金融学金融平台数据分析师实习报告

金融学金融平台数据分析师实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在金融平台担任数据分析师实习生。核心工作成果包括完成交易流水分析报告，覆盖平台2023年Q2全部数据，通过SQL提取日均交易数据日均达1.2亿条，利用Python清洗并处理数据准确率达99%，构建用户画像模型，识别高价值用户占比提升12%。专业技能应用涵盖SQL复杂查询优化、Python数据清洗与Pandas库操作、Tableau可视化报表制作。提炼的可复用方法论包括：用分箱法处理异常数据、通过漏斗分析优化用户转化路径，为后续业务决策提供数据支撑。

二、实习内容及过程

实习目的主要是想把书本上的金融学理论跟实际数据工作搭上边，看看怎么用数据驱动业务决策。

实习单位是家做智能投顾和信贷业务的平台，他们挺看重数据驱动，整个技术团队氛围还行，数据分析师岗位主要就是用数据洞察用户行为和业务状况。

实习内容开始是熟悉环境，了解他们的数据仓库结构，用的是星型模型，挺标准的。后来跟着师傅做用户活跃度分析，主要是看日活、周活、月活这些指标，用SQL从数据仓库里把Q1的数据拉出来，每天大概1亿条记录，数据量还是不小的。发现移动端用户活跃度比PC端高出一截，通过漏斗分析发现，在第二步“完成身份认证”这个环节，移动端转化率比PC端低了8个百分点，可能界面设计不太顺手。后来他们根据这个反馈调整了按钮布局，转化率确实提升了2个百分点。另一个项目是做信贷风险评估，我负责构建用户画像模型，用Python处理数据，包括特征工程，比如用年龄和收入做分箱，处理缺失值用均值填充，最后用逻辑回归跑模型，AUC达到了0.78，虽然不算特别高，但比之前的模型还是进步了点。过程中遇到的最大困难是数据清洗，有些用户行为数据缺失特别严重，有些字段格式又很乱，花了好几天才弄明白怎么用Python脚本批量处理，学了挺多Pandas的技巧。另一个是跟业务部门沟通，他们有时候要的数据不太明确，得反复确认需求，后来我就学着怎么把需求转化为具体的SQL查询语句，沟通效率高了不少。实习成果主要是完成了三个分析报告，一个是用户活跃度分析，另一个是信贷风险评估报告，还有一个是竞品数据对比分析，这些报告后来都被业务部门采纳了，至少帮他们发现了一些可以优化的点。最大的收获是学会了怎么把业务问题转化为数据问题，还有数据可视化这块，用Tableau做出来的报表确实直观多了。职业规划上，这次实习让我更确定自己想往数据分析师方向发展，感觉这个岗位挺有挑战的，但也很有意思，得不断学习新的工具和方法。不过实习中也发现单位培训机制有点弱，很多新来的同事都得自己摸索，建议可以搞点内部知识库或者定期分享会啥的。还有就是岗位匹配度上，感觉我的统计分析知识够用，但机器学习这块还差点火候，建议学校可以多开几门相关的实践课。

三、总结与体会

这8周实习，从2023年7月1号到8月31号，感觉像是把过去两年学的金融知识跟实际操作完整地走了一遍。一开始去的时候，心里挺没底的，生怕自己啥也做不了，但实际干起来，发现很多课堂上学到的模型和分析方法，比如用户分群、漏斗分析，都能在实习里找到用武之地，而且还能接触到实时数据，这种感觉挺新鲜的。最值钱的是，我亲眼看到自己做的数据分析报告，直接影响了业务部门的决策，比如那个用户活跃度报告，他们根据我的建议调整了推送策略，第二天日活数据确实提升了12%，虽然不多，但对我来说是巨大鼓舞。这让我深刻体会到数据分析师的价值，不只是做报表，关键是能从数据里挖掘出有价值的洞察，然后推动业务改进。这段经历也让我更清楚自己未来想干嘛了，以前觉得金融行业挺好，现在发现数据驱动这块更吸引我，所以接下来打算把机器学习这块补上，打算明年考个相关的证书，希望能把实习里学的技能深化一下，以后求职的时候能更有底气。同时，我也看到了行业里数据应用的潜力，像现在做用户画像、风险评估，都离不开大数据和算法，感觉未来这方面机会挺多的。从学生到职场人的转变，最大的感受就是责任感不一样了，以前做作业对错只要自己清楚就行，现在做的每一个分析，都关系到业务效果，压力确实大，但也逼着自己得不断进步，抗压能力肯定比以前强了。这次实习就像给我打个预防针，让我提前感受了职场的氛围和挑战，也明确了努力的方向，感觉挺充实的。

致谢

感谢这段实习经历，让我有机会把书本知识用在实际工作中。感谢我的导师，在实习期间给了我很多指导，尤其是在数据清洗和分析方