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數據科學應用二 (銀行業):個性化營銷

市場營銷成功的關鍵是在於制定適合特定客戶的需求及偏好的定製化報價。數據分析使我們能夠創建個性化營銷,是適當時間而且在正確的設備上,為合適的人員提供合適的產品。數據挖掘廣泛應用於目標選擇,用來識別新產品的潛在客戶。 數據科學家會利用行為、人口統計及歷史購買數據,以建立一個模型,預測客戶對促銷或者優惠的反應概率。因此,銀行可以進行高效及個性化的宣傳,並且改善與客戶間的關係。

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數據科學入門 Data Science

不小行業對大數據 / 數據科學的看重比例也陸續提升,如不小大型企業: HSBC (銀行業), PCCW (電訊業)及SWIRE (地產業)等等,相繼對於數據科學發展越趨重視。踏入2020數據科學的迅速發展新世界,同時亦吸引了不小的在職人士透過自學方式學習有關知識技巧。但是,數據科學 (Data Science) 所涉及的層面廣泛,如: Machine...

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數據科學 應用一 (銀行業):欺詐識別

機器學習(Machine Learning)對於有效檢測及防範涉及信用卡、會計、保險等的欺詐行為至關重要。銀行業務大的主動欺詐檢測對卡為客戶及員工提供安全性同樣重要。銀行越早檢測到欺詐行為,及時對欺詐活動做出反應,限制到帳戶活動,減少損失。通過實施一系列的欺詐檢測方案,銀行可以實現必要的保護並避免重大損失。

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