银行数据分析通常属于银行的信息技术部门（IT部门）或数据科学部门。在大型银行中，数据分析可能由专门的团队负责，如数据科学团队、数据分析团队或商业智能团队。这些团队的主要职责是收集、处理和分析大量的金融数据，以便为银行提供有价值的洞察和决策支持。
信息技术部门（IT部门）负责维护和更新银行的信息系统，包括数据库、服务器、网络设备等。他们需要确保数据分析系统能够稳定运行，并与其他银行系统（如客户关系管理系统、风险管理系统等）进行集成。此外，IT部门还需要关注新技术的应用，如云计算、大数据、人工智能等，以提高数据分析的效率和准确性。
数据科学部门（Data Science Team）是一个新兴的部门，专注于利用统计学、机器学习、数据挖掘等方法来分析和解释金融数据。数据科学团队的主要任务是开发和维护数据分析模型，以帮助银行发现潜在的风险、优化产品定价策略、提高客户满意度等。他们的工作涉及到数据采集、数据清洗、特征工程、模型训练和验证等环节。
商业智能团队（Business Intelligence Team）则专注于将数据分析结果转化为易于理解的报表和图表，以便银行内部人员和管理层能够轻松地获取信息。这些团队需要具备良好的沟通能力和设计能力，以确保数据分析结果能够被有效地传达给相关人员。
总之，银行数据分析属于银行的信息技术部门或数据科学部门管理，这两个部门共同负责数据的收集、处理、分析和呈现。随着金融科技的发展，数据分析的重要性日益凸显，许多银行开始设立专门的数据分析团队，以提高数据分析的效率和质量。
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