数据分析师工作简历.docx

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1、数据分析师工作简历三年以上工作经验|男|26岁居住地:XX电话:XXXE-mail:最近工作公司:XX金融证券有限公司行业:金融/投资/证券职位:证券分析师学历学历:本科专业:金融学学校:XX理工大学求职意向到岗时间:一周以内工作性质:全职希望行业:金融/投资/证券目标地点:西安期望月薪:面议/月目标职能:证券分析师工作经验20XX/X至今:XX金融证券有限公司X年X个月所属行业:金融/投资/证券研发部证券分析师1、负责通过股市报告会、面谈等形式,营销理财服务。2、负责分析目标板块的上市公司的基本面,列出投资原因,并给出风险提示。3、负责宏观经济、政策走向分析及解读。4、负责协助基金经理,对持

2、仓比重、结构、品种做出建议。5、负责协助其他分析师实行投资组合的配置。20XX/X-20XX/X:XX金融证券有限公司X年X个月所属行业:金融/投资/证券市场部证券分析师1、负责为客户提供投资理财咨询。2、负责组建及管理投资顾问团队,维护投资渠道。3、负责维护客户关系,推广并销售公司的金融理财产品。4、负责通过数据、技术面的分析来实行股票买卖的实盘操作。5、负责定期召开投资报告会,培训客户经理的投资分析知识。20XX/X-20XX/X:XX金融有限公司XX个月所属行业:金融/投资/证券投资部证券分析师1、负责研究中国宏观经济、市场状况和投资环境,分析投资行业政策、产业政策以及公司的经营情况。2

3、、负责跟踪*行业动态,并对行业内变化个股做出分析评价。3、负责维护客户,为客户提供咨询服务。4、负责*基金的交易,并指导交易员完成交易指令。5、负责培训下属员工以及分配部门任务。教育经历20XX/X-20XX/XXX理工大学金融学本科语言水平英语(良好)听说(熟练),读写(良好)自我评价在证券公司任职*年,对于股票投资具有深入的研究,善于数据挖掘和财务分析,对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力。具有出色的逻辑思维水平和写作水平,曾在知名财经杂志发表文章数篇,得到读者的欢迎。能够承受巨大的工作强度,抗压水平强,工作责任心高,团队合作意识佳,希望在证券行业继续发展。【篇二】数据分析师工作简历

4、求职意向:数据分析师基本信息:姓名:李xx性别:女出生日期:教育水准:本科工作年限:4年现居住地:青岛联系方式:150xxxxxxxx邮箱:期望工作地点:青岛市自我评价:1、具有扎实的统计学专业基础知识,掌握常见的统计方法。2、熟练掌握常用的数据挖掘方法,算法和相关工具、熟练使用SAS软件。3、数据处理水平很强,熟练使用Office软件。4、有良好的逻辑思维水平,注重细节、对数字敏感,能挖掘数据背后的意义,能够独立完成、撰写业务数据分析报告。5、熟悉数据分析模型的建立,能独立完成数据分析并针对结果给出一定的建议。工作经历:2020年7月-2020年7月山东xx网络有限公司单位性质:合资所任职位

5、:数据分析师工作地点:青岛市职责描述:1、根据业务需求,制定用户使用行为数据的采集策略,设计、建立、测试相关的数据模型,从而实现从数据中提取决策价值,撰写分析报告。2、跟踪并分析客户业务数据,为客户的发展实行决策支持。3、完成对海量信息实行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值。4、支持微博事业部等产品部门下的运营,产品,研发,市场销售等各方面的数据分析,处理和研究的工作需求。2008年6月-2020年6月xx公司单位性质:国企所任职位:数据分析助理工作地点:青岛市职责描述:1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘,熟练制作数据报表、撰写评估分析报告。2、独立完成用户行为特征与规律的分析,

6、注重市场动态与风险,为产品方向提出合理建议。3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论。4、针对历史海量商业数据,能即时发现和分析其中隐含的变化和问题,为业务发展提供决策支持。5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。项目经验:2020年5月-2020年7月xx项目项目职责:1、收集用户使用行为数据。2、完成行为数据的分析。3、制定模型与产品运营间的联动接口。教育背景:2004年9月-2008年6月山东xx大学统计学专业本科主要课程:数学分析、几何代数、数学实验,常微分方程、数理统计、抽样调查、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析等。掌握了扎实的专业基础知识,擅长数学,有很强的分析和演算水平,业余广泛了解相近专业的一般原理和知识,如经济学、计算机操作等,在统计计算的基础上锻炼了视野广阔的分析技能。培训经历:2020年3月-2020年10月数据分析与SAS培训主要课程:SAS体系内容、ETL技术、SAS分析技术、假设检验、方差分析以及各种模型分析等。通过本次数据分析培训,全面掌握了SAS的内容,如逻辑库及操作符与SAS的表达式等,能够完成复杂数据步的控制,数据集整理以及主成分分析、因子分析等,提升了数据的分析水平。

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