大数据管理9大分类,数据分类属于数据管理任务吗

数据科学在银行业的运用不仅是一种趋势，也是保持竞争的必要条件。银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。下面我们列举银行业使用的数据科学用例，让你明白如何处理大量数据，如何有效利用。(1)欺诈识别(2)管理客户数据(3)投资银行的风险建模(4)个性化营销(5)终身价值预测(6)实时和预测分析(7)客户细分(8)推荐引擎(9)客户支持(10)结论1。欺诈识别机器学习对于有效检测和预防涉及信用卡、会计和保险的欺诈非常重要。

银行越早发现欺诈，就能越早限制账户活动以减少损失。通过实施一系列欺诈检测方案，银行可以实现必要的保护，避免重大损失。欺诈检测的关键步骤包括:获取模型估计和初步测试模型估计的数据样本、测试阶段和部署。因为每个数据集都是不同的，每个数据集都需要数据科学家的单独训练和微调。

大数据分析的数据来源有很多，包括公司或机构的内部来源和外部来源。分为以下几类:1)交易数据。包括POS数据、信用卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、企业资源计划(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。2)移动通信数据。具有互联网接入的智能手机等移动设备变得越来越普遍。

移动设备上的软件可以跟踪和交流无数事件，从软件存储的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息或状态报告事件(如位置变化时报告新的地理编码)。3)人工数据。人造数据包括通过微信、博客、Twitter、维基百科、脸书和Linkedin等社交媒体生成的电子邮件、文档、图片、音频、视频和数据流。这些数据大多是非结构化数据，需要通过文本分析功能进行分析。

大数据技术是从各类数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域涌现出大量新技术，成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘、大数据展示与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等。).1.大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据获得的各类结构化、半结构化(或弱结构化)和非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的基础。