数据分析顾问

岗位职责：
1.客户数据分析
-深入挖掘客户数据，包括但不限于客户基本信息、交易记录、资产状况、消费行为等，运用数据清洗、整理与分析技术，洞察客户特征与需求，为精准营销提供数据支持。
-定期对客户数据进行监测与分析，及时发现客户行为变化趋势，识别潜在风险客户与高价值客户，撰写详细的数据报告并提出针对性建议。
2.模型构建与优化
-基于对客户数据的理解，与业务团队紧密合作，设计并开发客户模型，如客户细分模型、客户流失预警模型、交叉销售模型、客户定价模型等，以提升精准度与有效性。
-运用机器学习与数据挖掘算法，不断优化模型的性能与准确性，确保模型能够适应市场变化与业务发展需求。通过A/B测试等方法评估模型效果，并根据评估结果进行调整与改进。
3.效果评估
-建立完善的效果评估指标体系，进行数据跟踪与分析。从规模、收入、成本效益等多个维度，准确衡量业务投入产出比（ROI）。
-根据效果评估结果，总结经验教训，为后续业务战略、策略与执行提供数据驱动的决策依据，协助优化战略、策略与流程，提高资源利用效率。
4.数据可视化与沟通协作
-将复杂的数据分析结果与模型以直观、易懂的可视化形式呈现，
-与银行内部各团队（如市场营销团队、产品研发团队、客户服务团队、风控团队等）保持密切沟通与协作，深入了解业务需求与痛点，提供数据咨询与技术支持服务，推动数据驱动的业务创新与发展。
任职要求：
1.教育背景
-本科及以上学历，数学、统计学、计算机科学、信息管理、金融工程等相关专业优先考虑
2.专业技能
-熟练掌握数据挖掘与分析工具，如Python（Pandas、Numpy、Scikit-learn等）、SAS、SQL等，能够独立完成数据收集、清洗、分析与建模工作。
-熟悉常用的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等，并具备将其应用于实际业务问题解决的能力。
-具备扎实的数据统计分析基础，熟悉统计学原理与方法，能够运用统计分析软件（如Python、SAS等）进行数据建模与假设检验。
-掌握数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等（可选）。
3.工作经验
-具有2年（含）以上数据分析挖掘工作经验，有金融行业尤其是零售银行或公司业务领域数据分析与建模项目经验者优先考虑。
-熟悉零售银行业务流程与客户经营模式，了解客户生命周期管理、市场细分、产品定价等相关知识，能够将数据分析结果有效转化为实际业务策略与行动方案。
4.能力素质
-具备较强的逻辑思维能力与问题解决能力，能够快速理解复杂业务问题，并运用数据分析方法提出创新性解决方案。
-良好的数据敏感度与洞察力，能够从海量数据中发现有价值的信息与潜在商业机会。
-优秀的沟通协作能力与团队合作精神，能够与不同背景的团队成员有效沟通与协作，共同推进项目进展与业务目标实现。
-工作认真负责，具备高度的责任心与敬业精神，能够承受一定的工作压力与挑战，按时完成各项任务与项目交付。