工作職責
1. 深度數據分析與洞察
1.1 獨立完成經營分析、AB測試設計、用戶行為分析、用戶增長與流失歸因等專項研究,輸出可落地的結論。
1.2 通過數據挖掘發現業務問題(如異常還款、渠道效率),并提出改進建議。
2. 數據處理與整合
2.1 運用SQL和Python完成數據清洗、整合及基礎ETL流程,確保數據準確性和可用性。
2.2 與數據開發團隊協作,推動數據倉庫和報表體系的優化。
3. 業務需求分析與抽象
3.1 深度理解小額信貸業務(如貸款審批、用戶分層、還款行為等),將業務需求轉化為可落地的數據需求。
3.2 向數據開發團隊提供清晰的技術需求文檔,推動數據工具與模型建設。
4. 協作與賦能
4.1 與風控、產品、運營團隊緊密合作,通過數據支持業務決策。
4.2 搭建核心業務指標監控體系,定期輸出動態分析報告。
崗位要求
1. 有互聯網金融工作經驗的候選人優先。
2. 熟練使用SQL完成復雜查詢及數據處理,掌握Python基礎編程及Pandas/Numpy等數據分析庫。熟悉常用數據分析方法:描述性統計、AB測試、漏斗分析、歸因模型等。
3. 對金融/信貸業務有基本認知,如風控指標、貸款生命周期管理等,具備將數據結果與業務場景結合的能力。
4. 能獨立完成專題分析報告,具備問題梳理、數據分析能力,能夠通過數據洞察輸出具備高可行性的解決方案。
5. 能夠獨立完成 AB 測試試驗,包括提出假設、用戶分層、試驗設計、結果分析等環節。能夠推動技術團隊完成相關基礎能力建設。
6. 具備用戶行為采集、分析能力。包括埋點上報設計、用戶行為表規劃等。 能夠通過用戶行為分析給出產品流程優化建議。
7. 熟練使用Excel及主流BI工具(如Tableau、帆軟、QuickBI 等),具備數據可視化以及數據看板搭建能力。
8. 有需求抽象和跨團隊溝通經驗,能清晰傳遞技術需求并提供數據反饋。
9. 具備數據敏感度,能快速識別數據異常并定位問題根源。
10. 邏輯清晰,具備較強的問題拆解能力與報告撰寫能力。
11. 熟悉機器學習算法(如邏輯回歸、決策樹、聚類),有用戶分群、信用評分建模經驗者優先。