应用数学金融科技公司数据分析师实习报告

应用数学金融科技公司数据分析师实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月22日，我在一家金融科技公司担任数据分析师实习生。核心工作成果包括完成10份客户行为分析报告，通过机器学习模型预测用户流失概率，准确率达到82%；优化广告投放策略，使点击率提升15%，转化率提高12%。工作中应用Python进行数据清洗与可视化，使用SQL处理每日1亿条交易数据，结合Tableau构建动态仪表盘实时监控业务指标。提炼出的可复用方法论包括：通过A/B测试量化策略效果，建立特征工程体系提升模型性能，制定数据治理流程确保分析效率。这些实践验证了课堂所学的统计建模与大数据处理技术在实际业务中的价值。

二、实习内容及过程

实习目的是将学校学的统计建模和机器学习知识用到实际业务里，看看数据分析在金融风控这块具体怎么落地。实习单位是家做智能投顾的金融科技公司，核心业务是利用大数据给客户推荐投资产品，我所在的团队主要做用户行为分析和风险监控。

我的日常工作是处理用户交易数据，分析他们的投资偏好和潜在风险。8周里，我跟着导师把用户历史交易记录、资产配置情况、风险测评结果这些数据都整理一遍，用Python清洗异常值，然后用SQL从数据库里每天捞取更新后的数据。导师让我负责一个流失用户预测的项目，我们用的是逻辑回归和决策树模型，我尝试过用特征选择优化模型，发现用户的资金变动频率和操作路径特征对预测效果影响挺大，最终模型AUC达到了0.82，比之前的基准模型高了0.05。还参与了广告投放效果分析，把不同渠道的点击率、转化率做了对比，发现通过优化落地页内容，点击后的转化率能提升大约10%。

遇到的第一个困难是初期对业务逻辑不熟，做数据分析容易跑偏方向。比如一开始我把重点放在用户交易金额上，忽略了交易频率这个更重要的指标。后来跟业务同事多沟通，才知道高频低金额交易用户其实比低频高金额用户风险更高。第二个是模型调参时遇到瓶颈，特征工程做得不够细致。后来我专门花了两周时间学习特征交叉和正则化技巧，效果明显好转。

实习最大的收获是学会了整个数据分析的工作流，从需求沟通到数据获取、清洗、建模、验证，每一步怎么走心里有谱了。以前觉得模型越复杂越好，现在明白业务可解释性更重要。比如那个流失预测模型，虽然用决策树规则更直观，但逻辑回归的预测效率反而更高。还把Tableau用熟了，能快速给业务方做可视化报表。最大的转变是开始关注业务问题本身，而不是为了用模型而用模型。

单位的管理上有点问题，比如项目需求经常临时变，导致我之前做的分析工作白费。培训机制也不够完善，很多业务知识都是靠我主动问同事才知道。岗位匹配度上，我觉得我可以做更深入的数据挖掘，但公司更希望我处理日常报表需求。

建议单位可以建立需求变更的沟通机制，比如用Jira跟踪需求文档，避免反复修改。可以搞个新人业务手册，把我这种实习生需要了解的核心指标和流程都写明白。岗位方面，能不能让我接触更多预测模型项目，毕竟这是我最想学的。

三、总结与体会

这8周实习像是在学校理论和现实之间搭了一座桥。实习开始前定的目标是把课堂上学到的回归分析、聚类算法用上，结束的时候确实都实践了。记得第6周做一个用户画像项目，我用了kmeans对5000名活跃用户分组，发现第三类用户虽然占比小，但潜在价值高，后来业务部门据此调整了推荐策略，这个细节让我觉得挺有成就感的。实习价值闭环就在这里我的分析直接影响了业务结果，不再是单纯做作业。

这段经历让我更清楚自己想干嘛了。以前觉得数据分析师就是跑模型，现在明白懂业务、会沟通同样重要。公司那个实时监控用户行为的仪表盘，我参与做了底层逻辑，看着监控大屏上各种指标实时跳动，感觉离行业核心挺近的。这坚定了我下学期要补全机器学习工程这块短板，打算报个AWS的机器学习专项课程，把S3、SageMaker这些工具摸熟。求职上，我也更明白怎么写简历了，把参与的那个流失预测项目用STAR法则捋顺，突出我在特征工程上的贡献，面试时肯定能讲得更清楚。

金融科技行业数据驱动决策是大势所趋，但我也看到一些趋势。比如AIGC开始用在报告自动生成上，虽然目前还很简单，但未来可能替代一部分基础报表工作。这对我们分析师提出了新要求，不能只会跑模型，还得懂怎么用好这些新工具。下阶段学习会往这个方向靠，多研究下LangChain这类框架。心态上最大的转变是抗压能力吧，以前跑个模型卡顿一下就急得不行，现在知道调参本来就要反反复复，学会在压力下保持冷静，这也是从学生到职场人最本质的区别。这些实习里的教训和经验，肯定比书本里能学到的东西更扎实。

四、致谢

感谢这次实习机会，让我看到理论知识在金融风控领域的实际应用。特别感谢导师在模型搭建上的指导，他让我明白怎么平衡预测精度和业务可解释性，那个用逻辑回归处理用户行为特征的案例，我现在还记得。