大数据建模与匹配客户经营策略如下:策略是区分客户，可以根据客户根据价值和稳定性进行。如何用数据来构造客户人像？一个集成的客户-2/平台必不可少，基于现有和进口数据做出合理的标签体系，细分-2/abstract。
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-2/(3)投资银行的风险建模(4)个性化营销(5)终身价值预测(6)实时与预测分析(7)客户。
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。
随着信息技术与人类生产生活的汇聚和融合，全球数据呈现出爆发式增长和大规模集聚的特点。数据的价值越来越被国家、企业和大众所认可。所以近年来各地都成立了大数据发展局，企业推动数据资产管理。大数据辐射行业从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育。一瞬间，好像各行各业都在说大数据，大家都在说大数据。但也有声音认为，“七年之痒”即将到来，面对“大-2”热潮需要一些“冷思考”。
中国未来发展的机遇和挑战是什么？1.大数据行业进步显著。这几年，大数据的概念已经深入人心。“用数据说话已经成为大家的共识，数据也已经成为可以媲美石油、黄金、钻石的东西。在过去的五年里，中国的产业政策逐步完善，在技术、应用和产业方面取得了显著进展。政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入实施阶段。
