计算机科学金融科技数据分析实习生实习报告

计算机科学金融科技数据分析实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家金融科技公司担任数据分析实习生。核心工作成果包括完成股票市场情绪分析报告，通过自然语言处理技术处理1.2万条新闻数据，准确率达87%；构建并优化信贷风险评估模型，使用逻辑回归与决策树算法，将模型AUC值从0.72提升至0.85。应用Python进行数据清洗与可视化，使用Pandas处理每日交易数据量达500GB，Matplotlib生成20+张洞察性图表。提炼出可复用的数据清洗三步法：标准化缺失值、去重异常值、特征工程降维，该方法在后续项目中将异常值识别率提高12%。二、实习内容及过程实习目的主要是把学校学的数据挖掘、机器学习理论用上，看看金融科技行业里数据能具体怎么干活，怎么帮业务解决问题。实习单位是做智能投顾和信贷风控的，主要就是用数据给客户推荐产品，还有评估借钱的人会不会赖账。第3周开始接触第一个项目，是帮投资部门做市场情绪分析。我负责处理每天财经新闻和社交媒体的文本数据。那段时间每天得清洗大概5000条原始记录，有些数据得手动标记情感倾向，挺花时间的。我用了BERT模型来做情感分类，调了挺久参数，准确率最高到87%，比之前用的传统方法好点。后来又把结果喂给LSTM模型，看能不能预测短期股价波动，但效果一般，AUC也就0.68，最后报告里主要还是聚焦在情绪指数构建上。第6周参与了一个信贷模型优化项目，带我的老师让我重点看历史违约数据。那批数据有2万条记录，字段足有30个。我发现有个叫“征信查询次数”的特征特别重要，直接决定了模型评分。当时手头数据质量不太好，很多空值，我就用KNN算法去填充，还试了特征交叉，最后模型AUC从0.72提到了0.85，老师挺满意的。不过中间踩了不少坑，比如一开始用决策树直接建模，结果过拟合得厉害，特征重要度排序跟业务预期对不上，后来改用XGBoost跑了好几版参数才好点。遇到的最大困难是第4周做用户行为分析时，数据口径特别乱。不同业务线统计的标准都不一样，有些指标连着好几个月都是0，我怀疑是不是统计口径变了。我就去问了数据组同事，他们给我看了之前的规范文档，还教我怎么看ETL日志，才知道是某个上游系统出了问题。最后我手动整理了三个月的数据，用Python重构了统计脚本，总算能跑出统一的报表了。这让我明白做数据得特别懂业务，光会模型没用。实习成果最直观的是那个情绪分析系统，现在投资部门每周都在用，帮他们省了不少看新闻的时间。还有那个信贷模型，虽然只是辅助风控，但能帮业务部门把审批通过率提一点点，我觉得挺有价值的。这段时间最大的收获是认识到数据工作其实是个挺讲究沟通的工作，光埋头写代码解决不了问题。之前我以为只要算法好就行，现在觉得怎么把技术语言翻译成业务语言，怎么让业务愿意用你的结果，才是更重要的能力。单位里管理方面吧，我感觉培训机制有点弱，新来的实习生基本靠自学，虽然资源不少，但没人手把手带感觉挺慢的。建议可以搞个新人培养计划，比如每周固定让老师傅讲半小时业务背景，或者搞个内部数据工具库分享会啥的。另外我的岗位匹配度其实70%左右，有些金融知识得现学，要是实习前能多接触点行研报告，效率会高很多。三、总结与体会这8周在金融科技公司的经历，让我感觉像是把课本里的知识真正变成了能拿得出手的工具。从7月1号到8月31号，每天面对真实业务场景的数据，那种感觉跟在学校做作业完全不一样。比如在8月中旬做的信贷风险评估模型优化项目，最终将模型AUC从0.72提升到0.85，虽然只是个微小的提升，但那是我结合业务需求反复调参得来的，每0.01的进步都挺实在的。这段经历让我真切体会到数据工作不是光会写代码就行，理解业务逻辑、跟团队有效沟通同样重要。这次实习让我更清楚自己未来想走的方向。我之前觉得机器学习就是调参数，现在明白在金融领域，模型不仅要准，还要能解释得通，还得考虑合规风险。比如那个市场情绪分析报告，虽然最终准确率87%，但投资部门更看重的是能帮他们快速发现潜在机会的信号，而不是单纯做预测。这让我意识到，做数据分析师得既懂技术，又懂市场，这种复合能力可能是未来核心竞争力。下学期我打算系统补一下金融衍生品和监管政策这块，看看能不能考个CFA一级先积累点行业知识。从学生到职场人的转变挺明显的。以前遇到问题就想去查资料，现在会先思考有没有更高效的解决方式。比如7月底那段时间，处理500GB交易数据时内存老爆，我花两天时间研究分布式处理框架，最后用Spark跑通了脚本，虽然慢点但总算能用了。这种动手解决问题的能力，我觉得比单纯会几个算法更重要。抗压能力上也有提升，以前遇到代码跑不通就急得不行，现在会先分析错误日志，一步步排查。行业里我感觉最火的是风险控制和智能投顾，但数据治理这块好像挺被忽视。我观察到好几个业务线的数据标准都不统一，导致分析结果经常打架。这让我觉得，未来数据工程师和数据治理专家可能会更抢手。下个实习或者工作，我希望能接触更多底层数据架构的东西，看看能不能帮公司理顺数据流程。金融行业对数据质量要求那么高，这块儿肯定大有可为。四、致谢在此期间，衷心感谢公司提供宝贵的实习机会。特别感谢我的实习导师，在实习期间给予悉心指导和耐心解答，让我对