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一、核心職責(zé)
1.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)監(jiān)控與洞察：
*搭建并監(jiān)控業(yè)務(wù)核心看板，跟蹤GMV、申請用戶數(shù)、授信通過率、放款金額、資產(chǎn)不良率等關(guān)鍵指標(biāo)，快速定位業(yè)務(wù)波動(dòng)原因。
*深入分析用戶消費(fèi)行為，包括商品品類偏好、分期期數(shù)選擇、客單價(jià)分布等，為商品運(yùn)營和營銷提供洞察。
2.風(fēng)險(xiǎn)管理與信用分析：
*監(jiān)控貸前、貸中、貸后全流程風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，如申請通過率、首逾率、逾期率（Vintage分析）、壞賬率。
*分析與客戶信用表現(xiàn)相關(guān)的特征變量，為風(fēng)控策略的調(diào)優(yōu)提供數(shù)據(jù)支持（例如，驗(yàn)證新規(guī)則的效果、分析欺詐模式）。
*配合風(fēng)控團(tuán)隊(duì)進(jìn)行模型監(jiān)控，跟蹤信用評分模型、欺詐模型等在線上的表現(xiàn)。
3.用戶生命周期與增長分析：
*構(gòu)建用戶分層模型（如RFM模型），對用戶進(jìn)行精細(xì)化分群，分析不同用戶群體的價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)。
*分析用戶獲取渠道的質(zhì)量，計(jì)算渠道LTV（用戶生命周期價(jià)值） 和CAC（用戶獲取成本），優(yōu)化渠道投放策略。
*深入用戶旅程，分析從注冊、申請授信、購物到還款的全流程轉(zhuǎn)化率，定位流失環(huán)節(jié)，提出優(yōu)化建議。
4.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策支持：
*設(shè)計(jì)并分析A/B測試，評估產(chǎn)品功能迭代、營銷活動(dòng)、運(yùn)營策略的效果（例如：新分期方案對轉(zhuǎn)化率的影響）。
*針對特定業(yè)務(wù)問題（如“某品類銷售下滑”、“特定用戶群逾期率上升”）進(jìn)行深度專題分析，輸出可落地的策略報(bào)告。
為商業(yè)計(jì)劃、預(yù)算編制提供數(shù)據(jù)預(yù)測和測算支持。
二、 必備技能與要求
教育背景：
本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)等相關(guān)專業(yè)。
硬技能：
1.SQL是核心：必須極其熟練，能高效處理大規(guī)模、復(fù)雜的表連接和數(shù)據(jù)清洗。熟悉Hive, Spark SQL等大數(shù)據(jù)工具是重要加分項(xiàng)。
2.數(shù)據(jù)分析語言：精通 Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）或 R 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模。
3.數(shù)據(jù)可視化：熟練使用 Tableau, FineBI, Power BI 等工具構(gòu)建數(shù)據(jù)看板和報(bào)告。
4.統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識，熟悉假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、概率分布等概念。
業(yè)務(wù)知識：
1.必備電商知識：深刻理解電商核心指標(biāo)（UV, PV, GMV, 轉(zhuǎn)化率、留存率等）和運(yùn)營邏輯。
2.必備金融知識：理解消費(fèi)金融的基本概念，如年化利率（APR）、壞賬、撥備、資金成本，以及風(fēng)控核心指標(biāo)（如FPD30,逾期率曲線）。
軟技能 ：
*強(qiáng)烈的業(yè)務(wù)導(dǎo)向：不能只沉迷技術(shù)，必須主動(dòng)理解業(yè)務(wù)，思考數(shù)據(jù)背后的商業(yè)邏輯。
*溝通協(xié)調(diào)能力：能清晰地向產(chǎn)品、運(yùn)營、風(fēng)控、技術(shù)等不同背景的同事闡述分析結(jié)果。
*邏輯思維與問題解決：具備將模糊業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為清晰數(shù)據(jù)分析框架的能力。
三、 優(yōu)先考慮條件
1.經(jīng)驗(yàn)：擁有2-4年電商數(shù)據(jù)分析、消費(fèi)金融風(fēng)控分析、信用卡中心數(shù)據(jù)分析或金融科技相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)。有信貸資產(chǎn)性能分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2.風(fēng)控建模經(jīng)驗(yàn)：有參與開發(fā)、驗(yàn)證或監(jiān)控信用評分卡、申請反欺詐、行為評分模型等項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者極具競爭力。
3.大數(shù)據(jù)技術(shù)：有使用Hadoop, Hive, Spark等大數(shù)據(jù)平臺處理海量數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)。
4.專業(yè)證書：SAS程序員認(rèn)證（在風(fēng)控領(lǐng)域常用）、CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證等是加分項(xiàng)。
四、 行業(yè)特性與薪資水平
行業(yè)特性：
1.平衡的藝術(shù)：核心是在用戶體驗(yàn)（轉(zhuǎn)化率）、業(yè)務(wù)增長（GMV）和風(fēng)險(xiǎn)控制（不良率） 之間找到最佳平衡點(diǎn)。
2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)核心：數(shù)據(jù)分析是這類公司的核心驅(qū)動(dòng)力，從營銷投放、額度定價(jià)到催收策略都嚴(yán)重依賴數(shù)據(jù)。
3.快節(jié)奏：業(yè)務(wù)迭代和策略更新非?？?，要求分析師能快速響應(yīng)。
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