途徑，但是語言的溝通往往更有效率且更及時。因此就需要分析師想投資機構進行“路演”(road show)，用語言的方式，將自己的分析邏輯和觀點提供給投資機構。路演可以分為現場路演和電話、微信路演。
一般來說，當分析師覆蓋的行業、公司出現重大變化、或是分析師首次覆蓋一個公司，寫了深度報告，這種情況下會選擇去投資機構現場路演，以確保和投資機構的人員進行深度的溝通交流。實際操作中一般是分析師會寫一個可以講30-45分鐘的ppt，在現場先通過演講ppt闡述事實、分析、和觀點，并和投資機構的人員進行交流互動，力圖進行最充分的溝通。一般一場路演至少需要1個小時的時間。
而后在券商內部，分析師團隊成員會根據投資機構的所在地進行分工，一般中國投資機構主要聚集在北京、上海和深圳。因此團隊成員會分別覆蓋北京、上海和深圳的投資機構。
若是行業、公司出現小的變化，則一般分析師通過電話和微信與投資機構進行相對簡單的口頭交流即可。
此外有一種特殊的情況，既行業、公司發生十分重大的變化，分析師認為去一家家機構路演已經無法及時的傳遞自身觀點。此時他們則會選擇進行大范圍公開路演，通過電話、視頻會議的形式同時對市場上多家機構進行路演。
(4)持續對宏觀大勢、行業、公司進行跟蹤。保持與投資機構的密切溝通。
最后，無論現在對行業公司理解的多么深刻，無論的寫的報告多么全面嚴謹，無論調研的多么深入，行業和公司永遠都在動態地變化著，從而導致股票市場也是瞬息萬變。因此對一個合格的分析師來說，最重要的是持續不斷的保持對行業、公司的跟蹤，不斷地的保持學習。及時的對行業、公司發生的變化做出分析和判斷，并積極在瞬息萬變的股票市場中地尋找到投資機會。
同時，券商研究所的收入來源于投資機構。所以券商分析師最終是需要得到投資機構的認可。無論是書面的報告、口頭的路演，以及我們專業性的研究，都是為了這個目的。因此我們需要持續的與投資機構保持交流，不僅主動地想投資機構推薦股票，也要站在投資機構需求的立場上，了解他們的想法、他們對股票的思考、他們在投資研究上碰到的困惑，針對性的給予投資機構提供服務，以獲得更好的認可。這一部分在分析師的考核中也會體現。
做了三年數據分析，給你的幾點建議
我第一份和第二份工作，是做的數據運營，現在這份工作，title是商業分析師。因為專業不是數學、計算機類的，所以相當于轉行，但也是理工科，有編程基礎，所以相對文科生來說會稍微輕松點，但轉行之路并不輕松。
之前看到很多想轉行的朋友，會問比如，女生適不適合做數據分析、文科生能不能做好數據分析、數據分析做什么的，這樣的問題。
今天想寫的，是三年來的一個總結，也寫一下我是如何從一個連Excel都不會的菜鳥慢慢成長的經歷。想必像BAT這樣的大牛不會是我的讀者，那我就自作主張的把讀我這篇文章的朋友當作曾經的我——剛入門的小菜鳥。
工作第一年——菜中之菜
我的第一份工作在一家小公司，用戶非常少，產生的數據也很少。雖說職位是數據運營，但運營的活占了一大半，也就是每天上下線產品，傳圖片啊、和產品技術扯皮啊之類的。數據相關的工作，就是每天的日報，其實也就幾行數據，都是從后臺導的。好在我有個比較逗比的領導，教了我不少東西，我有不懂的他都會給我講。再就是工具Excel，最初連公式if、vlookup這類最基本的都不會用，更別說那些公式嵌套、數組這樣的了。
每天沒事情的時候我就學Excel，關注了好幾個公眾號，每天跟著推送的小技巧學，覺得有用的我就用小本本記下，再自己創建數據練習一遍。
用一次是背不下來的，但是能夠有個概念，碰到問題的時候，腦袋里有個印象知道這可以用快捷方式實現，也能知道用什么關鍵字去百度。
不過那段時間我陷入了另一個誤區，死命學習數據分析工具。因為實在不想待在那家幾個老板撕逼的公司了，為了能夠跳槽，每天早上六點起床學spss、VBA、powerBI。那時覺得學了這些技能，在簡歷上寫得會好看些(手動捂臉)。但是學了并沒有什么卵用，工作上沒用到，幾個月之后就忘了。
工作第二年——初級數據分析師
第一份工作干了七個月，實在受不了就走人了。去了一家金融公司，數據量依舊比較小，但是涉及的面比較廣，好幾類數據(用戶端、合作方端、平臺端)。第二份工作成長比較快，因為部門就我一個做數據的。雖然運營的活也在做，好歹數據和運營一半一半。
在這期間，我是通過背數據了解業務的。嗯，沒錯，背數據。
頭部產品日均uv，注冊，銷售額等等，月度數據、周數據等等，每天早上去到公司第一件事情就是先背一遍最新的各種指標。久而久之，我也就做到了“心中有數”。開會領導問起來，我可以不用看數據表就能說出相關數據和轉化，也能一眼看出哪些數據有異常，趕緊測流程，發現bug及時止損。對于投放產品的定價，也能給商務一個有價值的建議。
這份工作帶給我的，是數據敏感性和對業務的理解。很多數據分析的職位JD 里都提到了數據敏感性，其實作為普通人(可能連高數都學得頭大的)，像電影里那種對數據過目不忘的天才是很少的，數據敏感性就是建立在對數據的了解和熟悉上，一個一直在做電商數據分析的人，可能對游戲業務的數據一知半解。
所以，若是你沒有特異功能，先背數據吧。
業務的了解，是在工作中得來的。對于新人來說，每天都會涉及到新的東西，比如uv、ip、pv、埋點、日活、月活、轉化率，怎么評估轉化率的高低，怎么評判產品的表現等等。多學，多問，脾氣好，謙卑。當然問之前先去百度，別什么不會都轉頭就問，別人的時間不是拿來浪費在你身上的。
這份工作中，另外收獲比較大的，就是學會了python，并且學以致用。
日報周報月報都是我做，每天的數據不多，但是非常雜，如果用Excel，我得重復十幾次同樣的操作。我是個很懶的人，重復幾次就要冒火了。原本也是在學python，正好知道python能夠當Excel用，也就更加努力的學了。
每天我是部門第一個到的，9點上班，我一般八點半之前會到。到了公司，就坐在工位看網絡課程。比如安裝、使用、代碼，先做個大概得了解。之后就是用文檔學，比如電子書、知乎、打印出來的教程等等。從安裝，到import pandas、read_excel，一步一步也就編了一段完整的代碼，代替了重復操作的Excel。
最初日報要花一上午做，用了python之后半個小時搞定，包括下載數據，美化表格，寫郵件。因為工作效率的提高，領導也交給我更多的事情，接觸的業務也就擴大了。
工作第三年——中級數據分析師
第三份工作，也就是現在做的，就純屬于數據分析了，沒有運營那些雜事。數據量比之前的兩個公司大了很多倍，日報用Excel還行，周報、月報就只能用Python了，Excel根本帶不起來。技能方面，又新增一個oracle。sql其實是比較簡單的，在網站上隨便學一個下午，再下個navicate for mysql練個幾天，入門輕而易舉。
但是復雜的查詢就需要花費時間去訓練了，畢竟sql的邏輯和Python的不太一樣。今年年初，領導要做一個2018的年報，需要12個月的數據。以我現有的Python水平，處理12個月的就很卡了。只能搗鼓oracle，別說，還真是快，非常之快!
對于業務的理解，當然是比兩年前更透徹的。但是作為一個數據分析師，最重要的事情，不是去描述事件什么時候發生、如何發生、產生了什么影響，而是要根據這幾樣，去告訴業務組或者領導，如何去優化，之后會往什么方向走，怎么提升業績，這才是最重要的。
當然，現在對數據的處理效率、工具的使用熟練度，已經妥妥的應付得了目前的工作了，若是以后還需要提升，肯定也會加倍努力。不過對于我來說，更重要的是理解業務，拓寬眼界，了解行業。
看到后臺很多小伙伴都會問我新人如何轉行，該怎么去找項目做，或者沒有經驗的時候怎么去學習。其實最好的辦法就是去嘗試，首先要踏出第一步，才會知道這件事難不難。
這里我給大家推薦一個免費的商業數據分析入門訓練營。通過5天的學習，讓你接觸真正的數據分析思維與方法，體驗2大主流數據工具，體驗用數據分析解決商業問題。體驗之后你就知道自己是不是真的適合數據分析了。
道阻且長——幾個忠告
技術、業務，想清楚自己想走哪條路線
我是一開始就想走業務，因為我比較想接近前線一些，能夠更了解部門業務甚至整個行業的變化。所以職位編制也一直在運營部門。如果是技術路線，編程功底是不能少的，java、python、hive、hadoop之類的是比較主流的。此外就是算法、統計、數學功底也要扎實，計算機和統計專業的比較有優勢。
一般大公司要求很高，做技術方向可以學到很多東西，而且待遇也很好。小公司的話，如果宣稱什么大數據、人工智能之類的，呵呵噠，不是騙用戶就是騙投資商了。
2. 中年焦慮，躲不過
相信我，只要你選擇了互聯網，不論你是做技術還是產品還是運營還是數據分析，都逃不過中年焦慮。如果害怕這一點，還是選傳統行業吧。但是只要做好自己的事，想必天無絕人之路，年過三十也不是大罪，不至死。
3. 初級、中級、高級
對于剛入門的小朋友，做好本職工作，領導交待的一定要認真對待，而且及時反饋很重要。在業余時間想方法提升效率，比如剛做的表格，是不是有更快的方法實現，圖是不是能夠做得更清晰好看。這個時候你是不會承擔起部門的數據分析和指導性角色的，老板也不會很重視你的意見，但是慢慢發光，做的東西出來會讓別人眼前一亮，想必領導會注意到你。
也別吝嗇幫助別人，很多時候幫一下同事，可能你會有新的知識可以學到。而且你幫助他了，下一次你有什么問題，想必他也不會斷然拒絕你的。
對于中級，這個時候已經開始承接部門的數據和專題分析工作了，對于ppt的撰寫，圖表的呈現一定要專業，可以學學各大咨詢公司的報告，看看別人的報表風格。比如艾瑞咨詢的報告，我個人很喜歡這類風格，所以我的圖很多也是模仿他的。在ppt或圖表上融入公司的主題色(前臺或者logo的顏色)，會增色不少。
對于高級，我也是在摸索。目前對于數據的處理、表達上已經沒什么問題了，足夠應付現有工作。但是如何從數據提取的信息，去提升業務，優化流程。這一點我也還在學習，從現有的數據表現，提出有建設性的意見給運營、產品、領導，這是很考驗人的，不僅要確保數據準確無誤(這樣才能得出沒有偏差的結論)，還得對業務產品了熟于心，還有對行業的一個全局觀，
路阻且長，行則將至。
如何著手分析一個行業?
1.首先，你需要先對整個行業有一個整體認知。建議可以從行業的發展歷史、態勢等方面入手。
具體的方法首推閱讀行業報告。可以把該行業歷史以來能夠找到的分析報告按年度依次閱讀，重點關注規模、盈利、態勢等方面的信息。往往當時的行業報告會有一些對于未來發展的預測，你再從之后的行業報告來推敲當時預測的邏輯是否正確。舉個例子，如果你可以看一個行業2007年的行業報告，里面可能會有該行業10年后發展的預測。這時你再根據2017年的行業報告來驗證，看看這期間有哪些是與預期相符的，又有哪些未按預期發生，再分析其中的原因。通過這樣的方法，不但能夠理清行業發展的脈絡，建立對整個行業的通盤認知，還可以梳理出對于行業有影響的關鍵要素。
2.從本行業拓展到上下游行業，以整個鏈條為觸發點，思考行業的價值。
任何一個行業其實只是整個產業鏈中的一個環節，通過對整個產業鏈條進行分析，其實可以幫助我們更好的了解行業。
這里具體的方法很多，通過層層逼近的問題來深入了解行業，在《一周內摸清一個行業》提到的思考方式：
行業在產業鏈條中的位置是什么?上下游都有哪些?
行業在產業鏈條中的價值是什么?
行業在產業鏈條中是否不可或缺的?
行業是否具備在產業鏈條中的定價權?
行業中的集中度如何?
多問一些為什么，多去尋找答案，相信一定會收獲滿滿。
3.聚焦行業內的大玩家，比如關注業內TOP3或TOP10的企業。通過龍頭來熟悉這個行業。
具體的方法建議閱讀對應企業的財報(如果是上市企業)或者互聯網上的一些信息(如果非上市企業)。往往一個行業的轉折或者巨變都會伴隨著龍頭座椅的變化，而變化中的邏輯往往就是行業未來五年乃至十年的發展關鍵。
同時，還建議訂閱與行業和龍頭公司相關的新聞，讓自己跟進行業的最新動態。我是運用inoreader+ipad的工具組合，先在 inoreader中快速篩選想看的信息，然后再在 iPad上進行詳細閱讀，學會運用最有效的閱讀方式，利用好自己的碎片時間，可以讓你更加有效率(畢竟看這么多報告不是輕松事情)。
4. 站在更高的角度來看待行業。
一個公司，一個行業無不受到整個國家乃至全球格局趨勢的影響。如果想要預測和把控一個行業的發展機遇和方向，就一定要有更高的格局。
現在一個行業的顛覆往往不是來自于內部企業，而是來自于看似完全不相關的外部企業，甚至于是外部行業。比如中國現在正在科技變革的風口，大數據、AI、云計算，各種技術風起云涌。在其間會產生很多新興的公司，新興的行業，而這些新來者往往正是傳統行業的掘墓人。在當前，一個行業的變革往往都來自于其它看似無關的行業，所以不能只把目光放在行業內部，而要從更高更廣的視角來看待行業。
5.分別與行業的高管們和一線員工聊聊天
這個我就不必詳細闡述了，這個方法是最快了解行業的方式，但是每個人的認識都有局限性，所以你要會挑重點去噪音。
如果有更多時間，可以參加行業展會、峰會。這也是快速認識行業人脈和建立行業認知的有效方法。
其實說起來，要想熟悉一個行業最好的辦法就是置身其中，但又不能只低頭干活，要時不時從具體的工作中抽離出來，在更高的視野對一個行業進行審視。這是一件很有挑戰，但也很有趣的事情，希望大家有機會都可以嘗試一下。
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