京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
银行正编-数据分析岗(信贷方向)
25-50k
岗位职责:
1、风险数据体系建设与监控:负责银行信贷业务全流程风险数据的采集、清洗、治理与存储,搭建并完善风险监控指标体系及自动化报表,覆盖贷前、贷中、贷后各环节风险场景,为风险决策提供实时数据支持。 定期输出风险专题分析报告,监测资产质量(如不良率、迁移率、损失率等),结合业务场景设计风险预警机制,并推动风险复盘及处置闭环。
2、 数据驱动决策支持分析:分析客户行为数据(如用户画像、交易习惯、营销偏好等),挖掘风险特征变量,构建风险预测指标体系,为业务精细化运营提供数据支持。参与跨部门协作项目,推动数据产品建设与业务场景落地,包括数据需求梳理、特征工程开发、模型效果评估等。
3、监管合规与数据治理:熟悉银保监EAST、客户风险报送等监管数据规范,确保数据报送合规性,并参与数据标准制定与治理流程优化。
任职要求
1、专业背景:统计学、数学、计算机、金融工程、经济学等相关专业本科(211,985)及以上学历,具备CDA数据分析师认证或同类资质者优先。
2、技能要求:精通SQL、Python/SAS/R等工具,掌握数据挖掘、特征工程及机器学习算法(如GBDT、XGBoost等),熟悉Hadoop、Spark等大数据技术者优先。熟悉金融行业风险数据(如征信数据、交易数据、反洗钱数据)及常用风控模型(如评分卡、决策树模型)。
3、经验要求: 3年以上银行、消费金融、金融科技公司风险数据分析或建模经验,熟悉信贷业务全流程及监管要求。 有跨部门协作经验,能够结合业务需求独立完成数据分析报告。
4、软性能力:逻辑思维严谨,数据敏感度高,具备出色的结构化分析能力与问题解决能力;
5、沟通能力强,能清晰传达分析结论,推动风险策略落地;抗压能力强,适应快节奏工作环境,具备主动学习与创新意识。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20