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:获取数据样本进行模型估计和初步测试、模型估计、测试阶段和部署。因为每个数据 set都不一样，所以每个数据 set都需要数据 scientists进行个别的训练和微调。
7、什么是 数据科学数据data science主要包括两个方面:利用数据研究科学；用科学方法研究数据。前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域；后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据数据库等领域。用数据的方法研究科学最典型的例子是开普勒关于行星运动的三定律；科研数据主要包括数据采集、数据储存和数据分析。数据科学取决于两个因素:一是数据的广泛性和多样性；二是数据 research的共性。
数据科学是在20世纪60年代提出的，但当时并没有得到学术界的重视和认可。1974年，彼得·诺尔发表了《计算机方法简明概览》，将数据科学定义为:“处理数据科学，一次/10。1996年在日本召开的“数据科学、分类及相关方法”已经把数据科学作为会议的关键词。
8、大 数据管理与应用和 数据科学与大 数据技术有什么区别?总之一个偏理论，一个偏应用。数据 DataScience可以理解为从数据获取知识的科学方法、技术和系统的跨学科集合。它的目标是从数据中提取有价值的信息，它结合了许多领域的理论和技术。包括应用数学、统计学、模式识别、机器学习、人工智能、深度学习、数据可视化、数据挖掘、数据仓库、高性能计算。数据科学过程:包括原始数据采集、数据预处理和清洗、数据探索性分析、数据计算建模、。
利用统计模型、数据挖掘、机器学习等方法、数据清洗、数据分析、建筑行业数据分析模型为客户提供有价值的信息，满足客户的需求。算法工程师，数据的方向，从系统应用的角度与专业工程师一起解决实际问题，运用数据挖掘/统计学习的理论和方法；人工智能方向，根据人工智能产品需求，完成技术方案设计、算法设计、核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。
