2026秋招投资分析师技能栈：Excel、SQL、估值模型与AI研究

一、投资分析师的硬技能，本质上对应7类日常工作

麦可思研究院《2025年中国本科生就业报告》显示，2024届本科毕业生电脑编程能力满足度为86%，但数字素养和国际视野仍显不足；投资分析师岗位正在把这两个短板变成真实筛选项。

（一）你不是在背金融概念，而是在交付研究结果

投资分析师的日常工作不是泛泛地看新闻，而是把信息、数据、模型和判断变成可被投资经理、研究主管或业务负责人使用的材料。

1. 具体日常工作任务

1. 月初下载上市公司公告、财报和行业数据，更新重点公司的收入、毛利率、费用率和净利润表。

2. 用Excel搭建三大报表联动模型，检查资产负债表是否平衡，修正现金流勾稽错误。

3. 跟踪目标公司股价、估值倍数、成交量和同行公司表现，整理成日报或周报。

4. 阅读招股书、年报、业绩会纪要和监管文件，提炼业务模式、竞争壁垒和风险点。

5. 用Wind、同花顺iFinD、Choice或交易所公开信息查找行业规模、公司财务和可比公司数据。

6. 根据公司盈利预测，完成PE、PB、EV/EBITDA、DCF等估值测算。

7. 把模型结论写成研究简报，包括核心观点、关键假设、估值区间和风险提示。

8. 面试或实习中，可能被要求现场解释一家公司的收入增长逻辑、毛利率变化原因和估值是否合理。

   

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二、按重要性排序，投资分析师最核心的硬技能

前程无忧《2026校园招聘白皮书》在多个行业校招画像中反复列出数据分析类、管理培训生、技术支持类等热招方向，并把专业知识、问题解决能力、独立思考能力、沟通能力、执行力和创新能力列为综合素质要求。

（一）第一位：财务报表与财务建模

投资分析师的硬门槛，是看懂利润表、资产负债表和现金流量表，并能把三张表连起来。

1. 必须掌握的内容

• 收入确认、成本结构、毛利率、期间费用率、净利率

• 应收账款、存货、固定资产、商誉、经营性现金流

• 三大报表勾稽关系

• 盈利预测表、敏感性分析、情景假设

• Excel函数、数据透视表、条件格式、图表和模型检查

2. 本科生常见短板

很多同学会背市盈率、市净率，但不会解释为什么一家公司的净利润增长，经营现金流却变差。投资分析师面试更看重这种财务解释能力，而不是概念复述。

（二）第二位：估值方法与投资判断

投资分析师不能只说公司不错，而要说按什么假设、用什么方法、得到什么估值区间。

1. 至少要会的估值方法

• PE：适合盈利相对稳定的公司

• PB：常用于银行、保险、周期资产类公司

• PS：常见于收入增长快但利润尚不稳定的公司

• EV/EBITDA：适合比较不同资本结构下的企业

• DCF：适合训练长期现金流和折现率假设

2. 面试表达建议

不要只说我会DCF。更好的说法是：我能用收入增速、毛利率、费用率和资本开支假设，推导自由现金流，并用折现率和永续增长率做敏感性分析。

（三）第三位：行业研究与信息检索

投资分析师需要把分散信息整理成判断，而不是复制行业报告。

1. 信息来源要成体系

• 公司公告、年报、季报、招股书

• 交易所、证监会、统计局、行业协会公开数据

• 券商研报、电话会纪要、公司官网

• 海外公司年报、竞品官网、公开数据库

2. 研究框架要稳定

建议用行业空间—竞争格局—商业模式—财务表现—估值水平—风险因素六步法。这个框架比泛泛写宏观利好更适合校招笔试和研究作业。

（四）第四位：数据分析与工具能力

麦可思研究院提到，AI辅助编程工具成熟有效提升了本科毕业生电脑编程能力；投资分析师岗位也正在受益于数据处理效率提升。

1. 建议掌握的工具

• Excel：建模、清洗、透视、图表

• SQL：从数据库中提取公司、行业、交易和经营数据

• Python：批量处理公告、文本、行情和可视化

• Power BI或Tableau：制作跟踪看板

• Wind、同花顺iFinD、Choice：金融数据查询

2. 不建议只停留在工具名

简历里写熟悉Python不如写：用Python抓取并清洗50家可比公司近5年财务指标，输出估值分位数图表。投资分析师筛选简历时，更容易识别结果型项目。

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三、近两年权重提升的技能：AI、数据化和国际视野

毕马威《人工智能就绪度白皮书》把稳定运行、操作规范化、运维常态化、组织结构、治理机制等纳入AI就绪度评估，这意味着企业不只看会不会用AI，还看能否规范使用AI完成业务任务。

（一）写进JD的变化：数据分析从加分项变成基础项

投资分析师过去更强调金融、会计和行业研究，现在越来越看重数据处理。原因很简单：财报、行情、舆情、经营指标都在数字化，手工复制粘贴已经跟不上研究节奏。

1. 落地场景

• 用SQL提取销售、用户、交易或财务明细

• 用Excel搭建动态估值表

• 用Python批量处理公告文本

• 用可视化工具展示行业趋势和公司对比

（二）新增面试题的变化：从知识问答转向案例分析

投资分析师面试越来越容易出现现场分析题，例如给一家公司财务摘要，让候选人判断增长质量；给一个行业新闻，让候选人判断对上下游公司的影响。

1. 备考方式

准备3个公司案例：一个消费公司、一个制造公司、一个科技公司。每个案例都要能讲清楚收入来源、成本结构、竞争格局、估值方法和主要风险。

（三）纳入实习转正考核的变化：AI辅助研究能力

AI不会替代投资分析师的判断，但会替代低质量信息整理。会用AI做初筛、提纲、纪要整理、代码辅助和文本对比的同学，交付速度会更快。

1. 需要注意边界

AI输出不能直接当结论。投资分析师必须回到公告、财报和原始数据核验。尤其是财务数字、估值倍数、公司名称和监管信息，必须二次验证。

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四、2027届本科生备考方案：别只考证，要做完整能力闭环

麦可思研究院指出，终身学习能力对毕业生长期职业发展至关重要，但满足程度相比其他通用能力仍有提升空间；投资分析师备考正是一个持续迭代的过程。

（一）专业课：先补会计，再补金融

1. 推荐顺序

1. 财务会计

2. 公司金融

3. 投资学

4. 证券分析

5. 计量经济学

6. 产业经济学

如果时间有限，优先把三大报表、资本成本、估值方法和财务指标分析学扎实。

（二）工具技能：Excel必须强，SQL建议会

1. 最低配置

• Excel：函数、透视表、图表、财务模型

• PPT：研究报告结构化表达

• SQL：查询、筛选、聚合、连接

• Python：可选，但有项目会明显加分

• Wind/iFinD/Choice：了解常用字段和查询逻辑

（三）项目：至少做2个可展示作品

1. 推荐项目

• 选一家上市公司，写一份10页以内的投资研究简报

• 选一个行业，做5家公司财务和估值对比

• 用Excel完成三大报表预测和估值模型

• 用SQL或Python整理一组行业数据并可视化

项目不要追求复杂，关键是能解释数据来源、假设依据、模型过程和结论局限。

（四）实习：优先找研究、投融资、财务分析相关岗位

1. 可接受方向

• 券商研究所实习

• 基金或私募研究实习

• 企业战略投资部实习

• 咨询公司行业研究实习

• 财务分析、经营分析、商业分析实习

如果暂时进不了金融机构，经营分析和商业分析实习也有价值，因为能证明你会处理真实业务数据。

（五）关于证书

1. CDA数据分析师（Certified Data Analyst）

2026秋招投资分析师需要数据分析能力，招聘方很难只从简历判断候选人是否会用SQL或Excel处理数据。CDA数据分析师（Certified Data Analyst）内容覆盖SQL、Excel、统计学和数据可视化，适合零基础、跨专业、暂时没有数据项目的同学系统梳理知识。但CDA数据分析师不能替代实习和项目；如果已经有两段研究或数据分析实习，边际价值会下降。

2. CFA

2026秋招投资分析师与CFA知识体系匹配度较高，CFA覆盖伦理、财报、权益、固收、衍生品和组合管理，适合想进入券商研究、基金研究、资产管理方向的同学。CFA优势是金融框架系统，劣势是准备周期较长，且通过考试不等于会写公司深度报告。没有财务模型和行业项目，CFA只能证明学习投入，不能单独证明研究交付能力。

3. FRM

2026秋招投资分析师如果偏银行、券商风控、固收、量化风控或金融产品研究，FRM有一定相关性。FRM覆盖市场风险、信用风险、操作风险和风险模型，适合对风险定价和金融机构业务感兴趣的同学。FRM局限是与股票研究、一级市场行业研究并非完全对应；如果目标是消费、医药、科技行业研究，FRM优先级通常低于财务建模和行业研究项目。

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五、最后给2027届的执行清单

前程无忧《2026校园招聘白皮书》提到，校园招聘通用胜任力包括责任心、压力承受、成就导向、灵活适应和人际沟通；投资分析师的硬技能也必须通过稳定交付体现出来。

（一）3个月冲刺路线

1. 第1个月：补基础

• 学完三大报表和核心财务指标

• 用Excel复刻一家上市公司历史财务表

• 每周读2份公司公告或年报

2. 第2个月：做模型

• 完成一家公司的盈利预测

• 做可比公司估值表

• 输出一份5到10页研究简报

3. 第3个月：练面试

• 准备3个行业案例

• 练习3分钟讲清楚一家公司

• 把简历每个项目都改成动作、工具、结果结构

• 模拟回答估值、财务异常、行业变化和风险提示问题

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FAQ

（一）零基础本科生想投2026秋招投资分析师，现在还来得及吗？

来得及，但要放弃泛学。先用一个月补三大报表和Excel建模，再用一个月做公司研究简报，最后集中练面试表达。零基础最忌只看网课不产出作品，简历上至少要有一份可解释的数据分析或估值项目。

（二）跨专业学生投投资分析师，没有金融背景怎么办？

可以投，但要用作品弥补专业差距。跨专业学生建议选择自己原专业相关行业，比如医药、制造、互联网、能源，再补财务报表、估值和行业研究框架。面试时强调行业理解加财务分析，而不是硬说自己什么都懂。

（三）没实习能不能投2026秋招投资分析师？

能投，但竞争压力会更大。没有实习时，至少准备两类材料：一份上市公司研究报告，一份Excel估值模型。项目里要写清数据来源、核心假设、估值方法和风险提示。CDA数据分析师可以作为数据分析学习证明，但不能替代项目。

（四）自学投资分析师技能，先学Python还是先学Excel？

先学Excel。投资分析师最常用的建模、估值、预测和图表展示仍然离不开Excel。Python适合批量抓取、清洗和可视化数据，可以作为第二阶段技能。顺序建议是Excel财务模型、SQL取数、Python自动化处理。

转载自 CSDN-专业IT技术社区

原文链接：https://blog.csdn.net/cspttty/article/details/166361577