利用数据提取有价值的见解，优化流程，并支持大宗商品交易和管理决策的背景。以下是该职位包括的主要职责和任务：
数据收集和处理：
• 从各种来源收集和整合数据，包括市场数据源、内部数据库和外部数据提供商。
• 清洗、预处理和组织大型数据集，以确保数据的准确性和可靠性。
数据分析和解读：
• 利用统计方法、数学模型和数据分析技术，识别商品市场数据中的模式、趋势和异常。
• 分析历史和实时市场数据，提供关于市场动向、定价趋势和风险因素的见解。
市场研究和预测：
• 进行市场研究，了解全球经济趋势、地缘政治事件和其他影响商品价格的因素。
• 开发和实施预测模型，预测未来的市场动向和商品价格趋势。
风险管理：
• 协助开发和维护风险模型，评估和管理与商品交易活动相关的潜在风险。
• 与风险管理团队合作，识别和缓解与市场波动和价格波动相关的风险。
报告和可视化：
• 创建报告、仪表板和可视化图表，向交易员、高级管理层和其他决策者传达关键见解。
• 以清晰易懂的方式呈现研究结果，支持战略决策。
数据库管理：
• 管理和维护存储历史和当前市场数据、交易信息和其他相关数据集的数据库。
• 确保数据完整性、安全性和可访问性，以进行分析目的。
与跨职能团队合作：
• 与交易员、风险分析师、财务专业人员和其他跨职能团队合作，将数据分析工作与业务目标对齐。
• 提供基于数据分析的建议，支持商品交易策略和决策。
持续学习：
• 了解数据分析领域的行业趋势、市场动态和新兴技术，提升分析能力。
要求：
• 数学、统计学、计算机科学、经济学或信息管理等相关领域的学士学位。
• 强大的分析能力，能够解读复杂的数据集，识别趋势、模式和见解。
• 熟练使用编程语言，如Python、R、SQL等。
• 有使用Tableau、Power BI或Matplotlib等数据可视化工具的经验。
• 掌握统计分析技术和工具。
• 熟悉数据库系统和数据查询语言（MS SQL）。
• 理解概率、微积分、代数和统计学等数学概念。
• 逻辑解决问题的方法和根据数据分析开发创造性解决方案的能力。
• 能够从各个部门（前端/中端/后端）收集可操作的需求。
• 注意细节，确保分析和报告的准确性。
• 具备有效的书面和口头沟通能力，以向利益相关者呈现研究结果和见解。
有兴趣申请该职位并希望进一步讨论机会的人，请点击“立即申请”或发送电子邮件至kfok@morganmckinley.com，附上您的最新简历。
只有入围的候选人将获得回复，因此如果您在14天内未收到回复，请视为您未入围。
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