隨著科技的發展，數據分析在各個領域中都有著廣泛的應用，在每個領域中數據分析方法都不一樣。目前在銀行業中進行數據分析的方法與典型的數據分析方法又有哪些不同呢?在Finereport動態報表與BI商業智慧工具中，主要表現為以下幾種：

第一、數據質量複核

數據的複核分析指的是通過重計算和核對的方式將銀行的數據進行兩次校驗，來確保數據的完整性以及準確性，識別出存在於IT系統中的薄弱環節。這一類數據分析（data analystic）通常存在一些固定的計算和分析方法。數據分析的範圍也可以通過抽取樣本的方式來進行確定。對數據分析工具（data analystic tool）的選擇需要根據計算的樣本量來選擇電子表格或是小型的資料庫，這些都是進行銀行數據分析的基本類型。

第二、異常特徵分析

異常特徵分析指的是根據數據里的特定欄位所具有的特徵，進行分析和篩選，找到其中存在的異常風險內容，識別出IT閾值，並且對於分析的結果進一步的進行跟進。分析的對象通常包括異常計結息和異常大額交易還有存貸款的賬戶出現異常波動以及系統之間處理時產生的交易峰值等等。這一類數據分析主要是建立在已經確認了存在風險的數據欄位里，數據的分析範圍通常需要根據測試的要求，選擇出一季度或者一整年的所有業務數據。數據分析的工具需要隨著數據量的增長而引入大型的資料庫容載這些分析數據，這一類分析可以有效的識別出正常的IT架構下體系中可以容忍的閾值，通過分析已經發生的信息科技風險，尋找出引發IT信息科技風險的風險源。

第三、探索性數據挖掘

探索性的數據挖掘分析更加側重於在數據里找出新的特徵，作為特徵型數據分析的延伸，幫助分析人員從看似無用的數據里挖掘出一些有意義的風險指標。在這樣的分析里，除了這些數據本身以外，還必須要引入一個成熟而且有效的數據模型，結合分析人員自身具備的統計分析知識，進行綜合的運用，來達到發現這些數據背後所存在的業務規律以及IT風險源這兩個主要的目的。

通過以上的介紹可以看出，在銀行業中進行數據分析的方法主要依靠的是數學模型對於數據本身的規則進行歸納，並且根據所得到的規則對風險進行判斷。

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