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為什麼選擇數據科學？

簡單的定義，資料科學是一個跨學科領域，使用科學方法、統計演算法和計算系統來洞察資料的過程。

通常，這些資料來源不同，可能是龐大的並且通常在資料分析之前需要進行準備和清洗的。隨著分析模型變得越來越複雜，對於資料更深入的洞察成為可能。

這種洞察從顯示已經發生的事情轉變為預測未來將發生什麼事情。預測分析的目標是從歷史資料中發掘行為模式並得出結論，產出適用於解決的商業問題的方法，並且改進企業如何進入新市場、提高用戶忠誠度，提高企業收入和降低企業成本。

當演算法能夠學會適應新的資料模式並不再依賴人為干預的情況下優化分析以調整底層程式設計時，預測分析的功能就完全實現。

如今，企業的高管們正在尋求解決方案以加速企業數位化轉型，以便提高成本效率，制定更快的服務上線時間，產品服務戰略需要重新考慮流程自動化，提高員工流動性和供應鏈效率。

想要提高企業收入和提高用戶忠誠度，企業必須優化資訊和行銷活動，利用即時資訊，並與消費者進行個性化互動。

在數位經濟中，以數位為中心的服務和通用的資料訪問將開闢新的收入流並使進入新市場。

如今企業能夠收集保留的資料要多於以往。深入瞭解百萬位元組資料或千萬億位元組的資料以制定出可行的決策是資料科學團隊的工作。

利用各種統計工具和分析方法，資料科學團隊能夠支援更好的決策過程，尋找出新的機會，基於可信和可量化的資料做出決策。資料科學模型現在可以快速地從大量資料集中建立起來。

這些模型有助於説明企業分析預測未來可能發生的事情。隨著消費者行為模式的變化，模型演算法變得足夠複雜，能夠適應資料的波動。

資料科學已經成為企業如何通過新產品和新的個性化服務進入市場以及企業如何控制成本和降低風險的重要組成部分。

預測分析是歷史資料分析過程的延續。不過它可以更快的尋找出資料的潛在價值。它能夠成功克服資料分析複雜性的企業不僅能夠得出何時或為什麼會發生某些事情的結論，並且能夠根據資料測量方式的變化瞭解未來將會發生什麼。

預測性分析可以被看作是一種預防性措施。它可以成功的預防阻礙企業獲得成功的因素。為了預防，首先就要預測。如果可以預測，就可以對商業問題對症下藥。

預測分析利用各種統計演算法觀察歷史資料。這些基本或複雜的數學模型被用於從資料中得出意義，潛在資訊和得出合理推論。從分析資料得出的結論基於一個假設條件 - 未來形式將遵循過去形式。

“我想防止丟失銷售機會… ”

可以通過預測客戶對交叉/向上銷售活動作出反應的傾向來解決這個問題。

“我想減少信用風險…”

可以通過預測一個人在申請貸款過程中有能力償還貸款或進行欺詐的可能性來解決這個問題。

“我想提升用戶忠誠度…”

資料蘊含了企業的經營運作的細節。利用預測分析和機器學習平臺，如Altair Knowledge Studio，金融服務公司可以從他們的資料中學習，並在個人消費者的層面甚至是每筆交易中做出決策。有了這樣的細節就可以做出有效推動運營的決策。

例如，資料分析解決方案可以被用於：

• 通過預測每個貸款申請人或持有人的風險等級（好的或壞的）來預測哪些金融交易將是欺詐性的，或管理金融信用風險。
• 通過預測誰有可能購買金融產品/服務或者誰將回應償債請求，傳遞目標消息。

分析大量資料需要模型能夠在分析工作流程中輸入更多資料時，主動和持續地學習資料內涵意思。

Altair Knowledge Studio 的靈活性允許資料科學團隊能夠構建包括機器學習和神經網路演算法在內的預測分析工作流程，而無需依賴於編寫複雜的代碼。

Altair Knowledge Studio金融服務客戶已成功解決影響風險，企業利潤和市場份額的複雜業務問題。

傾向評分模型是資料科學家使用的一種統計方法和一系列技術，用於估計消費者應對某些特定行為的可能性，例如購買新金融產品或服務的傾向，或償還未償還的信用額度債務的傾向。

實質上，基於共同特徵（如收入範圍或年齡層次）給消費者分配不同的權重，以準確預測消費者未來的行為。

預測分析可以很好的處理多維資料，並使金融機構能創建傾向評分模型，以便更好地瞭解他們的消費者將如何反應特定的行銷活動。

優化建立在傳統預測建模技術的基礎上，得到結果出現的概率，將分析轉化為規範的功能。賦予分析師自動嵌入決策以最大或最小化與債務收集相關的目標的能力，構建預測分析模型，該模型已經將持卡人細分並在持卡人的各種個人資料視圖中打分。

通過優化托收，金融機構可以更好地確定個人支付未償債務的傾向，事實證明，通過使用有針對性的消息傳遞方法可以提高欠款催收率。

降低信用風險

一旦欺詐者改變策略，傳統的基於規則的系統就會失效。

簡單地添加更多的規則是低效的，因為在大型交易資料集中很難檢測到異常行為，特別是當有許多不斷變化的欺詐策略時。

欺詐檢測和預防是指在發生欺詐行為之前連接多個數據點以發現潛在的欺詐行為。

利用預測分析，金融服務機構可以發現與通常觀察到的行為相比，被認為異常的事件。尋找設備、產品、位置和其他資料點之間的關聯，並將相關資料點聚合到公司層面（客戶、員工和/或業務），有效地將大量的知識與之前與該實體進行交互的所有人聯繫起來。

金融公司在向申請人提供信貸額度時，很難在最大化業務收入和最小化申請人壞賬的傾向之間找到平衡。很難將不同的資料集與大量交易資料、銀行帳戶/產品持有資料和人口統計資料相結合，以創建準確的信貸風險評分模型。

預測分析有助於金融機構更好地細分客戶，並創建評分模型，識別新的機會並提供更高的限額，同時最大限度地減少非支付損失。

這種評分模型在內部資料的基礎上與外部資料來源相結合，例如來自風險評分提供者的資料。機器學習擴展了模型的學習過程，在將新資料添加到分析常式時可以提高結果的準確性和一致性。

預測分析是通過洞察歷史資料，來説明預測消費者行為並制定有效策略的方法。

利用如Altair Knowledge Studio的解決方案，企業可以從資料中發掘潛在資訊，作為預防破壞增長、增加收入和促進成功的措施。

使用先進的預測技術和技巧，可以洞察複雜的多維資料。Altair Knowledge Studio提供了領先的資料科學解決方案，可以從不同資料來源中挖掘資料進行洞察。

機器學習有助於提高結果的準確性，而不需要依賴顯式程式設計來適應資料的不斷變化。隨之建立好的資料科學模型，可以相應的有效地推薦適當的企業措施，包括了改進欠款催收，降低壞賬風險和減少金融欺詐等策略。

預測分析和機器學習可以為金融服務企業創造更好的客戶體驗，從而增加利潤增長。

預測模型被用於新的機器學習中，這讓它們獨立地適應和學習以前的計算，以產生可信的、可重複的結果。

Altair Knowledge Studio專為資料科學家和商業分析師而設計。其開放、靈活的方法允許資料科學團隊創建複雜的分析工作流程，並使用先進的演算法和複雜的統計模型。

此外，Altair Knowledge Studio無需編碼，使在資料科學建模技術方面經驗較少的商業分析師能夠輕易的構建和部署模型。

Altair Knowledge Studio直觀和交互的使用介面消除了資料科學固有的複雜性，使金融機構能夠快速從可信資料中獲得潛在資訊，從而做出更快、更自信的決策。

Altair Knowledge Studio支援廣泛的分析演算法，能運用到利用或不利用神經網路和機器學習的模型中。無論採用何種方法，金融服務企業都可以從資料中發現隱藏的價值，從而更好地管理信貸風險、欺詐風險和欠款催收。

在不增加資料科學過程複雜性的情況下，Altair Knowledge Studio還可以有效的處理更複雜的案例 - 例如推薦器，場景優化，情感分析，大規模異常檢測和業務預測。