数据分析师

工作职责
1.深度数据分析与洞察
1.1独立完成经营分析、AB测试设计、用户行为分析、用户增长与流失归因等专项研究，输出可落地的结论。
1.2通过数据挖掘发现业务问题（如异常还款、渠道效率），并提出改进建议。

2.数据处理与整合
2.1运用SQL和Python完成数据清洗、整合及基础ETL流程，确保数据准确性和可用性。
2.2与数据开发团队协作，推动数据仓库和报表体系的优化。

3.业务需求分析与抽象
3.1深度理解小额信贷业务（如贷款审批、用户分层、还款行为等），将业务需求转化为可落地的数据需求。
3.2向数据开发团队提供清晰的技术需求文档，推动数据工具与模型建设。

4.协作与赋能
4.1与风控、产品、运营团队紧密合作，通过数据支持业务决策。
4.2搭建核心业务指标监控体系，定期输出动态分析报告。

岗位要求
1.有互联网金融工作经验的候选人优先。
2.熟练使用SQL完成复杂查询及数据处理，掌握Python基础编程及Pandas/Numpy等数据分析库。熟悉常用数据分析方法：描述性统计、AB测试、漏斗分析、归因模型等。
3.对金融/信贷业务有基本认知，如风控指标、贷款生命周期管理等，具备将数据结果与业务场景结合的能力。
4.能独立完成专题分析报告，具备问题梳理、数据分析能力，能够通过数据洞察输出具备高可行性的解决方案。
5.能够独立完成AB测试试验，包括提出假设、用户分层、试验设计、结果分析等环节。能够推动技术团队完成相关基础能力建设。
6.具备用户行为采集、分析能力。包括埋点上报设计、用户行为表规划等。能够通过用户行为分析给出产品流程优化建议。
7.熟练使用Excel及主流BI工具（如Tableau、帆软、QuickBI等），具备数据可视化以及数据看板搭建能力。
8.有需求抽象和跨团队沟通经验，能清晰传递技术需求并提供数据反馈。
9.具备数据敏感度，能快速识别数据异常并定位问题根源。
10.逻辑清晰，具备较强的问题拆解能力与报告撰写能力。
11.熟悉机器学习算法（如逻辑回归、决策树、聚类），有用户分群、信用评分建模经验者优先。
12.需要有3-5年的工作的经验，有关金融信贷经验的优先考虑。