给金融分析师的一些建议
如何成为一名优秀的金融分析师
如何成为一名优秀的金融分析师作为金融行业中的一员，金融分析师在公司中扮演着非常重要的角色。
他们的工作不仅仅是提供数据和信息，更是对公司未来发展方向的重要决策之一。
因此，如何成为一名优秀的金融分析师成为了很多从事金融行业的人想要了解的问题。
但是，成为一名优秀的金融分析师需要具备哪些条件和能力呢？在这篇文章中，我将从以下几个方面为大家进行详细探讨：一、金融基础知识要扎实首先，作为一名金融分析师，你需要掌握金融基础知识。
而这不仅仅是单纯的会计或经济学的知识，还需要了解股票、债券、衍生品等各种金融产品。
金融行业是一个极其庞大的行业，其中的金融产品也是如此繁多复杂。
因此，在掌握基础知识之后，尤其要不断地学习和了解各种新的金融产品，紧跟市场的脚步。
除此之外，还要熟悉相关的金融法律法规，遵守其规定和要求。
同时，也要掌握相关行业的专业术语和概念，以便更好地向团队或客户传达信息。
在这个方面，一个优秀的金融分析师应当有一个稳定和长期的学习计划，以不断学习和深入理解金融行业。
二、数据分析和技术操作能力成为一名优秀的金融分析师，需要能够分析和处理大量的数据，从中提取有用的信息。
因此，数据分析能力是不可或缺的一项技能。
对于金融分析师来说，熟练掌握各种数据分析软件和工具也是非常必要的。
例如 Excel、Python、SQL 等工具，可以更加高效地处理和分析数据，得到更准确的结论。
同时也可以利用各种经济学和金融学模型进行数据建模。
金融分析师应该具备使用和操作这些工具的能力，以便更好地运用数据为公司提供决策支持。
三、市场洞察力和判断力金融分析师需要对市场有着深刻的洞察力，了解行业、公司和客户等各个方面的信息，并能够根据这些信息作出准确的分析和预测。
同时，从长远的角度来看，金融分析师的判断力也是非常关键的。
在处理数据并作出分析的过程中，需要始终保持理性思考，并能够结合行业和市场的发展趋势，做出预测和预判。
四、沟通和协调能力金融分析师不仅需要对数据有着深刻的理解和分析能力，还需要具备优秀的沟通和协调能力。
金融分析师数据分析技巧
金融分析师数据分析技巧数据分析在金融领域中扮演着重要的角色，对于金融分析师而言，掌握数据分析技巧是提高工作效率、准确评估风险和做出明智决策的关键。
本文将介绍一些金融分析师常用的数据分析技巧，并探讨在实际工作中的应用。
一、数据清理与整理作为金融分析师，我们往往需要处理大量的金融数据，而这些数据通常不完整、存在错误或冗余。
因此，数据清理与整理是进行有效数据分析的首要步骤。
1. 数据清洗：通过删除无效数据、处理缺失数据和异常值等，确保数据的准确性和可靠性。
常用的数据清洗工具包括Excel和Python等。
2. 数据整理：对数据进行重构、转换和重排，以满足分析需求。
例如，将时间序列数据按照日期排序，整理为易于分析的格式。
二、数据可视化数据可视化是将抽象的数据转化为图形或图表，使其更易于理解和解释。
金融分析师可以通过可视化工具将复杂的数据关系和趋势展示出来，从而更好地分析和传达结果。
1. 折线图和柱状图：用于展示时间序列数据的趋势和变化。
2. 散点图和热力图：用于分析变量之间的关系和相关性。
3. 饼图和条形图：用于比较不同类别之间的占比。
通过数据可视化，金融分析师可以更直观地观察数据模式、趋势和异常情况，从而更准确地评估市场风险和制定投资策略。
三、统计分析与建模统计分析和建模是金融分析师必备的数据分析技巧之一，可以帮助我们发现数据背后的规律和趋势。
1. 描述性统计：通过计算均值、中位数、标准差等统计指标，对数据进行表征和总结。
2. 相关性分析：通过计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等，评估变量之间的相关关系。
3. 回归分析：通过拟合线性或非线性模型，预测变量之间的关系，并进行一些参数估计和显著性检验。
4. 时间序列分析：通过分析过去的时间序列数据，预测未来的趋势和走势。
通过统计分析和建模，金融分析师可以洞察市场波动、评估投资回报和风险，并提供基于数据的决策依据。
四、机器学习和人工智能随着科技的发展，机器学习和人工智能在金融领域的应用也越来越广泛。
金融投资行业的改进方案和意见建议
金融投资行业的改进方案和意见建议引言：金融投资行业作为现代经济体系中重要的一环，对于实现资源配置、促进经济发展具有重要意义。
然而，随着社会不断变革和科技创新的推动，金融投资行业也面临诸多挑战和问题。
因此，本文将针对当前金融投资行业存在的问题提出改进方案和意见建议。
一、提升信息透明度1.1 建立更加全面准确的信息披露制度：完善公司财务报告、政府政策解读等信息公开途径，并加强监管机构对相关信息发布过程的监督。
1.2 推广利用大数据技术：通过数据采集与分析，提供更为客观真实的市场状况及趋势预测，帮助投资者作出更明智的投资决策。
1.3 加强互联网平台监管：建立健全互联网平台用户身份认证制度、风险警示标志以及违规操作追溯机制等。
二、加强监管与风控2.1 完善法律法规体系并强化执法力度：制定针对金融投资领域的相关法律法规，增加行业监管处罚力度，有效打击违规行为。
2.2 加强市场风险评估和防范措施：建立健全市场风险评估体系，及时预警并向社会公开，提供合理参考依据。
同时加强对高风险投资产品的审核和监管。
三、加强投资者保护3.1 增加教育与知识普及：通过大中小学课程设置金融知识类选修课程，并面向社会开展理财知识普及宣传活动。
3.2 完善投资者适当性管理制度：明确不同类型投资者权限与承受能力，并在相关产品销售过程中进行必要提示和告知。
3.3 设立独立的仲裁机构：创建金融纠纷独立仲裁机构，提供高效便捷的纠纷解决渠道。
四、推进科技创新应用4.1 大力发展区块链技术：在交易结算、信息存储等环节运用区块链技术，提升效率和安全性。
4.2 推广人工智能应用：利用人工智能提升金融投资的风险控制和决策分析能力，并加大对相关科研机构的支持。
4.3 加强网络安全防范建设：建立完善的网络安全体系，遏制信息泄露和黑客攻击。
同时加强对金融机构内部员工行为监管，预防内部人为造成的风险。
五、促进国际合作与交流5.1 加强与其他国家监管机构合作：在国际上加强投资者保护经验和信息交流，分享监管实践和技术标准。
金融分析师的工作目标和工作计划
金融分析师的工作目标和工作计划金融分析师是负责研究和分析公司的财务状况、市场趋势和经济状况的专业人员。
他们的主要职责是帮助投资者和决策者做出明智的投资和商业决策。
为了有效地履行这一职责，金融分析师需要制定明确的工作目标和工作计划。
本文将讨论金融分析师的工作目标和工作计划，并提供一些建议以帮助金融分析师在工作中取得成功。
一、工作目标1.了解和分析财务状况：金融分析师的首要目标是了解和分析公司的财务状况。
他们需要研究公司的财务报表，包括资产负债表、利润表和现金流量表，并评估公司的盈利能力、偿债能力和现金流状况。
2.预测市场趋势：金融分析师的第二个目标是预测市场趋势。
他们需要通过研究和分析经济数据、行业报告和市场动态来预测市场的走势，并提供投资建议。
3.提供投资建议：基于对财务状况和市场趋势的分析，金融分析师的目标是给出明确的投资建议。
他们需要评估投资组合的风险和回报，制定投资策略，并向投资者提供建议，帮助他们做出理智的投资决策。
二、工作计划1.收集和分析数据：为了实现上述目标，金融分析师首先需要制定一个详细的工作计划。
他们需要了解公司和市场的关键数据，并使用适当的工具和技术对这些数据进行分析。
例如，他们可以使用财务模型和统计分析来评估公司的财务状况和市场趋势。
2.参与行业研究：金融分析师应该参与行业研究，了解行业的发展动态和竞争格局。
他们可以通过参加行业会议、阅读行业报告和与其他专业人士交流来获取最新的行业信息。
这有助于他们更准确地判断市场趋势，并提供精确的投资建议。
3.持续学习和提升技能：金融分析师应该认识到金融行业的动态变化和技术创新。
他们需要主动学习和掌握新的分析工具和技术，并持续提升自己的技能。
例如，他们可以参加培训课程、获得金融分析师认证，并参与专业社交网络以扩大自己的人脉。
4.建立良好的沟通和协作关系：金融分析师通常需要与投资者、公司管理层和其他专业人士合作。
因此，他们需要建立良好的沟通和协作关系。
金融行业的问题和建议解决方案
金融行业的问题和建议解决方案一、问题分析金融行业作为国家经济发展的重要支撑，扮演着重要角色。
然而，随着社会经济的不断发展，金融行业面临着一系列问题。
1. 金融风险管理不到位：金融机构在面对复杂多变的市场环境时，风险管理体系相对滞后。
这导致了金融市场波动性增加，对整个经济体系产生负面影响。
2. 信息不对称问题：由于缺乏透明度和及时性，企业和个人在购买金融产品和服务时面临信息不对称的困扰。
这可能导致消费者权益受损以及市场失序。
3. 金融监管缺失：某些金融监管机构在执行职责时存在缺失和不力。
监管制度落后，无法满足日益复杂的金融市场需求，容易出现监管空白带来的风险。
二、建议解决方案针对上述问题，以下是改进金融行业并提出建议解决方案：1. 加强风险管理：金融机构应建立健全的风险管理体系，包括完善的风险评估、监测和控制机制。
同时，加强内外部合作，共同应对金融市场的各种风险。
2. 提升信息透明度：金融机构应实施规范透明度政策，及时披露财务信息、产品信息和市场信息。
此外，通过加强消费者教育，提高公众对金融知识和理财风险的认识。
3. 完善金融监管制度：相关部门应加大对金融行业的监管力度，并加快监管制度改革步伐。
建立更为严谨的准入条件和退出机制，确保市场竞争秩序的公平性和有效性。
4. 推进科技创新和发展：利用人工智能、大数据等先进技术手段提升金融服务效率与精准度。
促进金融科技企业与传统金融机构合作，实现互利共赢。
5. 优化人才培养体系：建立全面完善的人才培养体系，为金融行业提供高素质专业人才。
加强金融从业人员的职业道德建设和培训，提高整体行业素质。
6. 加强国际合作：积极参与国际金融合作，借鉴其他国家的经验和教训。
加强对跨境资本流动、全球金融稳定等重大问题的研究与应对。
7. 强调社会责任：金融机构要积极履行社会责任，推动可持续发展。
注重生态环保、绿色投资，以及对农村、贫困地区的金融支持等方面更加重视。
三、结语金融行业作为支撑国民经济的重要领域，面临着诸多挑战和问题。
金融分析师的职业规划建议
金融分析师的职业规划建议在一个快速变化的金融环境中，职业规划对于金融分析师来说至关重要。
一个良好的职业规划能够帮助分析师发展专业技能、实现个人目标并取得成功。
本文将针对金融分析师职业规划提供一些建议和指导。
一、确定职业目标作为一名金融分析师，首先要明确自己的职业目标。
这可能包括成为投资银行家、基金经理、财务顾问或独立分析师等。
根据自身兴趣和个人能力，选择一个具体的目标，并为此设定合理的时间和里程碑。
二、发展专业技能要成为一名优秀的金融分析师，必须具备扎实的专业知识和技能。
不断学习和提升自己的能力是至关重要的。
参加金融分析师相关的培训和认证课程，如CFA（特许金融分析师）证书，可以提高个人的竞争力。
此外，积极参与相关行业的研究和讨论，关注金融市场的动态和趋势，不断扩展自己的专业知识。
三、建立人际关系人际关系在金融行业中具有重要的作用。
建立并维护良好的人际关系网络可以帮助分析师获取更多的工作机会和信息资源。
参加行业会议和研讨会，认识更多的从业人员，并积极与他们交流和合作。
通过与同行和领导建立良好的关系，分析师可以更好地学习、成长和发展。
四、寻找导师在职业规划过程中，寻找一位经验丰富的导师是非常有益的。
一个好的导师可以给予你指导和建议，并分享他们的经验和知识。
通过与导师的交流和学习，你可以更快地发展自己的职业生涯，并在面临挑战和困惑时得到支持和帮助。
五、注重自我营销在金融行业竞争激烈的环境中，自我营销成为关键的一环。
分析师应该学会有效地展示自己的技能和价值，提高自己在行业中的知名度。
写博客、发表文章、参加行业研究和活动，都是展示个人能力和专业素质的途径。
此外，不断完善个人简历和职业资料，并进行定期更新和推广。
六、持续学习和适应变化金融行业的变革速度很快，技术和市场趋势也在不断发展。
作为金融分析师，必须保持学习的状态，并及时适应变化。
关注行业的最新动态，学习和应用新的工具和技术，以保持自己的竞争力和专业水平。
金融行业数据分析实践经验总结
金融行业数据分析实践经验总结数据分析，在如今这个数据时代越发重要。
随着金融行业不断发展，数据分析更是应用得越来越广泛。
通过数据分析能够更加准确地识别出潜在风险和机会，为企业提供决策支持，优化内部流程，增加营收，降低成本，提升客户满意度等多种方面做出贡献。
在金融行业数据分析方面进行的实践中，我们积累了很多经验和启示，以下列出几点：一、数据质量是关键作为分析师，认真对待处理数据的质量是非常重要的。
数据中包含的信息选择、缺失、异常以及数据源的可靠性，都可能导致分析结果的误差。
针对数据质量问题，我们需要做好数据清洗工作，确保数据的准确、完整和一致性。
二、选择合适的统计分析方法在数据分析的过程中，要将数据转化为有意义的决策支持信息需要用到各式各样的数据模型和统计分析方法。
例如，回归模型、聚类模型和关联规则模型等。
我们需要根据数据的特点、目的和限制，选择最合适的模型和方法，提高分析的精度和效率。
三、形式化在模型中的变量建模指标选择是模型解释性、预测性和稳定性的保证。
为了建立更好的模型，要在指标选择上下功夫。
在指标筛选中，不能仅根据主观经验或单变量筛选，而应从业务目标、数据特性出发，借助多变量分析，事先预测与变量红旗的关系及起点，降低过多因素对分析造成的影响，从而选择最合适的变量。
四、数据可视化分析数据分析离不开的工具便是数据可视化分析。
因为数据分析的结果让很多人难以理解和利用。
而数据可视化分析可以帮助我们在数据分析的过程中加强沟通交流，更好地探索出数据中的故事，发掘出数据背后的价值。
五、不断提升技术水平数据分析技术一直在不断发展，研究新技能和最佳实践将有助于我们掌握最新的技能，并确保在日常工作中不断改进。
我们应该不断学习前沿的数据分析技术以及掌握相应的工具，例如Python和R语言。
总之，雄厚的金融数据分析实践积累，是金融行业获得成功并实现长期增长的核心竞争力。
掌握好对数据分析的基础和核心技术，不断优化数据分析过程和结果，始终坚持以客户和市场为中心，为企业提供更优质的服务，助力企业发展。
对当前金融统计工作的若干思考及建议
对当前金融统计工作的若干思考及建议随着金融行业的不断发展，金融统计工作也变得越来越重要。
然而，当前金融统计工作仍存在一些问题，需要我们进行思考和改进。
本文将从以下几个方面进行分析和建议。
一、加强数据质量控制金融统计数据的准确性和可靠性对于金融行业的稳定和发展至关重要。
因此，我们需要加强对数据质量的控制。
具体来说，可以采取以下措施：1.建立完善的数据质量控制体系，包括数据采集、处理、存储和发布等环节。
2.加强数据监测和审核，及时发现和纠正数据错误和异常。
3.加强数据安全保护，防止数据泄露和篡改。
二、提高数据分析能力金融统计数据的分析能力对于金融行业的决策和管理至关重要。
因此，我们需要提高数据分析能力。
具体来说，可以采取以下措施：1.建立专业的数据分析团队，提高数据分析人员的专业素养和技能。
2.采用先进的数据分析工具和技术，提高数据分析效率和准确性。
3.加强数据分析与业务应用的结合，为金融行业的决策和管理提供有力支持。
三、加强数据共享和开放金融统计数据的共享和开放对于促进金融行业的创新和发展至关重要。
因此，我们需要加强数据共享和开放。
具体来说，可以采取以下措施：1.建立开放的数据共享平台，为各方提供便捷的数据获取和使用服务。
2.加强数据标准化和格式化，提高数据的可读性和可用性。
3.鼓励金融行业各方积极参与数据共享和开放，促进金融行业的创新和发展。
四、加强国际合作和交流金融统计工作的国际合作和交流对于提高金融统计水平和国际竞争力至关重要。
因此，我们需要加强国际合作和交流。
具体来说，可以采取以下措施：1.加强与国际组织和机构的合作和交流，学习和借鉴国际先进经验和做法。
2.积极参与国际标准制定和推广，提高金融统计数据的国际可比性和通用性。
3.加强国际交流和合作，促进金融行业的国际化和全球化发展。
综上所述，当前金融统计工作需要加强数据质量控制、提高数据分析能力、加强数据共享和开放、加强国际合作和交流等方面的改进。
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给金融分析师的一些建议明确了一些基本概念后，尽管说的我自己都有点糊涂了，但不管怎么样我们都可以进入到下一步了。
行业分析应该干的第一件事——行业分析的第一步应该干什么？一定、必须以及毫无疑问的你应该首先搞清你所研究的行业到底是个什么东西？那怎么才算是搞清研究对象呢？我认为你只要做到了三件事，你就可以说你已经知道你所研究的行业是个什么东西。
一，定义；二，分类；三，历史。
看上去除了第三件事其他两件似乎很容易弄清。
但是我非常遗憾的告诉你，作为一个行业研究人员要达到的高度，前两件事远比第三件困难。
原因很简单，因为如果你真的掌握了这三条，尤其是前两条，那么你对一个行业的认识就已经完成了六七成，你就已经可以算是这个行业六七成的专家了！不对啊！网上很容易找到行业的定义和分类，怎么会困难呢？你也许会这么想。
但我请你再好好验证一下，除了少数一些十几年甚至几十年如一日的行业外，所有对某一行业的定义和分类有完全统一的认识吗？而且有几年不带变的完全统一的认识吗？没有！根本不可能有！为什么？因为定义是对一个行业的本质的最高度的概括，而本质只能通过现象去把握，因此随着掌握的现象越来越多，思考越来越多，对本质的认识才会越来越准确。
而且不同角度和不同目的的考察也会对本质有不同的认识。
说的有点玄了，先打住，下面将定义的时候再展开说。
分类和历史更是会随着时间的推移而不断的变化。
此外，还有一个重要的原因，不要轻易相信那些“权威机构”的定义和分类，因为那些机构中具体做研究的人并不一定比你研究行业的时间更长，在一些新兴行业中更是如此。
所以建议大家以后看报告第一件事情就是看定义和分类，如果连定义和分类都写的含糊不清，语焉不详的，那你大可以对这本报告后面的内容报以十二万分的怀疑了。
事实上就是有一些报告利用这样的含糊不清来为后面的胡编乱造创作空间的。
因为没有明晰的定义和分类来作为报告的边界和限制，作者就可以随意解释后面的内容了。
好了，对于这个行业本身的话题就不展开说了，言归正传来看看我们如何来做行业研究开门的这第一件事吧。
(一) 定义分析对象首先要提醒的是，对行业的定义不要期望一蹴而就，原因前面已经说过了。
先找到一个基点就可以。
对行业的定义有几个关键要素，这既是你自己给行业下定义时不能或缺的，也是你判断别人定义优劣时可以依靠的。
第一个关键要素——研究目的。
目的不同，难道定义都会跟着不同吗？！Ofcourse！举个简单的例子，比如自行车行业你怎么来定义？如果是我，我会首先明确谁要使用行业研究的成果。
如果是自行车厂商为了进行战略定位和战略规划，那么我就需要最大限度的分辨出自行车可能的用途，比如是主要交通工具、辅助交通工具、体育健身工具、时尚休闲工具还是别的什么，并最终尽可能宽的来定义自行车行业，这样有助于企业找到合理的发展方向和路径。
但如果是投资者要做行业投资前景评估的话，那么完全没有必要对行业做上面那么宽泛的定义，而且也不一定从产品的角度来定义，可能需要根据投资偏好或定位来进行。
比如是高科技或高成长行业投资偏好的，那很可能从健身服务及相关工具行业，或者以当下热点的绿色出行而来的电动车及电池行业会成为其考察的焦点。
当然明确了研究目的并不能直接让你做出一个清晰定义，它需要与其他要素结合起来使用。
它的意义在于提醒研究者，行业定义其实并不是仅仅给一个说明，让读者明白你研究的是什么那么简单，它更主要是作为你行业分析的根本方向，引导你做出整个研究的基础和框架。
因此研究目的不仅是定义行业时的关键要素，也是整个行业研究的关键要素之一。
定义行业的第二个关键要素——产品。
还记得我说的行业特征是哪两个吗？不记得的话再回去看看行业研究入门经验（一）。
行业定义一定首先要说清楚是提供什么产品或者服务的，所以有些行业定义干脆就以产品定义来取代也是有道理的，但这也并不是绝对的。
我在上一篇文章中谈到行业和市场的联系时说到了一个基本点，就是“消费品行业的定义以市场为核心，工业品行业的定义以产品为核心”。
因为消费品行业是市场驱动的，往往面对同样的需求有多种可替代性很高的不同形态的产品，如果以产品或技术本身来定义行业将很难正确的辨别出行业发展的根本基础，或很可能会遗漏大部分的竞争对手。
就像上面举的自行车行业的例子，如果你把它定义为“生产两个轮子+一个三角架+一个把手的机械设备的企业集合”的话，那无论对谁来说恐怕都没有太大的正面意义。
说到这里我好像觉得自己说的有点太“深入”了，其实后面的一些研究提到了“定义”阶段。
所以作为刚入门的TX来说，你不必太担心搞不清或记不住我上面所讲的这些，因为我在刚进入分析师这个行业的时候没有任何人教我该怎么分析一个行业，除了别人的报告和教科书外也什么都没有。
所以一是你们刚开始碰到这些问题时可能不需要想这么复杂，因为完美的定义并不是第一步就要完成的。
二是我后面也确实要注意这篇文章的目的是给大家一些入门经验，不宜过分展开，看得大家容易晕。
好了，那定义就到此为止。
再强调一下怎么来定义行业，一是，你的目的是什么？二是，什么产品，什么产品，到底是什么产品？在继续讲定义、分类和历史之前，还要再提醒一点。
就像我前面文章中提到的，对行业的了解不是一蹴而就的，定义等工作虽然是行业研究入门的第一步，但实际你只有对行业有很好的认识和理解后才能对定义、分类有充分的认识。
所以进行有效的定义和分类的前提是你对行业已经有比较充分的了解，如果你完全不了解行业，那你先借助别人的定义和分类进行下面研究，不要拘泥于我现在介绍的内容，这其实是个鸡生蛋、蛋生鸡的问题。
当然这样一般会造成多次返工，等你对行业有更多了解后需要再回来进行你自己的定义和分类。
生物要进化，遵循自然规律的行业研究才是有生命力的行业研究，哈哈。
闲话不多，继续继续。
(二) 细分研究对象对行业分类的接触其实应该是比定义更早，或者说定义和分类两项工作是一体的，内涵和外延嘛。
而且行业的分类最核心的就是对行业产品的归类，相对行业的性质，产品看得见，摸得着，哪怕是服务形态的产品也是能实际体验的到，所以比定义要容易的多。
不过有两点要格外提示的，一是分类也是要在定义的基础上进行的，二是要做深研究就需要尽可能的细分行业。
这是因为细分行业的作用就像研究物质组成一样，你将行业分的越细你就能越容易了解行业的本质及运转规律。
为什么细分行业还要根据定义呢？因为细分行业有很多种维度，哪怕是对产品进行细分也有这样的维度选择问题。
比如软件产业（我喜欢将软件称为产业而不是行业，因为软件产品已经出现了明显的层次和厂商的分工，出产不同层次软件产品的厂商是完全的合作而没有竞争关系）的细分你可以有几个维度。
可以根据软件产品的层次来分——基础软件、中间件和应用软件；也可以根据软件产品运行的硬件平台来分——计算机软件、手机软件和嵌入式软件（手机软件以前属于嵌入式，但随着手机计算能力的提升，智能机的出现已经使得手机逐渐独立于其他的嵌入式系统了），还可以根据软件应用的范围来分——专用软件和通用软件（这两个概念一般用的比较少。
简单说专用软件功能特殊，应用范围窄；通用软件应用范围广。
比如一般看到的数据库Oracle、DB2之类的就属于通用软件，还有大量的一般很少听说的实时数据库就属于专用软件）。
如果划分软件市场，那标准更是多了去了。
可以根据软件用户的性质来分——个人消费软件市场和企业级软件市场，根据用户所在区域来分——中国、全球、华东、北京、……，根据用户规模大小分——大型、中型、小型等等等等。
所以只有想不到，没有分不出的，如果不按照特定的目的，没有在特定目的下的定义作为依据，你的分类将很难有效的支持后续的研究。
那么有了明确目的的定义后怎么选择分类标准呢，尤其是一级分类的标准？因为分类的目的是缩小研究范围，使你能更聚焦的看清问题，所以一个最直接的标准是最大限度的使得你所研究的对象刚刚好在分出的一个类别中，刚刚好是指完全包含，且不能跨到其他分类里一点。
比如还是说软件产业，你要研究用友公司的话，那根据软件产品的层次来作为一级分类标准就是合适的，因为用友只做应用软件。
但你要研究金蝶公司就不行了，因为他应用软件和中间件都做。
除了一级分类外，我们还需要进一步的细分以更深入的去把握行业。
到底需要分到几层才算是够细呢？这没有一个定数，但个人认为最好你能分到最后一级，所有的分类都是直接在市场中出售的具体产品，那就可以了。
说白了，分到这层也就没法往下分了，再分就进入到上游零部件行业中去了。
或者反过来说，市场上出售的任何一款产品都能直接在你分类的最后一级种找到，那就是到了最细的程度了。
再说个细节，不一定每个一级分类都有同样多级的下级分类的。
定义和分类是一般最容易理解的起步工作，但容易被忽视的是行业发展史对了解行业的巨大基础作用。
(二) 了解行业发展历史任何行业都不会是从石头中蹦出来的，了解行业过去的发展历程能够带给我们三大基础性的好处：一是，起点蕴含行业根本价值。
产品最初被创造出来时一般都是很单纯的指向某个具体的用户需求，但随着行业的发展，盈利模式会越来越多元化，导致行业根本性的价值被淹没，这样从头开始就容易返璞归真。
二是，发展揭示行业分化方向。
行业发展的过程也是企业战略、盈利模式不断分化的过程，了解分化的过程有助认识当前行业格局形成的内在原因和规律，并有助判断未来演化的方向。
三是，历史信息建立起行业的全貌。
对现状的了解是面，只有充足的历史信息才能构筑完整的行业面貌。
这里面包含了产品、技术的演变，企业的成长、更替，用户喜好的变幻、轮回，政策的变迁，甚至标志性人物的浮浮沉沉。
所以做分析师，就是要做运筹帷幄之中决胜千里之外的诸葛孔明，除了熟读兵书（方法论）外，对历史和故事中的人物了如指掌不光是理想分析的需要，而且你不觉得这也是多么有趣的一件事吗？如果能找到前辈高人所写的行业发展史固然是幸事，但要是找不到现成的，或者能找到的仅仅是片段和零散的信息那我们也可以自己进行归类整理。
行业的发展是围绕着产品和企业展开的，因为这是行业的本质特征嘛。
除了直接以“XX行业发展史”等类似的关键词来搜信息外，你也可以上行业内知名公司的网站来搜集各公司的发展史，自己整合。
如果有条件还可以访问一些行业内发展时间长或龙头型企业中的资深人士来听听他们讲行业里的那些人和事。
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