Häufige Anwendungen der Datenwissenschaft (mit Beispielen) • BUOM

8. April 2022

Daten helfen Unternehmen dabei, strategische Entscheidungen zu treffen, die ihnen helfen können, ihre Ziele zu erreichen oder einzigartige Lösungen anzubieten. Durch den Einsatz wissenschaftlicher Methoden wie Prozesse, Tests und Algorithmen können Unternehmen oft fundiertere Entscheidungen treffen. Das Kennenlernen dieses Konzepts kann Ihnen helfen zu verstehen, warum Data Science branchenübergreifend wichtig ist. In diesem Artikel besprechen wir, was Data Science ist, wie Unternehmen es in ihren Branchen anwenden und stellen Beispiele bereit, die Ihnen helfen, das Konzept besser zu verstehen.

Was ist Datenwissenschaft?

Unter Data Science versteht man die Art und Weise, wie Menschen große Datenmengen analysieren und verarbeiten. Je nach Fachgebiet kann es sich dabei um strukturierte oder unstrukturierte Daten handeln, bei denen Datenwissenschaftler mithilfe von Algorithmen und wissenschaftlichen Methoden Trends und Informationen verstehen können. Sobald diese Experten Daten organisieren, werden sie Maßnahmen entwickeln, die Menschen ergreifen können, um Innovation, Geschäftsleistung und andere Anwendungen zu verbessern.

Hier sind die Hauptkomponenten der Datenwissenschaft:

• Datenstrategie. Bei der Datenstrategie entscheiden Unternehmen, welche Informationen sie sammeln möchten und was sie damit machen können. Dies bedeutet, dass Sie die Informationen, die Sie sammeln können, mit Ihren Geschäftszielen verknüpfen, um Entscheidungen zu treffen.

• Datentechnik. Unter Data Engineering versteht man die Art und Weise, wie Sie Daten sammeln und organisieren möchten. Da Informationen aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Strukturen stammen können, können Sie mithilfe von Tools sicherstellen, dass Datenkategorien konsistent und aussagekräftig sind.

• Datenanalyse und Modelle: Dies bedeutet die Verwendung statistischer Modelle, Mathematik und Algorithmen mit den gesammelten Daten. Dies liefert einzigartige Erkenntnisse und Prognosen, die Unternehmen mit ihren Informationen nutzen können.

• Datenvisualisierung. Mithilfe der Datenvisualisierung planen Sie, auf die analysierten Daten zu reagieren. Das bedeutet, Ihre Informationen zu verstehen und Ergebnisse zu erzielen, die Ihre bestehenden Angebote verbessern können.

Data Science-Anwendungen

Hier sind einige häufige Anwendungen der Datenwissenschaft:

Suchmaschinen

Sie können Data Science auf Suchmaschinen anwenden, da diese Tools den Menschen ein einfaches und nützliches Sucherlebnis bieten sollen. Diese Unternehmen erhalten beispielsweise Daten über die Anzahl der Suchanfragen nach bestimmten Schlüsselwörtern. Sie analysieren auch, welche Websites die meisten Klicks erhalten. Basierend auf diesen Informationen können sie diese Websites für Benutzer an erster Stelle platzieren. Datenanalysten können mit technischen Teams und Strategen von Suchfirmen zusammenarbeiten, um ihren Plan für etwaige Änderungen festzulegen.

Transport

In der Transportbranche gibt es mehrere Anwendungen. Analysten können beispielsweise Straßendaten wie Geschwindigkeitsbegrenzungen, Straßenbreite und Oberflächenbeschaffenheit anzeigen, um die Leistung eines selbstfahrenden Autos zu verbessern. Ebenso können Sie Luftbedingungen und Routen analysieren, um mögliche Verzögerungen besser zu verstehen. Lieferanalysten können diese Datenanalyse auch bei der Routenplanung für ihre Fahrer anwenden, um die Lieferzeiten zu verstehen.

Finanzen

Finanzanalysten nutzen Data Science, um Markttrends auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Das bedeutet, Informationen und Veränderungen, die ein Unternehmen in der Vergangenheit erlebt hat, sowie Markttrends zu nutzen, um vorherzusagen, wie sich seine Entscheidungen auf sein Geschäft auswirken könnten. Sie können auch Hypothesen mit unterschiedlichen Datenmodellen verwenden, um potenzielle Risiken bei strategischen Entscheidungen zu verstehen.

Gesundheitspflege

Im Gesundheitswesen können Sie fortschrittliche Technologien und Prozesse nutzen, um Muster in der Bildgebung, Genetik und Vorhersagemodellierung zu verstehen. Dies könnte bedeuten, Daten zu ähnlichen Erkrankungen zu sammeln, um zu verstehen, wie sich diese auf zukünftige Patienten auswirken könnten. Bei der Arzneimittelentwicklung können Sie Komponenten wie biologische Daten analysieren, um die Wirksamkeit von Arzneimitteln bei bestimmten Patienten zu verstehen.

Werbung und Verkauf

Werbe- und Vertriebsprofis nutzen Analysetools, um die Kundenbedürfnisse zu verstehen. Wenn ein Verbraucher beispielsweise online nach einem bestimmten Produkt sucht, können Unternehmen diese Kunden gezielt ansprechen, um ihnen über andere Kanäle spezifische Werbung zu präsentieren. Data Science kann auch hilfreich sein, wenn Kunden E-Commerce-Websites nutzen, um Produktempfehlungen zu bewerben, wenn sie für andere ähnliche Einkäufe bezahlen, die andere Kunden tätigen.

Spiele und Sport

Entwickler können mithilfe der Datenwissenschaft die Regeln bestimmter Spiele verstehen, um Computergegner zu erstellen. In vielen Einzelspielerspielen gibt es nichtmenschliche Gegner, die die Regeln lernen und die Steuerung vorhersagen. Dies ermöglicht ein realistisches Erlebnis, wenn Menschen Spiele spielen. Im Sport können Sie Daten wie Statistiken und Mannschaftsergebnisse analysieren, um zu sehen, wie bestimmte Spieler in zukünftigen Spielen abschneiden könnten.

Regierung

Da Regierungsbehörden über eigene Informationsdatenbanken verfügen, nutzen sie diese Informationen aus mehreren Gründen. Sie können beispielsweise Daten analysieren, um Kriminalität auf der Grundlage von Nachbarschaftsdaten und Algorithmen vorherzusagen, die das Rückfallrisiko einer Person aufdecken können. Behörden nutzen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz auch zur Gesichtserkennung, um potenzielle Kriminelle zu identifizieren.

Beispiele für Data Science

Hier sind einige Beispiele für Data Science, die Sie sehen können:

Krankheitsversorgung

Ein Gesundheitsunternehmen kann über viele Jahre historische Daten über frühere Diagnosen, Behandlungen und Reaktionen von Patienten sammeln. Mit diesen Informationen nutzen sie maschinelle Lerntechnologien, um die verschiedenen Faktoren zu verstehen, die sich auf die individuellen Behandlungsbereiche und Beschwerden einer Person auswirken können. Auf der Grundlage dieser Daten können sie dann spezifischere Behandlungspläne empfehlen, um die Krankheit besser zu bekämpfen.

Automatische Vervollständigung

Suchmaschinen sammeln Informationen darüber, wie bestimmte Wörter oder Phrasen bei Suchanfragen vervollständigt werden. Auf dieser Grundlage können sie vorhersagen, was Verbraucher weiterhin schreiben werden. Abgesehen von Suchmaschinen ist dies bei E-Mail-Anbietern üblich, bei denen sie durch die Eingabe der ersten paar Buchstaben vorhersagen können, an wen Sie eine E-Mail senden könnten.

Steuervermeidung

Durch die Untersuchung voraussichtlicher Ausgaben- und Zahlungsmuster, Social-Media-Daten und E-Mail-Analysen können Regierungsbehörden Personen identifizieren, die möglicherweise versuchen, Steuern zu hinterziehen. Mithilfe dieser Statistiken und fortschrittlicher Technologie können sie herausfinden, wer der beste Kandidat für eine Prüfung sein könnte. Mit diesen gezielten Informationen können Behörden ihre Ausgaben und Aufmerksamkeit auf die wahrscheinlichsten Fälle konzentrieren.

Anzeigen

Eine Person kann in beliebten Suchmaschinen nach Urlaub suchen. Durch Daten Dritter können Reisebüros bei der Durchführung dieser Recherchen Kundeninformationen erhalten. Mit diesen Informationen und Informationen darüber, welche sozialen Netzwerke der Kunde möglicherweise nutzt, kann er seine Dienste bewerben. Sie können Bilder von Orten enthalten, nach denen der Benutzer gesucht hat, oder Sonderangebote bewerben, um die Wahrscheinlichkeit eines Klicks zu erhöhen.