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在银行业的使用数据科学不仅是一种趋势，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。下面我们列举数据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的方法。(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 set都是不一样的，每一个数据 set都需要数据 scientists进行个别的训练和微调。
Da 数据的重要性已经在很多领域得到了应用，未来会更加普及。大号数据可以用在很多领域，涵盖各行各业，但是目前还没有那么普及。目前主要是金融、医疗、互联网等。，而比较典型的就是地图路况分析，这是根据large 数据的分析结果得出的结果。柠檬学院数据。大数据可应用于各行各业，对人们收集的庞大数据进行分析整理，实现信息的有效利用。
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