金融行业中的大数据应用：银行的大数据分析
随着数字化时代的到来，金融行业正积极探索和应用大数据分析技术。银行作为金融行业的核心机构，也越来越重视大数据的应用。本文将探讨大数据在银行业中的应用，并提供相关的源代码示例。
风险管理
银行在日常运营中需要面对各种风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。通过大数据分析，银行可以更好地识别和评估这些风险，以便采取相应的措施进行管理和控制。
示例代码：
# 导入必要的库import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 加载银行数据集data = pd
