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数据分析岗
数据分析岗
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
统计
SAS
绩效分析
VBA
催收
贷后管理
AI 估算 · 10k–16k
上海数据分析岗，0-3年经验，平安大平台，技能要求传统，薪资市场水准。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责贷后催收业务的数据分析工作，使用SAS、Excel、VBA等工具进行案件分配、绩效监控和业务优化
适合有0-3年经验、喜欢与数据打交道的求职者，应届生也可投递
工作地点上海，中国平安大平台，稳定且有一定发展空间
最低要求
本科学历 2.0-3年相关工作经验 3.具有一定的领悟能力，一定的担当精神，一定的执行力，一定的结果导向型思维，跟踪到底，不遗漏，踏实认真完成本职工作 4.接受优秀应届毕业生 5.数学、统计、贷后催收等知识，熟练使用SAS、EXCEL、VBA等分析工具
工作职责
部门决策及日常运营管理提供支持 2.利用SAS及EXCEL工具分配催员每日、每月的工作案件量 3.利用统计工具监控和分析催员每日、每月、每年的工作指标 4.利用统计工具分析、统计催员的绩效达成状况，并提供相关建议 5.根据业务数据分析结果，提出合理化改进建议，其他领导吩咐的事宜
优先资格
有数据处理、统计、分析等相关工作经验的优先
AI 洞察
优缺点分析
- 中国平安作为行业巨头，平台稳定，福利完善，职业发展有保障
- 数据分析技能（SAS、Excel）在金融领域通用性强，积累经验后可转型其他方向
- 工作内容与业务紧密结合，能快速了解贷后催收全流程，提升业务理解能力
- 接受应届生，门槛适中，适合数据分析入门
- 技术栈相对传统（SAS/Excel/VBA），可能限制前沿技术（如Python/机器学习）的积累
- 催收领域工作压力可能较大，需要处理大量重复性数据任务，创造性有限
- 上海生活成本高，薪资竞争力一般，需要结合个人发展权衡
- 适合0-3年经验、希望进入金融数据分析领域、注重稳定性和平台资源的求职者
- 应届生或转行者如果对催收业务不排斥，也可作为起点
角色解读
- 在数据分析领域深耕，逐步成为数据分析专家，负责更复杂的建模和策略优化
- 转向业务端，发展为催收策略分析师或风险管理专家，参与更高层决策
- 横向拓展至其他金融数据分析岗位，如风控、反欺诈、用户行为分析等
- 使用SAS和Excel工具为催收员分配每日及每月的工作案件量，确保任务合理分配
- 监控和分析催收员的工作指标（如每日、每月、每年的绩效数据），识别趋势和异常
- 统计催收员的绩效达成状况，提供数据驱动的改进建议，并参与业务决策支持
- 根据数据分析结果提出合理化改进建议，优化催收流程和策略
- 熟练掌握SAS、Excel、VBA等数据分析工具，能高效处理大量数据
- 具备统计和数据分析基础知识，能够设计指标并解读数据结果
- 良好的领悟能力和执行力，能快速理解业务需求并转化为分析任务
- 结果导向思维，注重细节和准确性，工作踏实认真
申请策略
- 关注平安的企业文化和业务方向，在面试中展现对金融风控领域的兴趣
- 提前准备一个完整的数据分析案例，展示从需求到报告输出的全流程能力
- 突出SAS、Excel、VBA的使用经验和具体项目成果，如数据处理、报表自动化、绩效分析
- 强调数据分析思维：从数据中发现问题的案例，最好有业务改进效果
- 如果应届生，展示课程、实习或论文中与统计、数据分析相关的经历
- 体现责任心、执行力和结果导向：描述按时完成任务、追求数据准确性的细节
- 加强SAS和Excel高级功能（如宏、数据透视表、高级公式）的熟练度
- 学习VBA编程，能编写自动化脚本处理重复性任务，提升效率
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)-任务(Task)-行动(Action)-结果(Result)，用于行为面试题
- 针对技术题：先明确问题目标，再说明分析思路(数据准备、工具选择、分析方法)，最后强调结论的影响
- 业务题：展现逻辑性，从定义指标到数据采集、异常定位、原因假设、验证建议，层层递进
- 请描述一次你用SAS/Excel处理大量数据的经历，遇到了哪些挑战？
- 如何设计一个催收员的绩效指标体系？请举例说明
- 如果发现催收员某项指标异常下降，你会如何分析和解决？
- 你对VBA了解多少？能举个例子说明你如何用VBA自动化工作？
- 为什么选择来平安做数据分析？对催收业务有什么了解？
匹配度报告
55
综合匹配度
稳定大厂，传统技术栈，WLB一般，适合入门级数据分析求职者。
适合人群
适合优先考虑稳定性和平台资源，对薪资和福利有要求，但对技术创新和社会意义要求不高的求职者。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
使命价值匹配
薪资福利75
成长发展50
工作生活50
使命价值45
薪资福利匹配
75中等
薪资未明确但平安大平台，福利有保障，稳定性高，补偿性动机满足程度较好。
薪资信号未披露 (10K-16K/月)
成长发展匹配
50较低
技术栈传统（SAS/Excel/VBA），成长路径清晰但新技术接触有限，发展性动机满足一般。
技术前沿传统/成熟技术
技术栈SAS、Excel、VBA
业务类型cost_center
工作生活匹配
50较低
上海现场办公，未提及弹性工作或WLB，工作生活平衡不确定，评分中等。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
45较低
催收业务社会价值中性，行业成熟，创新性有限，意义感动机满足较低。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度传统/守旧模式
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