数据分析不会做？自动评估不准确？一代又一代的金融人都离不开这个困扰，袋鼠云的到来，为数据自动化处理带来了更为先进的解决方案，通过科技推动行业进步，凡是涉及到数据相关的行业，袋鼠云均可以帮你解决数据分析难题。

深受大环境影响，数据分析不容小觑，如今自动化、数字化遍地重生，金融数据分析也早已更上一层，袋鼠云采用前沿的大数据分析技术，帮助金融行业构建全域数据共享中心，提升营销、风控、客户服务等方面的综合能力，实现数智化升级。
那么金融行业的数据分析应该怎么做呢？

一、  首先要考虑的是数据来源。

第一部分比如银行业务数据。银行内的数据包括业务数据、运维、网站日志数据等。另外还有一些新兴的数据，比如我们通过移动互联网、微信、微博等等产生的数据。 二、接着就要考虑场景的应用。设定分析的目标。

我们从业务价值的角度来划分可分为4大块。

1、营销支持。

2、产品运营：银行要开发什么样的产品满足客户的需求，产品开发出来之后，客户反馈是怎么样的，符合不符合客户的心理预期，效果怎么样，我们怎么进行优化。

3、 风险管控，比如我们发一些贷款，首先要看一下这个人是好人还是坏人，信用度有多高，发多大的额度，会不会存在欺诈。

4、 内部管理，特别是大型集团用户，涉及到几万、几十万人的规模，这个时候内部怎么管理员工，比如营销团队怎么管理、风险团队怎么管理、运维团队怎么管理。

三、接下来要考虑的就是数据的应用场景及找出相应的模型了
以华夏银行的金融数据分析案例作为例子。

华夏银行数据库建设模式比较复杂，分行开发人员“各显神通”，需要使用多种分散工具彼此拼凑，无形中消耗分行开发人员大量精力，需求响应效率差，且优秀的数据开发成果难以共享。
结合该银行的行业和运营特点，开创性地采用总分联动模式，简化数据开发、数据应用流程，为其带来多方面的价值。为营销、风控、客户体验等方面的综合效益提升，打下坚实的基础。