想做业务数据分析,需要学习些什么?
作为大数据时代的新兴职业,如何构建大数据分析系统,利用分析系统实现数据到价值,利润的转化一直是风控人最关心的问题.  本为将分为两个部分,第一部分为大家整盘详细介绍数据分析师这项职业的薪资结构就业前景以及数据分析师日常的工作内容;  第二部分将为大家展示一个典型的风控数据分析师的具体工作案例解析供大家参考,大家可以根据自己感兴趣的的部分选择性阅读.   薪资:  先从一些简单的薪资数据来看看目前数据分析师的需求.以及一些知名的"大厂",他们对数据分析师的需求量是什么样的呢?     数据分析的兴起,逐渐被越来越多的企业以及政府部门认同和看重,前景不可限量.而数据分析师也也成为了当下最具潜力,有"钱"途的职业之一.  根据"中国经济的数字化转型:人才与就业"报告,我国大数据技术人才缺口超过150万;尤其是兼具技术能力与行业经验的复合型人才更加缺乏.     以北京为例,数据分析师的平均薪资比北京的平均薪资翻了将近一倍,其中15K-30K更是占比30%,并且有62%的人认为显示的薪资跟实际相比偏低.   目前最主流的,也是从业人数最多的是商业数据分析,而商业数据分析能力发展框架,包括收集数据,整理数据,描述数据,分析数据,推断结论五个层面.  说人话就是大到企业,民生,小到每个人的日常琐碎的的任何数据进而从中得到有意义的,有用的信息,进而分析出有用的结论,运用于企业运营发展中.  近几年经常进入大家视野的一些关键词:"大数据杀熟","精准推送","精准营销","数据治理"等等,都与数据分析有着密不可分的关系.  而数据分析师这个岗位,不仅仅是薪资高,而且属于越老越值钱的岗位,随着行业经验的丰富,数据分析师的价值和职场竞争力也会越来越大,发展前景广阔.  所以,如果你是对未来职业迷茫的大学生,或者是对当下工作不喜欢或者收入不满意的小伙伴,真的很建议考虑下这个方向.      我们通过对大量招聘JD仔细了解,发现以上与金融风控相关的岗位都对数据分析能力有一定甚至很高的要求:如需员工具有信息收集能力,对数据进行敏感分析,熟悉Excel,SQL,Python,Spark等软件的操作.   某食品加工进出口公司是行业龙头企业,进出口量一直位居当地第一,在国际结算,结售汇和中间业务收入等方面能够为商业银行带来较大利润,因而成为各家银行竞相争夺的优质客户.  这样一个看似经营正常的行业龙头企业,在2016年2月却突然发生资金链断裂,老板跑路失联,涉案融资金额高达4亿元.5家银行分支机构信贷资金无法正常收回,造成重大金融风险.某银行作为该公司的主要合作银行,通过有效的信贷风险管理,早在2015年10月就收回最后一笔贸易融资贷款,从而避免了一次重大信贷风险.  对这样一个各家银行极力争夺的优质客户,该银行如何能通过大数据分析准确把握企业运营中的风险,从而在重大信贷风险事件发生前做到先知先觉,及时采取有效的应对措施,避免遭受重大损失?通过对这个案例进行分析,发现银行应用大数据技术发现风险问题的关键在于以下几个方面:  (一)广泛,全面地收集企业业务相关数据是利用大数据发现风险的前提  该银行在日常业务管理中,注意客户资料的收集,整理与保存.除了银行业务系统保存有企业的信贷数据,主要账户往来数据,授信数据,还利用多种方式建立了相关监管部门数据的采集渠道,如海关进出口数据,国际收支数据等.  此外,通过与相关金融机构合作,还掌握了企业在其他银行的授信数据和其他业务数据.完备的资料收集和整理,为大数据分析提供了丰富的原始数据.  (二)根据企业经营特点对企业经营状况进行多维度深入地分析  企业经营过程中的金融业务往往蕴含着企业经营中的多种风险信息,而这种信息隐藏在多种业务数据的关系中,并不容易直观发现.为有效防范金融风险.  该银行建立了对企业经营状况进行定期排查的制度,通过对企业金融数据进行日常分析,全面,多方位,多维度地分析客户经营状况,从而发现企业经营中存在风险的蛛丝马迹,并进行重点关注.  通过对该企业的数据分析,发现以下方面的数据存在可疑情况:  1.企业授信总量较大.通过分析和调查,发现客户在多家银行授信,授信总额过大.  由于各个银行之间尚未建立授信数据的交换机制,银行对企业授信时并不了解企业在其他银行的授信情况,使得多家银行的授信总规模可能超出企业的能力,存在较大的风险隐患;  2.海关进出口数据与企业国际收支数据不匹配.通过对海关进出口数据的收集,发现企业国际收支数据已连续几年与海关进出口数据不一致.联系到该企业可能在多家银行从事国际业务,该问题的严重性可能会超出数据反映的问题;  3.关联交易嫌疑.企业的进口商比较集中,且部分进口贸易单笔结算金额较大,存在关联交易的可能;  4.企业经营现金流周转紧张.企业日均存款和账户结算量偏低,日常经营用周转资金少,与企业财务报表显示的销售收入数据不匹配,经与同业其他金融单位沟通,客户在其他金融机构账户均存在此现象.  (三)加强对客户经营活动的监控  尽可能化解风险在确认信贷风险较大的情况下,果断采取有利措施化解风险.在发现客户偿债能力不足,经营有违规现象后,加强了对客户账户资金流动的监控,适时回收贷款,并做好资产保全措施,适时退出与该公司有关的业务.   当将海量的数据挖掘出来后,怎样使用这些数据?投入这么多人力,物力当然是希望它能带来更多的收益,怎样将数据变成收益?  这都需要数据分析师对数据进行分析,结合自身以及行业的现状进行分析,在大行业背景下,我们认为需要以下能力,就已经算是往高薪进入风控数据分析师迈进了:   FAL在整理了大量学员的反馈和需求后,精心设计出一门为风控人量身定制的"金融数据分析师训练营"课程.     课程涵盖了SQL,Python,Spark等工具的具体实操案例,以及"在基础层之上的中间表,应用表要如何衔接?""下单月,观察月,分别需要制作怎么样的报表?""FSTQPD,Vintage等各个指标代表的含义,如何基于中间表的核心指标计算flow rate?"等等风控场景中的工作内容.  第一,完整案例拆解+分析实战,真正重视金融数据分析师工作场景为避免在工作中缺乏接触和积累,没有真正的金融数据分析实操经验,以及不具备完善的数据分析知识体系.  在你起步阶段,便安排真实的金融项目案例解析及实操.包括风控数据报表自动化,数据验证及报表监控等. 课程大纲如下:  扫码添加科科(kk2_fal) 免费咨询课程,职业规划 第8期金融数据分析师训练营针对性全新改版升级体系化内容 第二,10年+行业大咖社群答疑,握住与同行进行深度交流机会班主任/助教全程陪学,督促学习学习成果交流,同学一起共进退个性化问题在线解答,老师深度辅导. 第三,开课2年,500+经营校友严苛学习经验.该课程自2019年10月以来,经历了近500+校友亲身检验,FAL不断优化迭代课程,顺应市场需求变化.  课程内容预览  想在2023年转岗或高效提升