银行数据分析岗位一般做什么？工作难度大吗

提起数据分析岗，在很多垂直行业领域当中，可以说是存在普遍需求的，其中之一就是银行业。银行业天然拥有广袤的数据资源，这些资源需要通过数据分析来实现从数据到价值的转换。今天我们主要来讲讲，银行数据分析岗位一般做什么？工作难度大吗？

银行业当中的数据分析师，主要的工作内容集中在两个方面，银行日常经营以及风险管理。


银行日常运营的数据分析工作包括：

1.用户画像

构建多个模型，将用户信息标签化。

2.精准营销

可以利用用户画像产生的用户标签分群，也可以直接用聚类算法进行用户分群，根据不同群体的不同需求进行精准营销。

3.推荐营销

可以利用用户画像产生的用户标签分群，也可以直接使用聚类分群，然后再用关联算法进行分析。

4.直观报告

可以利用用户画像快速生成的统计报告，例如top 1000最有价值客户等。

5.客户价值分析

客户价值由忠诚价值，经济价值，成长价值等特征元素组成，需为每个特征建立模型计算得出。

6.信用卡分期预测

根据所有信用卡客户的历史数据建立样本库，建立逻辑回归预测模型或贝叶斯分类模型，根据客户基本信息，历史信息，历史迟交等信息进行预测，预判当期是否需要对客户进行信用卡分期营销。

银行风险管理方面的数据分析工作包括：

1.客户流失风险预测

先利用所有客户的基本资料，日均资产，日均登录网银次数，是否流失等历史数据建立样本库，再建立预测模型进行预测。

2.客户信用风险预测

利用现有用户的个人贷款期限，偿还收入比，受教育程度，性别，地区，历史信用等因素建立样本库，构建预测模型（离散目标数据使用朴素贝叶斯或者决策树，连续目标数据使用逻辑回归），再将预测用户的相关数据传入模型，得到预测结果。

3.利率风险预测

利用国家统计局的宏观经济数据，以及往期利率变动期的相关经济环境数据特征元素建立预测模型，再将当前宏观经济数据输入模型，得到当前利率变动的可能性以及可能变动值。

4.流动性风险预测

传统的流动性风险管理涉及许多方面，包括利率匹配，期限匹配等诸多方面，需要进行很多公式计算。

5.信用卡套现预判

将历史信用卡客户的正常交易以及套现交易作为样本库，提取特征元素为交易商户，交易金额，单日交易笔数等，利用样本库建立预测模型。

6.反洗钱交易预测

针对所有用户的账户短期新增量、交易频率、交易金额、提款方式等特征建模，利用离群点分析找出极少数异常交易等。

关于银行数据分析岗位一般做什么，工作难度大吗，以上就为大家做了详细的介绍了。银行数据分析岗，以上只是一些简单的距举例，具体到工作当中，还有更丰富的场景。加米谷大数据，成都大数据培训机构，数据分析与挖掘课程班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服领取！