要在银行业数据分析工作中取得更好的结果，可以考虑以下几点：

确定业务目标：明确分析的目标和问题，了解业务需求和利益相关者的期望。这有助于指导数据分析的方向和方法。

数据收集和整理：确保数据的准确性和完整性。收集相关数据，并进行清洗、整理和转换，以便于后续分析。

数据探索和可视化：通过探索性数据分析和可视化工具，深入了解数据的特征、趋势和关联性。这有助于发现潜在的模式和洞察，并为后续分析提供基础。

应用统计和机器学习技术：使用统计分析和机器学习算法，对数据进行建模和预测。这可以帮助发现隐藏的关联关系、进行风险评估和预测，以及优化业务决策。

数据安全和隐私保护：在进行数据分析时，确保数据的安全性和隐私保护。遵守相关法规和政策，采取适当的数据保护措施，防止数据泄露和滥用。

持续学习和改进：保持对新技术和方法的学习，不断改进数据分析的能力和效果。参与培训、研讨会和行业交流，与同行分享经验和最佳实践。

此外，与业务团队和利益相关者保持密切的沟通和合作也是非常重要的。理解他们的需求和反馈，与他们共同制定解决方案，并及时提供有关数据分析结果的解释和建议。这有助于确保数据分析的成果能够为业务决策和战略规划提供有价值的支持。