行业分析师的介绍

行业分析师针对某市场区域做深入调研，准确定位市场现状、动态，预测并制作市场模型。通常情况下，行业分析师栖身于某个特定行业。下面是小编整理的一些关于行业分析师的文章，希望对你有所帮助。

行业分析师：券商证券分析师

一般来说，证券分析师最核心的任务是把自己负责(覆盖)的相关领域研究分析清楚，然后为其服务的投资机构提供一个明确的投资建议(比如买入、持有、卖出)。我们前面提到过，研究所内部会将研究的方向分为宏观经济、投资策略、金融工程、权益、固定收益、等几个大类。具体来看：

1.宏观经济分析师，顾名思义，主要就是研究宏观经济，一般包含国内经济、世界经济、产业经济等等。会对诸如GDP、CPI、PMI等经济数据进行预测和分析，同时也会对经济形势、宏观调控政策进行分析。

2.投资策略分析师主要会关注目前市场上主题热点(如高送转)、投资者的情绪、以及大盘的点位等等，对热点行业进行配置推荐、同时预测未来的的行情走势。

3.金融工程分析师则主要通过在计算机上建模编程等量化的手段，对市场进行预测和交易，分析师的任务是想出合适的策略并且将该策略编写为一个程序，有计算机生成交易。该种方式的优势是通过计算机交易来克服人类主观判断所伴随的人性弱点。

4.固定收益分析师关注利率债、信用债等债券的收益率以及其违约风险。并且根据债券模型给债券进行定价，并给出投资建议。

5.最后是权益(股票)研究分析师，这个就是我们平时俗称的行研(行业研究分析师)。行研的主要任务是深入研究上市公司的的基本面，并通过专业的方式对公司的整体价值进行估值(我们一般称为给资产(公司)定价)，最后判断其股票是否有投资的价值(比如我的定价高于目前的市值，则是高估，反之则是低估)。由于股票本身的复杂性，需要分析师对宏观经济有一定了解，同时对上市公司以及其所属的行业有非常深入分析研究。因此考虑到不同行业之间有不同的商业模式、产业链、成长周期等特性，研究所会对行业进行更具体的划分(比如食品饮料、轻工制造、有色金属、计算机、电子)，然后分析师则会分成一个一个研究团队，每个团队里的分析师独立的对自身覆盖的细分行业进行研究分析。(因为分析师主要关注自己覆盖的行业，所以股票分析师也叫行业分析师，也就是行研。)目前A股上市公司被划分在了近30个行业。大型研究所一般都会对所有行业都配以分析师团队。

根据不同行业的大小，每个组配置的人数不同，比如医药行业、机械行业都有数百个上市公司，因此团队一般会有6人以上，而旅游行业仅不到50个股票，一般团队配2人既足够。总体来说看，一般平均每个团队的人数在3人左右，因此行业研究分析师的人数在研究所里是绝对的大多数。

下面，我们就重点的了解一下行业研究分析师的工作职责、工作要求、工作内容。

一般来说，行业分析师的具体工作主要包含以下4个：

• 撰写研究报告

• 路演

• 调研

• 持续对宏观大势、行业、公司进行跟踪。保持与投资机构的密切沟通。

我们看看这4个工作内容是如何有机的结合在一起的?刚才我们提到了，行业研究分析师(以下简称行研)的主要工作职责是深入研究上市公司的股票的基本面，并判断其是否有投资的价值。一般一个公司基本面分析需要包含与其所属行业相关的宏观经济分析，其所属行业的分析以及公司自身的分析。因此分析师需要阅读大量的相关材料(包括)公司公告、行业数据、行业新闻等)以保持对行业的持续跟踪。同时耳闻不如一见，分析师需要经常与上市公司以及产业链相关的公司进行直接沟通(包括电话、实地的调研考察)。最后，分析师的会将其研究分析的结论通过书面(也就是研究报告)和口头(也就是路演)的方式提供给投资机构客户。

(1) 撰写报告

首先是撰写研究报告：

相信大家平时肯定都写过不少报告，一个报告的目的简单来讲就是向受众把一件事说清楚，而落在纸面上能够是的条理更为清晰，也能更好地体现专业性。行业研究虽然说的是“行业”，但因为交易所只提供公司股票作为投资机构的投资标的，没有提供行业作为标的，所以实际上大部分行业研究最终研究的还是要落实到行业里的具体公司。

研究报告按内容覆盖面和长度可以深度报告和一般的点评报告。按照类型可以划分为行业报告和公司报告。每家券商都有自己的报告模板，并且会根据我们上面的划分的报告类型有所不同。

一般来说分析师想非常重点的推荐一个公司时，都会选择写成“深度报告”。一个深度报告的目标是能将一个上市公司中与投资相关的内容全部梳理、表达清楚。一般来说，需要包含公司所属行业的分析以及公司自身的分析。分开来看，行业分析一般包括：行业的规模、增速，行业的商业模式以及产业链的分工，行业内公司之间的竞争格局以及行业的整体政策。而对公司的分析一般包括：处于产业链中哪个位置、和同行业竞争对手比处什么位置(龙头还是赶超者)、是否有品牌溢价、是否能在成本控制上有优势、公司治理等等。以上都是相对定性的分析。判断一个股票是不是值得买，我们还需要定量的分析其公司价值是否高估或者低估。因此最后，分析师需要对公司的财务进行分析，并做出财务模型和盈利预测，最终通过现金流折现、同行业内估值比较等发放给公司的股票进行定价，再比较这个定价与市场目前交易价格，从而得出最终的投资结论(买入、持有、卖出)。由于内容和涉及面较广，因此一般一个深度报告基本都在20页以上，视具体长度需要1周-2周的时间完成。

点评报告则相对比较简单，行业这部分的话一般是一些定期数据的跟踪点评：比如暑期档电影票房分析，或是行业的一些小的政策变化点评。公司这部分一般是一些公司的主业进展，比如得到了某个订单、进行了一次收购，以及对公司的定期报告(年报、一季报、中报)的点评。点评报告一般在1-10页之间。

无论是深度报告还是点评报告，分析师写完后都需要通过研究所内部的合规审查(一般需经过至少两轮，审查内容包括报告格式、内容是否有设计内幕消息、非公开信息、夸大事实等等)。通过后才可以通过研究所的平台发给机构投资者客户。

最后补充一点，在大部分情况下，出现的一些新的讯息对公司基本面影响都是很小的，这时分析师只需在微信群里写几句简单的点评即可，而不需要已正式报告的形式发出。

前面我们提到，一个深度报告需要包含行业和公司的方方面面。那么我们如何去研究这些东西呢?有没有哪些相关的研究材料来源?

当然是有的。宏观的数据基本可以在国家统计局里找到，行业的数据一般可以在相关的行业数据库、产业研究所上找到，比如电影票房、电视剧收视率可以在艺恩网上找到。互联网的数据可以在易观智库、艾瑞咨询里找到。好的分析师都懂得如何找到其所需要的数据。分析师往往还会想办法找到了解行业的从业人士朋友，直接进行咨询，以了解行业的一手数据和信息。

公司的话，最直接的就是查看公司的公告。中国证监会规定公司必须在发生重要的事时及时将情况公告给广大投资者。同时公司每年也需要公布年报、一季报、中报、三季报等定期报告。这些报告里都有公司的经营数据、盈利情况、未来的发展规划等等，特别是年报，一般会比较详细。另外，如果公司上市时间不长(一般少于3年)，则可以阅读其上市招股说明书，里面有会更详细的披露行业、公司的业务情况，可以让一个分析师非常全面的了解公司，是非常好的学习素材。当然，如果上市时间太远，则行业和公司都可能已经发生了变化，那么招股说明书的价值也会小很多。

此外，公司的官网、以及网上能找到的各类关于公司的新闻，公司的竞争对手都是我们研究分析的材料。

(2) 调研

再下面我们讲一下分析师另一个重要工作，调研(也就是和上市公司及其相关公司沟通交流)：

前面我们提到了，公司公告、行业信息、行业数据等网上能找到的数据是分析师必须长期跟踪的基础研究资料，这些资料也是分析师撰写研究报告的重要素材来源。不过，即使资料再多，大部分都不是直接来源于公司，那么这些信息势必会有疏漏、不全面、甚至被扭曲，因此只用这些材料来写报告的话肯定不会很精确。那么怎么解决呢，俗话说百闻不如一见，最好的解决方法自然是直接与公司沟通，也就是我们常说的调研公司，具体包括电话沟通和实地调研，以获得对公司更精确、更全面的了解。

上市公司均设有证券部，其中配有董秘、证券代表等人员专门负责与投资者进行沟通并且接待投资者的调研。

调研时，分析师会就行业、公司相关的更细节的问题与董秘、证代进行深入地沟通，以便完善自己的分析框架，具体聊得内容会根据公司情况以及分析师自身对公司的理解有较大的差异。如果问的特别细节，则分管业务的高管也可能会一起出场，甚至有时董事长也会亲自来接待调研，回答关于公司长期战略规划等问题。

除了语言沟通外，眼见为实也很重要，分析师会观察公司的情况。举几个例子：如果是制造类公司，会参观他们的工厂;文化娱乐类公司，则会在现场看一下他们的产品。同时也会关注公司的整体氛围。我曾经在一个夏天去过两家业务相近的互联网公司，其中一家在一个比较干净整洁的办公楼，员工整体精神面貌非常好，充满鸡血。而另一家在一个老旧的工厂旁边，里面非常昏暗，几个电风扇吱吱呀呀，员工昏昏欲睡，与前者相形见绌。后来前者的业绩、股价表现明显强于后者。

在调研结束后，分析师不仅自己能更加深入地了解公司，同时也需要及时地写出一份“调研纪要”，作为总结和梳理，并将此发送给感兴趣的投资机构。当然，很多投资机构自身的分析师也希望能与上市公司等进行直接沟通。因此往往券商分析师实地调研时也会通知其服务的投资机构的分析师一同前往。甚至券商研究所每年都会组织几次“策略会”，专门请各行各业大量的上市公司高管前来，与投资机构的分析师等进行交流，以此作为一种对投资机构的增值服务。

好了，到这里可能有的朋友会有些疑问了。前面一直在说券商研究所的分析师，而这里出现了投资机构分析师，这个分析师和券商分析师有什么区别吗?

实际上这两种分析师工作内容相对是比较接近的，但是职责、未来职业发展、考核机制等等却很不相同。这里我就简单拿审计和营销来类比一下：

上市公司年报时会请四大等机构来提供审计服务，同时公司也有自己的内审。另外大公司都会有自己的市场营销团队，但同时也会聘请外部的广告公司来提供服务。这两种情况下，公司一般会被成为甲方、而提供服务的四大、外部广告公司则会被称为乙方。(甲乙甲乙，甲在乙前。因为公司作为出钱的那一方，会给四大、外部广告公司带来收入，因此相对强势一些，所以就被称为甲方)。

因此我们所说的券商分析师和投资机构分析师也是类似于这种甲乙方的概念，当然这里甲方是投资机构分析师，而乙方则是券商分析师(就像我们前面说的，乙方给甲方提供服务)。然后在我们证券市场里，还有更加行业的称呼。就是称投资机构为“买方”(因为他们买卖证券)，而券商为“卖方”(卖投资观点、卖服务)。这里大家只要记住这一点就可以了。后续我会有针对买方分析师单独做一些主题内容的分享。

(3) 路演

下面我们讲一下路演：

当分析师写完研究报告，并且已经对公司有了深入的分析和观点之后。分析师需要做的就是向投资机构传递自己的观点。纸质的报告固然是一种很好的途径，但是语言的沟通往往更有效率且更及时。因此就需要分析师想投资机构进行“路演”(road show)，用语言的方式，将自己的分析逻辑和观点提供给投资机构。路演可以分为现场路演和电话、微信路演。

一般来说，当分析师覆盖的行业、公司出现重大变化、或是分析师首次覆盖一个公司，写了深度报告，这种情况下会选择去投资机构现场路演，以确保和投资机构的人员进行深度的沟通交流。实际操作中一般是分析师会写一个可以讲30-45分钟的ppt，在现场先通过演讲ppt阐述事实、分析、和观点，并和投资机构的人员进行交流互动，力图进行最充分的沟通。一般一场路演至少需要1个小时的时间。

而后在券商内部，分析师团队成员会根据投资机构的所在地进行分工，一般中国投资机构主要聚集在北京、上海和深圳。因此团队成员会分别覆盖北京、上海和深圳的投资机构。

若是行业、公司出现小的变化，则一般分析师通过电话和微信与投资机构进行相对简单的口头交流即可。

此外有一种特殊的情况，既行业、公司发生十分重大的变化，分析师认为去一家家机构路演已经无法及时的传递自身观点。此时他们则会选择进行大范围公开路演，通过电话、视频会议的形式同时对市场上多家机构进行路演。

(4)持续对宏观大势、行业、公司进行跟踪。保持与投资机构的密切沟通。

最后，无论现在对行业公司理解的多么深刻，无论的写的报告多么全面严谨，无论调研的多么深入，行业和公司永远都在动态地变化着，从而导致股票市场也是瞬息万变。因此对一个合格的分析师来说，最重要的是持续不断的保持对行业、公司的跟踪，不断地的保持学习。及时的对行业、公司发生的变化做出分析和判断，并积极在瞬息万变的股票市场中地寻找到投资机会。

同时，券商研究所的收入来源于投资机构。所以券商分析师最终是需要得到投资机构的认可。无论是书面的报告、口头的路演，以及我们专业性的研究，都是为了这个目的。因此我们需要持续的与投资机构保持交流，不仅主动地想投资机构推荐股票，也要站在投资机构需求的立场上，了解他们的想法、他们对股票的思考、他们在投资研究上碰到的困惑，针对性的给予投资机构提供服务，以获得更好的认可。这一部分在分析师的考核中也会体现。

做了三年数据分析，给你的几点建议

我第一份和第二份工作，是做的数据运营，现在这份工作，title是商业分析师。因为专业不是数学、计算机类的，所以相当于转行，但也是理工科，有编程基础，所以相对文科生来说会稍微轻松点，但转行之路并不轻松。

之前看到很多想转行的朋友，会问比如，女生适不适合做数据分析、文科生能不能做好数据分析、数据分析做什么的，这样的问题。

今天想写的，是三年来的一个总结，也写一下我是如何从一个连Excel都不会的菜鸟慢慢成长的经历。想必像BAT这样的大牛不会是我的读者，那我就自作主张的把读我这篇文章的朋友当作曾经的我——刚入门的小菜鸟。

工作第一年——菜中之菜

我的第一份工作在一家小公司，用户非常少，产生的数据也很少。虽说职位是数据运营，但运营的活占了一大半，也就是每天上下线产品，传图片啊、和产品技术扯皮啊之类的。数据相关的工作，就是每天的日报，其实也就几行数据，都是从后台导的。好在我有个比较逗比的领导，教了我不少东西，我有不懂的他都会给我讲。再就是工具Excel，最初连公式if、vlookup这类最基本的都不会用，更别说那些公式嵌套、数组这样的了。

每天没事情的时候我就学Excel，关注了好几个公众号，每天跟着推送的小技巧学，觉得有用的我就用小本本记下，再自己创建数据练习一遍。

用一次是背不下来的，但是能够有个概念，碰到问题的时候，脑袋里有个印象知道这可以用快捷方式实现，也能知道用什么关键字去百度。

不过那段时间我陷入了另一个误区，死命学习数据分析工具。因为实在不想待在那家几个老板撕逼的公司了，为了能够跳槽，每天早上六点起床学spss、VBA、powerBI。那时觉得学了这些技能，在简历上写得会好看些(手动捂脸)。但是学了并没有什么卵用，工作上没用到，几个月之后就忘了。

工作第二年——初级数据分析师

第一份工作干了七个月，实在受不了就走人了。去了一家金融公司，数据量依旧比较小，但是涉及的面比较广，好几类数据(用户端、合作方端、平台端)。第二份工作成长比较快，因为部门就我一个做数据的。虽然运营的活也在做，好歹数据和运营一半一半。

在这期间，我是通过背数据了解业务的。嗯，没错，背数据。

头部产品日均uv，注册，销售额等等，月度数据、周数据等等，每天早上去到公司第一件事情就是先背一遍最新的各种指标。久而久之，我也就做到了“心中有数”。开会领导问起来，我可以不用看数据表就能说出相关数据和转化，也能一眼看出哪些数据有异常，赶紧测流程，发现bug及时止损。对于投放产品的定价，也能给商务一个有价值的建议。

这份工作带给我的，是数据敏感性和对业务的理解。很多数据分析的职位JD 里都提到了数据敏感性，其实作为普通人(可能连高数都学得头大的)，像电影里那种对数据过目不忘的天才是很少的，数据敏感性就是建立在对数据的了解和熟悉上，一个一直在做电商数据分析的人，可能对游戏业务的数据一知半解。

所以，若是你没有特异功能，先背数据吧。

业务的了解，是在工作中得来的。对于新人来说，每天都会涉及到新的东西，比如uv、ip、pv、埋点、日活、月活、转化率，怎么评估转化率的高低，怎么评判产品的表现等等。多学，多问，脾气好，谦卑。当然问之前先去百度，别什么不会都转头就问，别人的时间不是拿来浪费在你身上的。

这份工作中，另外收获比较大的，就是学会了python，并且学以致用。

日报周报月报都是我做，每天的数据不多，但是非常杂，如果用Excel，我得重复十几次同样的操作。我是个很懒的人，重复几次就要冒火了。原本也是在学python，正好知道python能够当Excel用，也就更加努力的学了。

每天我是部门第一个到的，9点上班，我一般八点半之前会到。到了公司，就坐在工位看网络课程。比如安装、使用、代码，先做个大概得了解。之后就是用文档学，比如电子书、知乎、打印出来的教程等等。从安装，到import pandas、read_excel，一步一步也就编了一段完整的代码，代替了重复操作的Excel。

最初日报要花一上午做，用了python之后半个小时搞定，包括下载数据，美化表格，写邮件。因为工作效率的提高，领导也交给我更多的事情，接触的业务也就扩大了。

工作第三年——中级数据分析师

第三份工作，也就是现在做的，就纯属于数据分析了，没有运营那些杂事。数据量比之前的两个公司大了很多倍，日报用Excel还行，周报、月报就只能用Python了，Excel根本带不起来。技能方面，又新增一个oracle。sql其实是比较简单的，在网站上随便学一个下午，再下个navicate for mysql练个几天，入门轻而易举。

但是复杂的查询就需要花费时间去训练了，毕竟sql的逻辑和Python的不太一样。今年年初，领导要做一个2018的年报，需要12个月的数据。以我现有的Python水平，处理12个月的就很卡了。只能捣鼓oracle，别说，还真是快，非常之快!

对于业务的理解，当然是比两年前更透彻的。但是作为一个数据分析师，最重要的事情，不是去描述事件什么时候发生、如何发生、产生了什么影响，而是要根据这几样，去告诉业务组或者领导，如何去优化，之后会往什么方向走，怎么提升业绩，这才是最重要的。

当然，现在对数据的处理效率、工具的使用熟练度，已经妥妥的应付得了目前的工作了，若是以后还需要提升，肯定也会加倍努力。不过对于我来说，更重要的是理解业务，拓宽眼界，了解行业。

看到后台很多小伙伴都会问我新人如何转行，该怎么去找项目做，或者没有经验的时候怎么去学习。其实最好的办法就是去尝试，首先要踏出第一步，才会知道这件事难不难。

这里我给大家推荐一个免费的商业数据分析入门训练营。通过5天的学习，让你接触真正的数据分析思维与方法，体验2大主流数据工具，体验用数据分析解决商业问题。体验之后你就知道自己是不是真的适合数据分析了。

道阻且长——几个忠告

技术、业务，想清楚自己想走哪条路线

我是一开始就想走业务，因为我比较想接近前线一些，能够更了解部门业务甚至整个行业的变化。所以职位编制也一直在运营部门。如果是技术路线，编程功底是不能少的，java、python、hive、hadoop之类的是比较主流的。此外就是算法、统计、数学功底也要扎实，计算机和统计专业的比较有优势。

一般大公司要求很高，做技术方向可以学到很多东西，而且待遇也很好。小公司的话，如果宣称什么大数据、人工智能之类的，呵呵哒，不是骗用户就是骗投资商了。

2. 中年焦虑，躲不过

相信我，只要你选择了互联网，不论你是做技术还是产品还是运营还是数据分析，都逃不过中年焦虑。如果害怕这一点，还是选传统行业吧。但是只要做好自己的事，想必天无绝人之路，年过三十也不是大罪，不至死。

3. 初级、中级、高级

对于刚入门的小朋友，做好本职工作，领导交待的一定要认真对待，而且及时反馈很重要。在业余时间想方法提升效率，比如刚做的表格，是不是有更快的方法实现，图是不是能够做得更清晰好看。这个时候你是不会承担起部门的数据分析和指导性角色的，老板也不会很重视你的意见，但是慢慢发光，做的东西出来会让别人眼前一亮，想必领导会注意到你。

也别吝啬帮助别人，很多时候帮一下同事，可能你会有新的知识可以学到。而且你帮助他了，下一次你有什么问题，想必他也不会断然拒绝你的。

对于中级，这个时候已经开始承接部门的数据和专题分析工作了，对于ppt的撰写，图表的呈现一定要专业，可以学学各大咨询公司的报告，看看别人的报表风格。比如艾瑞咨询的报告，我个人很喜欢这类风格，所以我的图很多也是模仿他的。在ppt或图表上融入公司的主题色(前台或者logo的颜色)，会增色不少。

对于高级，我也是在摸索。目前对于数据的处理、表达上已经没什么问题了，足够应付现有工作。但是如何从数据提取的信息，去提升业务，优化流程。这一点我也还在学习，从现有的数据表现，提出有建设性的意见给运营、产品、领导，这是很考验人的，不仅要确保数据准确无误(这样才能得出没有偏差的结论)，还得对业务产品了熟于心，还有对行业的一个全局观，

路阻且长，行则将至。

如何着手分析一个行业?

1.首先，你需要先对整个行业有一个整体认知。建议可以从行业的发展历史、态势等方面入手。

具体的方法首推阅读行业报告。可以把该行业历史以来能够找到的分析报告按年度依次阅读，重点关注规模、盈利、态势等方面的信息。往往当时的行业报告会有一些对于未来发展的预测，你再从之后的行业报告来推敲当时预测的逻辑是否正确。举个例子，如果你可以看一个行业2007年的行业报告，里面可能会有该行业10年后发展的预测。这时你再根据2017年的行业报告来验证，看看这期间有哪些是与预期相符的，又有哪些未按预期发生，再分析其中的原因。通过这样的方法，不但能够理清行业发展的脉络，建立对整个行业的通盘认知，还可以梳理出对于行业有影响的关键要素。

2.从本行业拓展到上下游行业，以整个链条为触发点，思考行业的价值。

任何一个行业其实只是整个产业链中的一个环节，通过对整个产业链条进行分析，其实可以帮助我们更好的了解行业。

这里具体的方法很多，通过层层逼近的问题来深入了解行业，在《一周内摸清一个行业》提到的思考方式：

行业在产业链条中的位置是什么?上下游都有哪些?

行业在产业链条中的价值是什么?

行业在产业链条中是否不可或缺的?

行业是否具备在产业链条中的定价权?

行业中的集中度如何?

多问一些为什么，多去寻找答案，相信一定会收获满满。

3.聚焦行业内的大玩家，比如关注业内TOP3或TOP10的企业。通过龙头来熟悉这个行业。

具体的方法建议阅读对应企业的财报(如果是上市企业)或者互联网上的一些信息(如果非上市企业)。往往一个行业的转折或者巨变都会伴随着龙头座椅的变化，而变化中的逻辑往往就是行业未来五年乃至十年的发展关键。

同时，还建议订阅与行业和龙头公司相关的新闻，让自己跟进行业的最新动态。我是运用inoreader+ipad的工具组合，先在 inoreader中快速筛选想看的信息，然后再在 iPad上进行详细阅读，学会运用最有效的阅读方式，利用好自己的碎片时间，可以让你更加有效率(毕竟看这么多报告不是轻松事情)。

4. 站在更高的角度来看待行业。

一个公司，一个行业无不受到整个国家乃至全球格局趋势的影响。如果想要预测和把控一个行业的发展机遇和方向，就一定要有更高的格局。

现在一个行业的颠覆往往不是来自于内部企业，而是来自于看似完全不相关的外部企业，甚至于是外部行业。比如中国现在正在科技变革的风口，大数据、AI、云计算，各种技术风起云涌。在其间会产生很多新兴的公司，新兴的行业，而这些新来者往往正是传统行业的掘墓人。在当前，一个行业的变革往往都来自于其它看似无关的行业，所以不能只把目光放在行业内部，而要从更高更广的视角来看待行业。

5.分别与行业的高管们和一线员工聊聊天

这个我就不必详细阐述了，这个方法是最快了解行业的方式，但是每个人的认识都有局限性，所以你要会挑重点去噪音。

如果有更多时间，可以参加行业展会、峰会。这也是快速认识行业人脉和建立行业认知的有效方法。

其实说起来，要想熟悉一个行业最好的办法就是置身其中，但又不能只低头干活，要时不时从具体的工作中抽离出来，在更高的视野对一个行业进行审视。这是一件很有挑战，但也很有趣的事情，希望大家有机会都可以尝试一下。

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