金融科技金融科技公司分析师实习报告

金融科技金融科技公司分析师实习报告一、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分析师实习生，负责数据建模与市场分析工作。通过运用Python进行数据处理，完成了对3000份用户行为数据的清洗与归档，构建了2个预测模型，准确率分别达到85%和82%，为产品优化提供了直接数据支持。参与撰写了5份行业分析报告，整合了10家竞品的API接口数据，提炼出3个可复用的模型优化方法论：一是采用交叉验证提升模型泛化能力，二是通过特征工程降低数据维度，三是建立动态调整机制应对市场波动。这些实践强化了我在金融科技领域的量化分析能力，掌握了从数据采集到模型部署的全流程操作方法。二、实习内容及过程2023年7月1日到8月31日，我在一家做智能投顾的金融科技公司当分析师实习生。我的主要任务是帮团队准备数据和做市场研究。开始时，我负责整理用户行为数据，每天要处理差不多500条记录，用Python清洗异常值，发现数据缺失率超过10%，就提出用均值填充的方案，后来被导师调整为随机抽样补全，效果更好。8月10号左右，我参与了竞品分析项目，花了两周时间扒取了6家公司的API接口，用Python爬取了他们的接口响应数据，最后整理成对比表格，团队觉得挺有用，后来我写的报告里关于第三方支付接口的对比部分，被产品经理拿去跟技术讨论了。最大的挑战是做预测模型时，初始准确率只有70%，后来我学了交叉验证的方法，把数据分成8份轮流验证，准确率提到了85%，这个过程让我意识到模型调优不能光看训练集表现。实习期间还发现公司培训有点跟不上节奏，比如Python的pandas库我之前只会基础操作，公司给的资料太泛，我就自己找网课补了3个星期的进阶教程。最大的收获是学会了怎么把业务问题转化为数据问题，比如有个次级债风险评估的需求，我先是找到行业白皮书，然后根据公式反推数据口径，最后把计算逻辑写成脚本，虽然只是个小模块，但挺有成就感。这段经历让我更确定想往量化方向发展，不过也看到自己在机器学习理论这块还差得远。公司管理上我觉得可以搞个定期技术分享会，让新人少走弯路。岗位匹配度还行，就是有时候被安排做点跟技术关联不大的活儿，比如帮运营做用户画像，感觉有点浪费我的技术背景。三、总结与体会这8周实习，从7月1号到8月31号，像给我上了一堂生动的实践课。我不再是光在书本里琢磨金融模型的学生了，而是真正摸过数据、见过市场的分析师。价值闭环就在这里，我写的用户行为分析报告，真的被产品那边采纳了，用他们的说法，帮他们少走了不少弯路。比如那个模型优化项目，我起初调参调到怀疑人生，准确率一直上不去，导师教我用交叉验证，那会儿感觉就像突然开了盏灯，数据怎么验证效果才真实，怎么避免过拟合，这些以前只在论文里看到的词，现在全成了我手边的工具。这让我真切感受到，做分析不是闭门造车，得和市场反馈、业务需求死磕。这段经历也让我对职业规划更清晰了。以前觉得量化分析师遥不可及，现在我知道了要往哪使劲。比如Python的pandas和numpy，我之前只会基础，现在能写脚本处理几十万条数据了，这就是实实在在的进步。下学期我打算系统学学机器学习，顺便把CFA一级的证书考了，就是想让自己更硬核些。行业里现在都在谈AIGC怎么赋能金融，那天我听技术大佬讲，AI生成内容在信用评估上能提高效率，这让我觉得，以后分析师不光要懂数据，还得懂技术、懂业务，脑子得转得快。心态转变也挺明显的。刚去的时候，面对3000多条数据就有点慌，现在再看同样的量，反而觉得是挑战。记得8月中旬有个项目截止日期很急，我连续加班两天，最后交上去的时候虽然累，但挺有成就感的。这就是跟在学校不一样，职场需要你扛得住压，还得靠谱。未来我要是还想做金融科技，就得在数据分析这块做得更深，争取以后能独立负责项目，不只是做执行层。这8周没白过，它让我明白，学习永无止境，能把自己所学用到实际里，这感觉，值。四、致谢在公司实习的这8周，特别感谢我的直属导师，他不仅在工作上给了我很多具体指导，比如怎么用交叉验证提升模型精度，还常常分享行业动态，让我对金融科技的理解更立体。团队里的几位同事也帮了不少忙，特别是遇到技术难题时，他们总能耐心解释，帮我搞定Python环境配置和API对接这些事儿，挺靠谱的。学校里的指导