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用于银行业数据科学不仅仅是一种趋势，它已经成为维持竞争的必要条件。银行必须认识到big 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，提高绩效。下面我们列出了数据在银行业使用的科学用例，让你知道如何处理大量的数据以及如何有效地使用数据(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)实时金额预测分析(7)客户细分(8)推荐引擎(9)客户支持(10)

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:获取数据 sample进行模型估计和初步测试、模型估计、测试阶段和部署。因为每一个数据套都不一样，每一个数据套都需要数据科学家进行个别的训练和微调。

国内数据矿业，大型数据应用主要包括以下几类:1。电子商务推荐系统。基本上都是基于协同过滤的推荐系统:背后的算法是基于内容、用户行为、产品等等。2.另一种可以是网络用户分析的行为。Lai 分析用户在网站上的点击行为。从而为产品设计和产品改进提供指导。3.当然，目前文本挖掘非常流行，因为以前是点击流数据，用户评论的文本信息很少提炼，主要使用Google和垂直搜索引擎，比如排序。

据搜索研究公司comScore的数据统计，仅2012年3月，谷歌处理的搜索词数量就高达122亿条。谷歌的规模和范围使其比其他大多数企业有更多的申请途径。想了解更多Da 数据挖掘，推荐CDA-3分析教师课程。课程内容重点培养解决数据挖掘过程问题的横向能力和解决数据挖掘算法问题的纵向能力。

前言数据作为一种基础技术和工具，它可以为企业挖掘出其他资源的价值，因此被广泛应用于商业模式的创新。利用“Da 数据”进行关键业务创新有以下几种情况:1)基于“Da 数据”设施和技术，以数据信息流为线索，对整个业务流程进行再造。2)用“大数据”活动代替传统的业务流程，改变了企业的业务运作模式。3)将“Da 数据”活动纳入价值创造过程，寻求新的价值创造方向和路径。

针对第三点，本文通过一个保险相关的案例，说明将“大数据”这一活动纳入价值创造过程的具体意义。案例车险介绍给所有车主，然后在购买车险的过程中，会出现各种有趣的问题。比如“我”是一个开车很好，开车习惯很好的人，而小明是一个开车习惯不好，经常急转弯的富二代。很明显，我得花同样的钱买车险，虽然开车出事故的风险比小明低很多。

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