數據科學在銀行業(yè)的運用不僅是一種趨勢，也是保持競爭的必要條件。銀行必須認識到，大數據技術可以幫助他們有效地集中資源，做出更明智的決策并提高績效。下面我們列舉銀行業(yè)使用的數據科學用例，讓你明白如何處理大量數據，如何有效利用。(1)欺詐識別(2)管理客戶數據(3)投資銀行的風險建模(4)個性化營銷(5)終身價值預測(6)實時和預測分析(7)客戶細分(8)推薦引擎(9)客戶支持(10)結論1。欺詐識別機器學習對于有效檢測和預防涉及信用卡、會計和保險的欺詐非常重要。
銀行越早發(fā)現欺詐，就能越早限制賬戶活動以減少損失。通過實施一系列欺詐檢測方案，銀行可以實現必要的保護，避免重大損失。欺詐檢測的關鍵步驟包括:獲取模型估計和初步測試模型估計的數據樣本、測試階段和部署。因為每個數據集都是不同的，每個數據集都需要數據科學家的單獨訓練和微調。
4、大數據來源的幾種類型及典型來源大數據分析的數據來源有很多，包括公司或機構的內部來源和外部來源。分為以下幾類:1)交易數據。包括POS數據、信用卡數據、電子商務數據、互聯(lián)網點擊數據、企業(yè)資源計劃(ERP)系統(tǒng)數據、銷售系統(tǒng)數據、客戶關系管理(CRM)系統(tǒng)數據、公司生產數據、庫存數據、訂單數據、供應鏈數據等。2)移動通信數據。具有互聯(lián)網接入的智能手機等移動設備變得越來越普遍。
移動設備上的軟件可以跟蹤和交流無數事件，從軟件存儲的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息或狀態(tài)報告事件(如位置變化時報告新的地理編碼)。3)人工數據。人造數據包括通過微信、博客、Twitter、維基百科、臉書和Linkedin等社交媒體生成的電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻和數據流。這些數據大多是非結構化數據，需要通過文本分析功能進行分析。
5、大數據技術包括哪些大數據技術是從各類數據中快速獲取有價值信息的技術。大數據領域涌現出大量新技術，成為大數據采集、存儲、處理和呈現的有力武器。大數據處理的關鍵技術一般包括:大數據采集、大數據預處理、大數據存儲與管理、大數據分析與挖掘、大數據展示與應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等。).1.大數據采集技術數據是指通過RFID射頻數據、傳感器數據、社交網絡交互數據、移動互聯(lián)網數據獲得的各類結構化、半結構化(或弱結構化)和非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的基礎。
