数据分析师（证券业务）-26届春招

优缺点分析

角色解读

• 从数据分析师起步，可向高级数据分析师、数据科学家方向发展，深入算法与模型
• 也可转向业务方向，成为业务分析经理或产品经理，结合数据驱动产品决策
• 在东方财富这样的大型金融科技平台，有机会接触核心业务，积累行业经验后向管理岗发展
• 深入分析证券和基金业务数据，建立预测模型和用户画像，为业务决策提供数据依据
• 定期跟踪运营指标，撰写分析报告，发现业务问题并提出优化建议
• 对标行业标杆，分析业务模式优劣，推动改进方案落地并评估效果
• 扎实的数据处理能力：熟练使用SQL和Excel进行数据提取与清洗
• 统计分析工具：掌握Python、R或SAS中的至少一种，有机器学习经验更佳
• 业务理解能力：熟悉证券基金业务，能将数据转化为业务洞察

申请策略

• 关注东方财富的业务动态和产品，面试时展示对公司的了解和热情
• 准备一个完整的数据分析案例，从问题定义到结论建议，体现业务思维
• 突出数据分析相关项目经验，尤其是涉及建模、SQL处理、Python/R的项目
• 强调金融背景或相关实习经历，如证券、基金公司数据分析实习
• 展示量化成果，如通过分析提升指标的具体百分比
• 提前复习SQL和Python数据分析库（pandas、numpy），熟悉机器学习基础算法
• 了解证券业务基础知识，如股票、基金、交易规则等，可通过公开课程或阅读财报

面试指南

• 对于SQL问题：先明确表结构，再写出查询语句，注意分组、排序和限制条件
• 对于分析方案问题：明确业务目标，定义关键指标，选择合适分析方法（如A/B测试、同期群分析），并考虑数据来源和潜在偏差
• 对于项目介绍：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出数据清洗、建模过程和业务影响
• 请用SQL查询某段时间内交易量最大的前10只股票
• 如何评估一个产品改版对用户留存的影响？请设计分析方案
• 解释一下逻辑回归和决策树的区别，以及各自适用场景
• 你如何理解证券业务中的用户画像？请举例说明
• 请介绍一个你做过的最成功的数据分析项目，并说明你的贡献