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雷达卡
CDA持证人Rachel:在商业银行总行做了3年数据分析师，CDA数据分析师一级持证人，做过贷后数据分析岗，也做过小微产品数据分析岗。
从银行来说，数据分析分为技术岗数据分析，和业务部门内部的数据分析。前者都是在专门的数据部门，如大数据部，数据管理部等，后者会分布在各个业务部门中。
一、技术数据人
数据部门中的数据分析师一般被称为“技术数据人”，一般是负责各个业务部门中的数据需求、数仓维护、模型搭建、数据治理等较为专业的的工作。其中很多数据需求的工作，如BI平台、驾驶舱、自动化报表等都交给外包处理了。
数据部门的数据分析大多数确实需要比较专业的数仓、模型等知识。如果想去业务部门进行数据分析的工作，SQL是必会的，因为在备考CDA数据分析师一级的时候，在SQL上投入了很多时间，所以在工作中遇到的SQL能很快上手，SQL去重用到的是最多的，因为业务经常涉及一个客户办了多个业务，一个业务又有多笔放款，那么客户级、业务级和借据级的切换就是重点。
二、业务数据人
业务部门里的数据分析师被称为“业务数据人”，主要是对整体业务负责。因为业务部门中业务人员占大多数，所以数据相关的偏前一点的工作都会需要承担。
比如数仓取数（银行一般用SQL或者SAS）、定期报表、与数据部门对接相关数据需求等。其他的随着业务理解的深入会逐步做业务分析报告等，主要目的是策略追踪，营销分析等，需要从数仓选取所有能运用到的数据去分析并得到结果，支持业务的发展和改进。
CDA数据分析师在银行业数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了指标体系搭建的详细内容，对银行数据岗工作特别有帮助，很多银行都是给报销考试费。扫码“CDA认证”小程序，获取更多资料。
三、银行数分人需要具备的能力
01、数据分析方法和逻辑思维能力
对于银行数分新人，想要在职场取得好的成绩，一定要注意提升个人能力。数据分析方法和逻辑思维能力也是重要的能力之一，比如尽量在汇报的时候，语言上符合金字塔原理，遵循MECE法则，显得更加有逻辑。同时其实很多问题都能靠向下拆分进行解决，比如从产品流程、地域、不同产品等去拆解分析等。
02 技术重视SQL和Excel
从我个人工作的经验来看，银行数据分析更多的工作还是日常数据、报表的呈现。所以如果想在技术上提升这方面能力，首先是SQL取数，其次是excel各类公式、透视的运用，以及辅以可以用宏+VBA的略微修改完成报表的自动化。建议可以找一些数据源，尝试构建一下excel中的报表，看看如何去重、如何排序、如何逐级汇总到账户级或者客户级等。
03 培养数据敏感度
数据敏感性可能比较抽象，举个例子供大家参考。
某信贷产品逾期率二季度升高比较明显，如何去分析？
拆解其实可以分为从业务视角，最简单的可以拆分为：客群推送-客群转化-贷后催收，那就去分布分析是不是推送客群质量有所下降，从那些指标去分析下没下降，客群转化中是不是通过率有所变化，是不是通过的客群质量有所变化，是不是催收结果下降导致的，分别用哪些指标去量化等。
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