研报速递 
当初连“净息差”怎么算都懵😵，照样进了头部机构做金融数据。别被“要会SQL、懂指标、建模型”吓退，先上车再补票，才是新人破局的关键！
🔴入职第一天：先摸清“家底”，别慌着干活！
刚入职师傅大概率会丢来一堆SQL脚本、风控看板和旧文档，别乱翻！重点盯这4件事：
▪️搞清楚数据库权限：能拿到信贷、理财、风控这些核心数据吗？
▪️找到核心表位置：客户信息、理财产品持仓这些关键表存在哪？
▪️明确需求来源：平时的需求（比如调整信用卡逾期数据口径）都在Jira或企微文档里看吗？
▪️弄懂报表生成方式：像《流动性风险日报》是用Excel做的，还是BI工具自动生成的？
🔴初期生存：做好“取数+报表”，先稳住脚跟
别一来就想搞复杂模型！新人先把基础活干明白，反而更稳：
▪️日常拉数据：比如“提近3个月房贷逾期超30天的用户清单”📈
▪️更新报表：用VLOOKUP和数据透视表，更新理财业务的月度数据
▪️ 维护看板：指标不对就查SQL逻辑，比如“客户违约概率”是不是漏了担保物的字段？
🔴这几点一定要记死：
1. 先看懂前辈的脚本：看看“不良贷款率”“拨备覆盖率”这些指标，人家是怎么用SQL写出来的
2. 提问前先自己查：问“正常类贷款怎么认定”，比直接问“这个需求怎么做”更高效
3. 数据口径不能含糊：比如“零售不良率”是按逾期90天算，还是60天？和行业标准一致吗？
4. 多检查数据合理性：要是理财产品收益率明显不对劲，一定要回头核对！⚠️
🔴核心技能：边干边学，急用先学才最快
不用提前把所有技能都学完，工作里需要什么，就针对性补什么：
▪️要分析信用风险？马上学Pandas清洗征信数据，用SQL统计逾期次数、负债收入比
▪️ 要做可视化？赶紧吃透Tableau或Power BI，重点学产品收益率趋势图怎么画
🔴新人必备“工具书”，直接抄作业！
▪️《深入浅出金融数据分析》：新手也能看懂，快速搞懂净息差、资本充足率这些核心指标✅
▪️《Python金融数据处理》：教你用Pandas清洗征信数据，用NumPy算投资回报率
▪️《SQL金融50题》：从“统计存款余额”到“算行业不良率”，覆盖日常工作核心需求
其实金融数据岗没那么玄乎，重点是敢投简历、敢尝试。刚开始做“取数仔”没关系，慢慢在工作里积累经验，比空想“我没准备好”有用多啦#cfa资料 #金融行业 #cfa考试#cfa备考#金融求职 #金融知识 #财务分析 #金融实习
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