在銀行業(yè)的使用數(shù)據(jù)科學(xué)不僅是一種趨勢(shì)，也是保持競(jìng)爭(zhēng)的必要條件。銀行必須認(rèn)識(shí)到big 數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助他們有效地集中資源，做出更明智的決策，提高績(jī)效。下面我們列出了數(shù)據(jù)在銀行業(yè)使用的科學(xué)用例，讓你知道如何處理大量的數(shù)據(jù)以及如何有效地使用數(shù)據(jù)(1)欺詐識(shí)別(2)管理客戶數(shù)據(jù)(3)投資銀行的風(fēng)險(xiǎn)建模(4)個(gè)性化營(yíng)銷(5)終身價(jià)值預(yù)測(cè)(6)實(shí)時(shí)和預(yù)測(cè)分析(7)客戶細(xì)分(8)推薦引擎(9)客戶支持(10)結(jié)論1。欺詐識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于有效檢測(cè)和預(yù)防非常重要。

銀行越早發(fā)現(xiàn)欺詐，就能越早限制賬戶活動(dòng)以減少損失。通過(guò)實(shí)施一系列欺詐檢測(cè)方案，銀行可以實(shí)現(xiàn)必要的保護(hù)，避免重大損失。欺詐檢測(cè)的關(guān)鍵步驟包括:獲取數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行模型估計(jì)和初步測(cè)試、模型估計(jì)、測(cè)試階段和部署。因?yàn)槊總€(gè)數(shù)據(jù) set都不一樣，所以每個(gè)數(shù)據(jù) set都需要數(shù)據(jù) scientists進(jìn)行個(gè)別的訓(xùn)練和微調(diào)。

數(shù)據(jù)data science主要包括兩個(gè)方面:利用數(shù)據(jù)研究科學(xué)；用科學(xué)方法研究數(shù)據(jù)。前者包括生物信息學(xué)、天體信息學(xué)、數(shù)字地球等領(lǐng)域；后者包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)等領(lǐng)域。用數(shù)據(jù)的方法研究科學(xué)最典型的例子是開(kāi)普勒關(guān)于行星運(yùn)動(dòng)的三定律；科研數(shù)據(jù)主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)科學(xué)取決于兩個(gè)因素:一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性；二是數(shù)據(jù) research的共性。

數(shù)據(jù)科學(xué)是在20世紀(jì)60年代提出的，但當(dāng)時(shí)并沒(méi)有得到學(xué)術(shù)界的重視和認(rèn)可。1974年，彼得·諾爾發(fā)表了《計(jì)算機(jī)方法簡(jiǎn)明概覽》，將數(shù)據(jù)科學(xué)定義為:“處理數(shù)據(jù)科學(xué)，一次/10。1996年在日本召開(kāi)的“數(shù)據(jù)科學(xué)、分類及相關(guān)方法”已經(jīng)把數(shù)據(jù)科學(xué)作為會(huì)議的關(guān)鍵詞。

總之一個(gè)偏理論，一個(gè)偏應(yīng)用。數(shù)據(jù) DataScience可以理解為從數(shù)據(jù)獲取知識(shí)的科學(xué)方法、技術(shù)和系統(tǒng)的跨學(xué)科集合。它的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，它結(jié)合了許多領(lǐng)域的理論和技術(shù)。包括應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、高性能計(jì)算。數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程:包括原始數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗、數(shù)據(jù)探索性分析、數(shù)據(jù)計(jì)算建模、。

利用統(tǒng)計(jì)模型、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、建筑行業(yè)數(shù)據(jù)分析模型為客戶提供有價(jià)值的信息，滿足客戶的需求。算法工程師，數(shù)據(jù)的方向，從系統(tǒng)應(yīng)用的角度與專業(yè)工程師一起解決實(shí)際問(wèn)題，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法；人工智能方向，根據(jù)人工智能產(chǎn)品需求，完成技術(shù)方案設(shè)計(jì)、算法設(shè)計(jì)、核心模塊開(kāi)發(fā)，組織解決項(xiàng)目開(kāi)發(fā)過(guò)程中的重大技術(shù)問(wèn)題。