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中国平安
数据分析师
立即应聘

数据分析师

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
客户洞察
数据分析
数据挖掘
SQL
数据产品
数据建模
业务分析
大数据平台
数据监控

AI 估算 · 15k–25k

上海中级数据分析岗,金融科技大厂平台,市场竞争力中等偏上,薪资合理。

职位详情

关于这个职位

作为中国平安的数据分析师,你将围绕业务模块搭建数据监控体系,通过大数据平台进行客户经营分析并输出报告,利用数据建模优化销售流程和产品,推动数据化产品迭代

适合有2年以上经验、熟悉SQL/Python、对金融行业感兴趣的求职者

最低要求

本科及以上学历,金融、保险、统计、数学专业优先

具备基本数据挖掘建模能力,了解常见算法知识,熟练使用SQL/Python等常见应用分析工具
年以上工作经验、具有金融、互联网行业客户需求洞察、线上运营等工作经验优先,认可平安文化,具备独立完成项目发起到推广应用的全流程运作经验
对数据敏感、能独立完成数据采集、分析、建模工作
对客户经营、销售线索挖掘、业务发展有强烈兴趣和责任心
具有较强的沟通、协调、抗压能力,主动性强、踏实肯干、积极开朗

工作职责

围绕部门各业务模块搭建数据体系,动态监控各项业务指标,并推动监控线上化

快速理解业务需求,从客户经营视角通过大数据平台解决常见数据分析问题,形成数据分析报告支持业务决策
深入研究流程及销售规律,通过大数据建模解决销售过程中出现的各类问题(系统、产品),总结建模应用效果,分析并确定模型调整优化方案
参与数据化客户研究及创新探索,负责数据类产品的应用推广,配合科技技术人员对数据化产品定期迭代
其他领导交办工作

AI 洞察

优缺点分析

  • 平安作为大型金融集团,平台大、数据资源丰富,能接触核心业务
  • 工作内容兼顾业务分析与技术建模,技能成长快
  • 金融行业稳定,抗风险能力强,福利保障完善
  • 大公司流程可能较为繁琐,跨部门协作沟通成本高
  • 业务需求变化快,需要快速响应和较强的抗压能力
  • 技术栈偏传统(SQL+Python),若追求前沿AI可能受限
  • 适合有2-3年数据分析经验,希望在金融行业内深入发展,能适应高强度协作和业务导向工作的求职者

角色解读

  • 纵向成长为高级数据分析专家或数据科学家,深入金融业务
  • 横向转向数据产品经理或业务策略岗位,拓展职业宽度
  • 在金融科技领域积累经验,成为行业专家型人才
  • 搭建并维护业务数据监控体系,推动指标线上化,动态跟踪业务表现
  • 通过大数据平台进行客户经营分析,输出数据报告支持管理层决策
  • 利用数据建模解决销售流程和产品问题,评估模型效果并持续优化
  • 参与数据产品的设计、推广与迭代,协同技术团队提升产品价值
  • 熟练使用SQL和Python进行数据提取、分析和建模
  • 具备数据挖掘基础,了解常见机器学习算法(如聚类、回归等)
  • 较强的业务理解能力,能从客户经营角度发现问题和机会
  • 优秀的沟通协调能力,能独立推动项目从发起到落地

申请策略

  • 提前了解平安的业务板块(如寿险、产险、银行等),在面试中展现对客户经营的兴趣
  • 准备一个数据分析驱动业务增长的案例,体现从问题到解决方案的完整思路
  • 突出SQL和Python项目经验,尤其是数据清洗、建模和可视化的具体案例
  • 强调业务理解能力,展示如何用数据驱动业务决策或客户洞察
  • 列出独立负责从数据采集到分析报告的全流程项目经历
  • 如有金融或互联网行业经验,务必重点体现
  • 巩固SQL高级技巧(窗口函数、复杂查询)和Python数据分析库(pandas、numpy)
  • 学习基本机器学习算法(如逻辑回归、决策树)并能在项目中应用

面试指南

  • 技术问题:先阐述思路再写伪代码,注重逻辑清晰
  • 业务问题:采用STAR法则(情境-任务-行动-结果),突出数据洞察和业务影响
  • 开放性问题:从假设驱动出发,分步骤拆解,体现系统思维
  • 请介绍一个你独立完成的数据分析项目,包括背景、方法和成果
  • 如何通过数据分析发现业务问题并推动改进?请举例
  • SQL中如何优化查询性能?请举例说明你遇到过的慢查询优化
  • 你对客户经营数据有什么理解?如何将数据转化为可执行的策略?
  • 假设销售转化率下降,你会如何分析并给出建议?

匹配度报告

74
综合匹配度

金融科技大厂数据分析岗,技术主流,平台稳定,但WLB一般。

适合人群
适合重视技能成长和职业发展,能接受一定工作压力的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70

薪资福利匹配

80较高

平安作为大型上市金融集团,薪资福利在行业中处于中上水平,提供五险一金及补充保障,但JD未明确薪资,需面试沟通。

薪资信号未披露 (15K-25K/月)

成长发展匹配

85较高

职位涉及数据分析、建模和业务洞察,技术栈主流,能积累金融行业经验,有明确的项目成长机会,但未提及晋升通道。

技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、数据挖掘、数据建模
业务类型profit_center

工作生活匹配

60中等

工作地点在上海,需现场办公,未提及弹性工作或远程选项,且JD要求抗压能力,可能加班较多,WLB一般。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

金融行业稳定成熟,数据分析有助于提升客户经营效率,具有一定社会价值,但整体创新和使命感一般。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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