在预测客户流失模型(1)自然流失中，以下哪种类型的变量最具解释力。银行存款很多流失是什么原因？在客户的细分中，统计评价指标主要评价比较类内的相似性和类间的差异性；在客户流失预测，主要是评价模型是否给出了更高的势流失 客户，客户在入门阶段模型主要有申请风险模型、初始额度模型、申请欺诈模型。
业务相关性。业务相关性是分析的第一个关键要求模型。分析模型必须能够解决具体的业务问题。那些模型性能优越却无法解决业务问题的，毫无意义。显然，在开发模型之前，需要对业务背景和业务问题有一个全面的了解。例如，在保险欺诈检测问题上，我们必须在一开始就对如何定义、衡量和管理欺诈有一个明确的定义。统计性能。影响模型成功的另一个重要关键因素是模型的性能。
根据分析问题的不同类型，常常使用不同类型的绩效评价指标。在客户的细分中，统计评价指标主要评价比较类内的相似性和类间的差异性；在客户流失预测，主要是评价模型是否给出了更高的势流失 客户。解读与理性。解释性是指分析模型易于决策者理解，合理性是指模型符合专家的预期和业务知识。
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)/12344。
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:为模型估计和初步测试模型估计和测试阶段和部署获取数据样本。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。
3、如何将数据挖掘技术应用到 客户内在需求管理客户内在需求管理是以客户(而不是以产品为中心)为中心，以企业与外部的业务沟通(而不是局限于内部事务)为主导，以前端业务应用(而不是后端业务处理)为主导的管理模式。1.客户内部需求管理需要数据挖掘。当今社会，客户的价值已经越来越影响到企业的价值。客户内部需求管理(CRM)就是通过建立长期的、系统的客户内部需求来提升个体。其目的是通过运用合适的技术和合理的人力资源，帮助企业洞察客户的行为和价值，使企业能够快速有效地响应客户的需求。
4、互联网金融信贷业务的风险控制分析 模型赵前平安银行副行长曾表示，互联网金融发展到信贷业务，核心一定是控制风险的能力。网贷公司要想盈利，必须建立自己的风控分析模型，根据模型，划分不同的客户群体，对不同客户群体的风险进行定价，用收益覆盖风险。最近在看互联网信用风险，大数据如何发展互联网金融的实践。书中提到的分析模型对风险控制很有帮助，主要来自客户准入管理、股票客户管理和逾期客户管理。
