比特币市场分析师招聘要求（比特币公司招聘）

比特币市场分析师招聘要求（比特币公司招聘）

雨后彩虹2023-01-14 12:4290

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今天给大家分享比特币行情分析师招聘要求的知识，同时也会对比特币公司的招聘进行讲解。 如果正好解决了你现在面临的问题，别忘了关注本站，我们现在就开始吧！

本文内容列表：

如何看比特币K线图？

1.首先打开K线图。 默认为 15 分钟线。 绿色代表上升，红色代表下降。 如图所示：

2、根据不同的需要，可以查看过去一年或一分钟的行情，如图：

3、行情图标页面有一个简单的绘图工具，可以为行情分析人员提供方便，如图：

4、比特币行情有普通K线、简单K线和专业K线，开仓时默认为普通K线。 如图所示：

“马斯克发明了比特币吗？”

别笑，我们没疯，真的有很多人认为比特币是马斯克发明的。

罪魁祸首只能怪马斯克对比特币的称呼太难了。 现在比特币和马斯克结下了深厚的感情。 在马斯克这样的流量大佬的喊话下，今天的比特币已经不是小圈子的游戏了。 越来越多的散户入场，比特币破圈。

近期，国内创业者投资比特币的消息逐渐密集起来。 3月7日晚间，美图宣布已购买约2.6亿元的比特币和以太币（一种市值仅次于比特币的加密货币）。 此前，2月19日晚间，国内私募大亨、东方港湾董事长丹斌公开表示，将买入比特币ETF基金。

也有声音指出，一些投资比特币的国内外大佬最终会叫好，而普通人也会效仿，而这类资产的涨跌会让很多普通人赔钱受伤.

谁在炒作比特币？ 比特币的兴衰与这些流量大佬的言论有关吗？ 比特币破环后存在哪些风险？ 深度燃烧带你一探究竟。

2020年下半年以来，比特币价格持续走高，暴涨行情让比特币出圈。 越来越多的普通人正在尝试使用比特币作为一种投资方式。

根据比特币经纪商币安发布的信息，该公司 2020 年的机构开户数量猛增 46%。 受益于比特币牛市，加密货币市场吸引了大量散户和机构资金开户。

领先的加密货币交易所Coinbase近日向SEC递交了上市申请，称从2018年到2020年，平台认证个人用户数呈季度增长趋势，进入2020年之后，这种增长趋势更加明显。 这也与比特币价格的上涨以及越来越多的人对比特币投资的兴趣增加密切相关。

2017年，法律系学生贵友上了一门“技术与法律”的课程，讲的是涉及比特币的法律案件。 后来他才知道比特币当时在中国还不是官方认可的货币，但法院还是认可比特币的价值。 “有一个债务人只有比特币，没有其他资产，他欠债后，法院会将他的比特币执行给债权人。”

贵友告诉沉然，即使是法律行业，也需要面对比特币带来的变化，或许比特币未来会有很大的价值空间，于是他用6000元买了比特币。 当时，1 个比特币的价值还不到 10000 美元，而他之前也没有投资过股票和基金。 “我是夏天买的，然后那个比特币暴跌的冬天，我心情不好，有一段时间，我觉得我不能再持有了，想卖掉。哲学书，透彻理解比特币的价值，你应该相信自己的判断。”

当时很多人会嘲笑他说比特币，“看，我告诉你是骗人的，割你的韭菜”。 他不服气，但也没底气争辩，只能默默拿着比特币不扔。 到现在为止，他手上的比特币价值约3万元。

在一家互联网公司工作的Mantis在2018年结婚时收到了比特币，婚礼当天，一位在交易所工作的朋友路过会计台，报了一句话——“1.1314比特币”。 之后，朋友让他自己注册一个数字钱包。 注册成功后告诉他收款地址，并向他的账户发送了1.1314个比特币。

当时盛行空气币（以发币收钱为目的的货币），Mantis 对这类虚拟货币的看法是中性到负面的。 他只是收集比特币作为结婚礼物，不想了解更多。 “2月份基金大涨的时候，我也想过要不要卖比特币买基金，但觉得毕竟是送礼，比较有意义。 也没卖。”

不过，螳螂告诉深燃，他不打算投资比特币，原因是“不赚钱超出他的知识范围”。

与上述几位从交易中接触到比特币的人不同，在家从事电力行业的熊百强比别人先嗅到了“商机”——挖矿，即按照特定的算法程序，通过计算获得一定数量的虚拟货币。 虚拟货币挖矿最重要的成本是电费。 于是他萌生了建离网电站的想法，主要利用内蒙古的水电和风电。 但由于这一行动处于法律的灰色地带，在家人的劝说下没有继续进行。

近期，挖矿一词也频频出现在人们的视线中。 2月25日，内蒙古发改委发文称，拟全面清理关停虚拟货币挖矿项目。 由于需要24小时运转机器，许多“挖矿”公司选择在煤电便宜的地方经营。 内蒙古电力资源丰富，人烟稀少，可以支撑大型矿场，成为比特币挖矿产业。 矿山的热门选择。

根据剑桥大学编制的比特币用电量指数，中国目前约占全球所有比特币挖矿算力的65%，仅内蒙古就占8%，而美国仅占7.2%。

同时#韩国必半成网吧问门气收#登上热搜。 以拥有200台电脑的韩国网吧为例。 每天“挖矿”15个小时，至少可以赚到5800元，这比很多网吧平时的营业收入要高出不少。

来源/微博截图

在投资比特币的大V中，马斯克无疑是最开朗的。 在百度上搜索比特币和马斯克，跳出的第一个问题甚至是：比特币是马斯克发明的吗？

来源/百度截图

从1月底开始，比特币与马斯克就结下了不解之缘，甚至给人一种错觉，马斯克的一张嘴就能左右比特币的涨跌。

1 月 29 日，马斯克将推特账号简介改为“比特币”，比特币价格涨幅超过 18%，一度报 32758 美元/枚。 马斯克还在Clubhouse表示，“我是比特币的支持者，我8年前就应该买，这场盛宴我来晚了。”

2 月 8 日，马斯克宣布特斯拉购买了价值 15 亿美元的比特币，并将在未来接受比特币作为一种支付方式，这导致比特币疯狂上涨至 4.7 万美元。

美国投行韦德布什分析师丹尼尔·艾维斯认为，马斯克出面影响比特币，而特斯拉投资比特币后，双方显然形成了约束关系。 《福布斯杂志》的数据也显示，比特币与特斯拉之间存在0.615的强相关性。 特斯拉的股价也随着比特币的涨跌而波动。

确实是言行不一。 例如，摩根大通首席执行官杰米戴蒙曾写道，比特币是一种欺诈行为。 2017 年 9 月，在发表批评后不久，摩根大通以 3,000 美元的低价大量购买了比特币。

在中国，2017 年 9 月，中国监管机构要求国内比特币交易所制定无风险清算计划，并在 9 月底前关闭。 官方的态度决定了比特币在中国的微妙地位，公众人物对比特币的言论也持谨慎态度，很少公开自己持有的比特币。

第一个在小范围内对比特币表示赞赏的互联网大佬，可能是美团点评创始人王兴。 “我也是一个拥有比特币的人，我要用实际行动向这一不平凡的创造致敬。” 2013年12月22日，王兴在饭否上记录了自己购买比特币的感受，表达了对比特币的认可。

近期，国内创业者投资比特币的消息逐渐密集起来。

2月19日晚间，国内私募大亨、东方港湾董事长丹斌公开表示买入比特币ETF基金，并附上“虽然晚了点，但想通了就会实施” ”、“在特斯拉允许比特币作为支付货币的情况下，其价值可能会增加”等言论。

3月7日晚间，美图发布公告称，公司于2021年3月5日在公开市场交易中购买了1.5万个以太坊和379.1214267个比特币，分别为2210万美元和1790万美元，即总投资额4000万美元（约合人民币2.6亿元）。

消息公布后，美图董事长蔡文胜在微信朋友圈表示，“肯定有人是第一个吃螃蟹的，这应该是第一家买入比特币的香港上市公司，而且是也是世界上第一家购买以太币的上市公司。广场作为货币价值的存储。

图源/蔡文胜朋友圈截图

事实上，从2020年开始，美国金融机构开始大规模进入数字货币市场，机构的进入是比特币暴涨的重要原因。

程志鹏表示，比特币的上涨主要得益于机构资金的大量进入。 2020年新冠疫情爆发以来，全球央行纷纷放水，但大环境受疫情限制，资金难以客观刺激经济周期，资本市场流入推高价格股票和大宗商品等资产，比特币的崛起也得益于此。 许多散户投资者不愿意入场，因为他们看到比特币价格飙升。 推高价格的主要是机构资金。 大多数散户投资者只是观看过程中的兴奋。 由于比特币现在开始呈现出成为主流金融乃至国际地缘政治博弈新工具的趋势，随着比特币共识和市场规模的扩大，散户对比特币市场的影响力将逐渐减弱。

在 2020 年 8 月和 2020 年 9 月期间，纳斯达克上市公司 MicroStrategy 共向比特币投资了 4.25 亿美元。 10 月下旬，美国支付平台 PayPal 宣布将允许用户通过其在线钱包买卖和持有比特币等数字货币，并且从 2021 年初开始，其用户也将能够使用数字加密货币进行购物。

程志鹏认为，传统金融机构大举进军比特币市场，改变了比特币市场的格局，后续的周期性变化可能会出现新的规则。

“我极其鄙视一些国内外大佬，因为投资了比特币或其他数字货币就开始大喊大叫，这种行为是非常不负责任的。因为他们的一举一动和投资行为都会让很多普通人效仿，而这些资产的涨跌会让很多普通人赔钱受伤，而对于他们来说，这个价格是非常直观和惨痛的。” 2 月 23 日，经纬中国创始管理合伙人张颖在微博上表达了对某些大佬最终持有比特币的担忧。

有人将比特币比作24小时营业的赌场和不受监管的金融交易市场，人们可以随意放大杠杆，人性的贪婪被无限放大。

2020年12月16日，“星湾跳桥案”轰动一时，而造成这起悲剧的原因是投资比特币，还是比特币投资者的贪婪。 由于入行早，郑某大学毕业后通过投资比特币获得近千万资产。 后来由于比特币价格的巨大波动和郑某的杠杆操作，一共损失了2000多万。 郑某无法承受巨大的损失，杀死了女儿，与妻子一起跳海自杀。 最终，郑被大连市检察院解救，并以“非法剥夺他人生命，致人死亡，涉嫌故意杀人罪”提起公诉。

“普通人投资比特币，和所有投资一样，需要对交易标的有足够的了解。 比特币是一种高度波动的风险资产。 如果风险偏好较低，不能承受巨大的波动，那么参与这样的投资是谨慎的。” 目标。”程志鹏说。

来源/未飞溅

此外，比特币本身也可能被不法分子用作洗钱的工具。

2015年的一天，小李打开办公室电脑，发现桌面上的所有文件都无法正常打开。 当他点开一个类似表格的图标时，是一封英文邮件，上面显示“你的电脑被锁定，所有文件都无法打开。，但没有损坏，如果你还想要，支付3个比特币”，并写着购买电子邮件中的比特币方法。

小丽向沉然回忆说，当时他还不知道比特币是什么东西，问了学计算机安全的同学才知道是电脑中了病毒。 在同学的建议下，他重装了电脑，并没有赎回文件。 那是他第一次了解到比特币是犯罪分子首选的支付方式。

比特币的匿名化、无国界、点对点支付等特性，客观上缩短了犯罪分子的交易流程，增加了案件侦破难度。 2020年10月，浙江温州警方破获一起使用比特币贩毒的案件。 警方表示，犯罪分子为了逃避侦查，通过虚拟货币转账进行交易。

比特币的另一个潜在风险因素是它的创造者中本聪。 中本聪前期挖了100万个币。 按照目前每比特币 54,000 美元的价格，中本聪的身价约为 540 亿美元。 王兴曾在饭否上说过，理论上中本聪已经是世界首富了。 ”一位朋友坚定地看好比特币，他认为只有一个风险，如果中本聪还活着，有一天他真的跳出来（搬出一大堆沉寂十年的比特币）来验证他的身份，那么比特币可能会被销毁。”

有趣的是，在Coinbase的招股说明书中，“比特币匿名创造者中本聪（Satoshi Nakamoto）背后的真实身份以及中本聪转移比特币的行为”也被列为风险因素。

言下之意，比特币的一大特点就是去中心化，沉默寡言的中本聪成为比特币最大的中心和动荡因素。

招聘网站数据分析师职位分析

前言：对于经营者而言，数据可以监控门店的经营状况，帮助制定经营目标。 数据分析是运营中必须掌握的技能。

本文将对数据分析师行业的求职环境和薪资水平做一个简单的分析。 使用的工具是Excel，目的是整理和记录数据分析操作过程。

（一）各城市对数据分析师职位的需求

（2）各城市不同工作年限的招聘比例

（三）各学位招生比例

（4）各城市数据分析师薪资水平

(5) 工作经历差异及薪资变动

本次数据分析共有6800+条数据。 在数据准备阶段我们需要做的是理解每一列数据的含义和作用，这样才能准确调用数据分析过程。

City：用来比较不同城市对数据分析师的需求情况

学历要求：用于比较不同学历的工作比例

Job ID：表示job的唯一表示，即每一行数据的唯一标识，用于去除重复ID

薪酬：比较不同城市和领域的薪酬

工作年限：从时间轴比较工资增长

为了方便后续的处理、分析和呈现，需要去除重复和无效的数据，甚至改变表结构，将数据变成干净的、直接可用的数据。

(1) 删除重复值。 这里的[job ID]表示每一行数据的唯一性。 重复数据删除后，保留了 5031 行唯一数据。

(2)缺失值处理

先查看数据是否存在缺失值，先查看完整数据列[job ID]:5032行的计数，再选择其他列查看是否存在缺失数据。 缺失数据的处理方式有很多种，根据实际情况选择最合理的处理方式。

通过检查，可以发现【城市】一栏中缺失了2条数据。 由于缺失数据较少比特币的下场，且可以通过【公司所在商圈】确认缺失数据为“上海”，此处采用人工补全。 操作：选中【城市】栏--{开始-查找并选择-位置条件-空值}-定位到所有空值-输入“上海”-使用Ctrl+Eneter快捷键填写所有空值。

(3) 选择一个子集

表单中有些数据在我们的分析过程中没有用到，所以将其隐藏（尽量不要删除比特币的下场，以保证数据的完整性）。

这里隐藏的栏目有：【公司全称】、【公司ID】、【公司所在商圈】、【工作待遇】。

(4) 列名重命名

将不合适的列名称更改为我们可以轻松理解的名称。

(5) 按字段列

① 字段【公司字段】存在跨字段情况，所以要拆分该栏数据。

操作：将【公司字段】复制到最后一列（因为列后的单元格会覆盖右边的单元格），重命名为【公司字段1】，{数据---列---选择“分隔符号”- -- 下一步 --- 下一步 --- 分隔选择逗号 --- 勾选（连续的分隔符被视为一个过程） --- 完成} 将分隔的列重命名为【公司字段2】。

②将【薪资】字段处理为【最低薪资】、【最高薪资】、【平均薪资】，用于存放清洗后的薪资数据。

这里有两种方法：

首先是上述的列划分，使用-作为分隔符，然后替换k。 然后使用函数 AVERAGE 求出平均工资。

第二种是使用函数实现：

结合LEFT函数和FIND函数求最低工资：left（单元格位置，第一个k出现的位置 - 1）

=左（T2，查找（“k”，T2）-1）

过滤掉上述步骤中出现的错误值，可以发现原始数据[Salary]中的k是大写的K，所以将[Salary]中的K全部替换为k。

mid函数、find函数、len函数结合起来求最高工资：mid(单元格位置，-出现的位置+1，右边-和k之间的长度就是总长度-“-”的位置- 1 k 的位置）

=MID(T2,FIND("-",T2)+1,LEN(T2)-FIND("-",T2)-1)

筛选出以上步骤有错误的最高薪水，查找原因：原数据【薪水】列在**K以上，不是范围。

选择最高工资列，定位为错误，删除错误值 -- 然后在单元格中输入= ctrl +方向键←（使其等于最低工资） -- CTRL + enter（输入相同的值同时在不连续的单元格中）数据或公式）

然后用公式复制并粘贴最高/最低工资作为值。

操作过程中，数字将以文本格式显示，您可以选择该列*1，将其转换为数字格式。 或者全选ctrl+SHIFT+↓点击橙色感叹号---转换为数字。

最后，使用函数 AVERAGE 求出平均工资。

(6)异常值处理

在查看【职位名称】时，发现有一些职位不属于数据分析师，需要过滤掉这些职位。

操作：①在原表的【职位】栏后插入新的栏名【是否为数据分析职位】；

②插入函数=IF(COUNT(FIND({"Data Operations","Data Analysis","Analyst"},L2)),"Yes","No")，双击单元格自动从下方填充；

③ 过滤掉“是”，过滤掉异常值。

通过上面的数据清洗过程，数据已经是可以直接使用的干净数据了，现在开始真正进入数据分析。 通过数据透视表实现数据分析，最终通过可视化图表直观、清晰地展示。

（一）各城市对数据分析师职位的需求

行动：行标签：城市； Value: Count Item City.Value显示方式--占总数的百分比

从数据可以看出，从杭州到垫底的比例不到3%。 为了更清晰的展示局部占整体的比例，我们选择使用字母饼图，将小比例放在第二个绘图区。

操作：选择分配的数据表——插入选择的父子饼图。 选中插入的饼图——右键选择数据系列格式，将系列分隔基准值改为小于7%，调整饼图样式，使其美观。

结论：从数据透视表可以看出，北京的数据分析岗位最多，其次是上海、深圳、杭州、广州。

（2）各城市不同工作年限的招聘比例

行标签：城市； 列标签：工作年限。值：城市计数

将数值显示方式改为：占总计的百分比。

使用百分比堆叠直方图来显示每个城市和每个工作年份的工作需求。

结论：从数据透视表可以看出，从工作年限的要求来看，1-3年的需求最大，其次是3-5年，可见数据分析对年轻人的需求会更多。

（三）各学位招生比例

行标签：教育要求； 值：计算项目教育要求。显示值：占总数的百分比

结论：从数据透视表可以看出，在学历要求方面，本科学位的需求最大，其次是专科，博士所占比例很小。

（4）各城市数据分析师薪资水平