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。
4、大数据来源的几种类型及典型来源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。
5、大数据技术包括哪些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。
