在进行建模之前，首先要考虑的是使用哪些变量来建立模型，需要从业务逻辑和数据逻辑两个方面来考虑：业务逻辑：变量基于收集到的数据，而数据在收集时，会产生与业务层面相关的逻辑。数据逻辑：通常从数据的完整性、集中度、是否与其他变量强相关（甚至有因果关系）等角度来考虑，比如某个变量在业务上很有价值，但缺失率达到90%，或者一个非布尔值变量却集中于两个值，那么这个时候我们就要考虑，加入这个变量是否对后续分析有价值。在选择变量时，业务逻辑应该优先于数据逻辑，因为业务逻辑是从实际情况中自然产生，而建模的结果也要反馈到实际中去，因此选择变量时，业务逻辑重要程度相对更高。3、数据分析有两种主要的方式，一种是基于统计学的分析方式，另一种是基于机器学习的分析方式，不论哪种方式都需要研发人员具备扎实的数学基础。基于机器学习的数据分析方式需要进行大量的算法训练，算法训练需要大量的数据支撑，所以在云计算时代，机器学习随着算力的增强以及数据量的提升，在实用性方面得到了较大的增强，尤其是深度学习领域的发展。数据分析一定要结合实际的应用场景，场景数据分析也是目前进行大数据分析的主要方式。
坚持业务数据化、数据业务化、数据标准化、数据服务化、数据可视化、数据资产化的数据中台的设计基本原则。其技术体系基于Hadoop大数据平台为重点，建设数据采集、调度、开发、运维、服务全链路工具系统；数据体系基于数据仓库维度建模理论和行业SDOM模型，构建适合安信业务的企业数据模型；数据治理与运营体系应用数据治理方法论，通过数据日常运营活动融入数据治理措施。过去银行是以关系型营销为主，以考核为驱动，以关系为中心建立的一套营销模式，随着互联网、大数据、人工智能等技术发展，银行不断引入了数据挖掘，事件分析等洞察方式，营销正式迈入数字化营销阶段。数字化营销以数据为驱动，以考核为中心，围绕数据洞见和客户运行进行开展，并且详细介绍了“数据+经验”和“数据+算法”两种数据洞见产生方法，通过从数据，渠道，方式和运营4个方面分别讲解了数字化营销所需具备的能力和具体举措，详细讲述了中原银行数字化营销体系的落地方案和系统建设情况。
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