数据分析师（金融方向、世界五百强、外企）

该职位来源于猎聘 岗位职责：

• 业务数据分析与洞察
• 负责客户全生命周期数据挖掘与分析（包括客户属性、行为特征、申请评分、贷后表现等），构建用户画像，支持精准营销与客户分层策略。
• 深入分析逾期数据（如逾期率、账龄分布、迁徙率等），定位风险节点，提出反欺诈及催收策略优化建议。
• 开展贷款拒绝原因分析，优化审批策略，平衡风险与业务增长，提升客户转化率。
• 数据建模与策略支持
• 开发并维护数据分析模型（如客户信用评分模型、风险预警模型、流失预测模型等），支持风控、运营及产品决策。
• 基于历史数据及A/B测试结果，量化评估业务策略效果（如定价调整、营销活动、产品迭代等），输出可落地的优化方案。
• 数据监控与报表体系搭建
• 设计并完善业务数据监控体系，定期输出核心指标报表（如放款量、资产质量、客户留存率等），实时预警异常波动。
• 搭建自动化数据看板（如Tableau、Power BI），提升数据可视化水平，降低业务部门数据使用门槛。
• 跨部门协作与业务赋能
• 协同风控、市场、产品等部门，将数据分析结论转化为业务行动方案，推动数据驱动型决策。
• 参与业务需求讨论，从数据角度提供可行性建议，协助制定业务目标及KPI。
• 行业研究与数据治理
• 跟踪互金行业数据应用趋势（如大数据风控、智能营销），探索数据创新场景。
• 参与数据质量治理，确保数据源的准确性与完整性，推动数据资产沉淀。

任职要求：

• 教育背景与经验
• 统招本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、金融工程等相关专业优先；
• 3年以上互金行业（小额贷款、消费金融、P2P等）数据分析经验，熟悉信贷业务流程及风控逻辑。
• 专业技能
• 数据分析工具：精通SQL，熟练使用Python/R进行数据清洗、建模与分析；掌握Excel高级函数及VBA者加分；
• 可视化能力：熟练使用Tableau、Power BI等工具，可独立完成数据看板设计与开发；
• 分析方法论：熟悉聚类分析、回归分析、漏斗分析等数据挖掘方法，具备A/B测试设计与解读能力；
• 行业知识：了解小额贷款行业监管政策、风控指标（如DPD、滚动率）及常见数据产品（如征信数据、三方数据）。
• 业务理解能力
• 对客户生命周期管理、风险定价、资产质量监控等业务场景有深刻理解，能快速定位数据背后的业务问题；
• 熟悉互金行业数据埋点逻辑及数据仓库结构，具备数据血缘追溯能力者优先。
• 能力素质
• 逻辑严谨，具备较强的数据敏感度和业务解读能力；
• 优秀的跨部门沟通能力，能将复杂数据结论转化为通俗的业务语言；
• 抗压能力强，适应高频率、快节奏的数据需求响应。
• 优先条件
• 有风控建模（如申请评分卡、行为评分卡）或大数据平台建设经验者优先；
• 持有CDA、CFA、FRM等证书者优先。