21、数据科学在多领域的应用与未来展望

数据科学在多领域的应用与未来展望

1. 大数据分析与机器学习的现实应用

1.1 在线 P2P 借贷信用评级模型

传统金融机构长期使用大规模信用评估模型，但 P2P 借贷给这些方法带来了挑战。P2P 信用数据包含大量数值属性和有限类别分类，且当前多数在线信用评分算法难以更新。若信用评分系统忽视数据更新，可能导致后续信用评估出现重大差异甚至拒绝。

为此，有人提出了一种创新的在线 P2P 借贷信用评级模型（OICSM），它集成了梯度提升决策树和神经网络，能同时处理两类不同特征并实时更新。通过离线和在线实验，利用真实信用数据集验证了该模型的有效性和优越性。实验结果表明，OICSM 在深度学习方面的优势使其能进一步弥补模型恶化问题，实时动态更新能力也提高了效率。

1.2 大数据分析系统模型

数据从数据源获取，存储在数据集合中，然后进行分类、过滤和丰富处理。基于数据分类和分析的预测数据分类模型，可将预测数据可视化呈现给客户。

2. 数据分析、大数据和机器学习的未来前景

2.1 各领域的发展趋势

• 数据源扩展 ：物联网、普适技术和嵌入式系统的普及将推动数据呈指数级积累，实现跨行业的实时分析和更深入洞察。量子计算的发展可能改变机器学习和大规模数据处理方式。
• AR 与 VR 融合 ：增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的应用将使数据可视化更具沉浸感，帮助数据科学家和企业理解复杂数据模式。
• 自动化机器学习（AutoML）