小柚

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个人总结

浙江工商大学统计学专业应届生,专注银行金融科技与数据风控方向。熟练掌握SQL、Python及Tableau可视化工具,具备扎实的统计建模基础。曾在蚂蚁集团实习参与信贷风控模型优化,通过数据洞察协助业务降低坏账率。对金融数据敏感,致力于用技术驱动银行业务数字化转型。

工作经历

数据风控实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-10
  • 参与“花呗”小微贷后管理项目,利用SQL从Hive仓库提取千万级交易流水,清洗并构建用户还款行为特征宽表,将数据处理效率提升40%。
  • 使用Python (Sklearn) 搭建LightGBM二分类模型辅助人工审核,通过对逾期样本的欠采样处理,使模型在测试集上的KS值从0.35提升至0.42,有效识别潜在高风险用户。
  • 基于Tableau制作贷后监控日报看板,自动化展示逾期率、回收率等核心指标,将团队每日统计耗时从2小时缩短至15分钟。

金融学院学生会·学术部部长

浙江工商大学金融学院

2023-09 - 2024-06
  • 组织“数据分析技能训练营”,邀请企业导师开展SQL与Tableau实操讲座3场,累计覆盖学员200余人,满意度评分达4.8/5.0。
  • 统筹学院年度学术论坛,协调10余支参赛队伍进行数据建模路演,通过优化赛程安排,将活动整体时长压缩20%的同时保证了评审质量。

项目经历

商业银行信用卡欺诈检测系统

浙江工商大学·金融科技创新实验室

2024-09 - 2025-01
  • 针对公开信用卡交易数据集,主导特征工程环节,构造了包括“单位时间交易频次”、“异地消费标记”在内的15个衍生变量,解决了原始数据特征稀疏问题。
  • 对比逻辑回归、随机森林与XGBoost三种算法表现,最终选用XGBoost模型,通过网格搜索调参,将欺诈交易识别的召回率提升至88%,误报率控制在5%以内。
  • 撰写项目技术文档并设计前端演示Demo,在校内“挑战杯”竞赛中展示实时风险评分流程,获得省级银奖。

某城商行零售业务客户流失预警分析

个人独立研究

2025-03 - 2025-05
  • 模拟真实银行场景,使用Python Pandas对脱敏后的百万级客户数据进行探索性分析(EDA),发现“近三月转账次数下降”与“理财到期未续”是流失的最强信号。
  • 构建RFM模型对客户进行分层,结合K-Means聚类将客户划分为高价值挽留区、一般维持区等四类群体,为差异化营销提供数据支撑。
  • 输出完整分析报告,提出“针对高价值流失风险客户发送专属理财券”的策略建议,经模拟测算预计可挽回潜在流失资金约300万元。

教育背景

浙江工商大学

本科 · 统计学

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言与数据库

Python (Pandas, Sklearn, Numpy) · SQL (Hive, MySQL) · SAS

数据可视化

Tableau · QuickBI · Matplotlib · Seaborn

风控与建模

逻辑回归 · 决策树/XGBoost/LightGBM · 信用评分卡 · RFM模型

办公与协作

Excel (VBA) · PowerPoint · Git · Markdown

热门入门2026/5/10

银行金融科技/数据分析师简历范文(银行/金融科技校招)

银行金融科技/数据分析师 金融行业 应届生

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突出SQL/Python与Tableau/QuickBI数据可视化技能
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