Общие приложения науки о данных (с примерами)

8 апреля 2022 г.

Данные помогают компаниям принимать стратегические решения, которые могут помочь им достичь своих целей или предоставить уникальные решения. Применяя научные методы, такие как процессы, тестирование и алгоритмы, компании часто могут принимать более обоснованные решения. Знакомство с этой концепцией может помочь вам понять, почему наука о данных важна в разных отраслях. В этой статье мы обсудим, что такое наука о данных, расскажем, как компании применяют ее в своих отраслях, и приведем примеры, которые помогут вам лучше понять концепцию.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это то, как люди анализируют и обрабатывают большие объемы данных. В зависимости от области, это могут быть структурированные или неструктурированные данные, где специалисты по данным могут понимать тенденции и информацию, используя алгоритмы и научные методы. Как только эти специалисты организуют данные, они будут создавать действия, которые люди могут выполнять для улучшения инноваций, повышения эффективности бизнеса и других приложений.

Вот основные компоненты науки о данных:

• Стратегия данных. Стратегия данных — это когда компании решают, какую информацию они хотят собирать и что они могут с ней делать. Это означает соединение информации, которую вы можете собрать, с вашими бизнес-целями, чтобы помочь в принятии решений.

• Инжиниринг данных. Инжиниринг данных означает, как вы планируете собирать и систематизировать данные. Поскольку информация может поступать из разных источников и в разных структурах, вы можете использовать инструменты для обеспечения согласованности и значимости категорий данных.

• Анализ данных и модели: это означает использование статистических моделей, математики и алгоритмов с собранными данными. Это обеспечивает уникальные идеи и прогнозы, которые компании могут использовать со своей информацией.

• Визуализация данных. Визуализация данных — это то, как вы планируете действовать с проанализированными данными. Это означает понимание вашей информации и создание результатов, которые могут улучшить ваши существующие предложения.

Приложения науки о данных

Вот некоторые распространенные приложения науки о данных:

Поисковые системы

Вы можете применить науку о данных к поисковым системам, поскольку эти инструменты надеются предоставить людям простой и полезный опыт поиска. Например, эти компании получают данные о количестве поисковых запросов по определенным ключевым словам. Они также анализируют, какие веб-сайты чаще всего получают клики. Основываясь на этой информации, они могут размещать эти веб-сайты на первом месте для пользователей. Аналитики данных могут работать с техническими командами и стратегами в поисковых компаниях, чтобы определить их план любых изменений.

Транспорт

Есть несколько приложений в транспортной отрасли. Например, аналитики могут просматривать дорожные данные, такие как ограничения скорости, ширина дороги и состояние поверхности, чтобы улучшить характеристики беспилотного автомобиля. Точно так же вы можете проанализировать состояние воздуха и маршруты, чтобы лучше понять возможные задержки. Аналитики в сфере доставки могут также применять этот анализ данных при планировании маршрутов для своих водителей, чтобы понять сроки доставки.

Финансы

Финансовые аналитики используют науку о данных для прогнозирования рыночных тенденций на основе исторических данных. Это означает использование информации и изменений, с которыми компания столкнулась в прошлом, наряду с рыночными тенденциями, чтобы предсказать, как их решения могут повлиять на их бизнес. Вы также можете использовать гипотезы с различными моделями данных, чтобы понять потенциальные риски при принятии стратегических решений.

Здравоохранение

В здравоохранении вы можете использовать передовые технологии и процессы для понимания закономерностей в визуализации, генетике и прогностическом моделировании. Это может означать сбор данных об аналогичных состояниях, чтобы понять, как это может повлиять на будущих пациентов. При разработке лекарств вы можете анализировать такие компоненты, как биологические данные, чтобы понять эффективность лекарств для определенных пациентов.

Реклама и продажи

Специалисты по рекламе и продажам используют аналитические инструменты для понимания потребностей клиентов. Например, если потребитель ищет определенный продукт в Интернете, компании могут ориентироваться на этих клиентов, чтобы продвигать конкретную рекламу для него по другим каналам. Наука о данных также может помочь, когда клиенты используют сайты электронной коммерции для продвижения рекомендаций по продуктам при оплате других аналогичных покупок, которые совершают другие клиенты.

Игры и спорт

Разработчики могут использовать науку о данных, чтобы понять правила конкретных игр для создания компьютерных противников. Во многих однопользовательских играх есть противники, не являющиеся людьми, которые изучают правила и предсказывают управление. Это позволяет получить реалистичный опыт, когда люди играют в игры. В спорте вы можете анализировать такие данные, как статистика и результаты команд, чтобы узнать, как определенные игроки могут проявить себя в будущих играх.

Правительство

Поскольку государственные органы имеют свои собственные базы данных информации, они используют эту информацию по нескольким причинам. Например, они могут анализировать данные для прогнозирования преступлений на основе данных о районе и алгоритмов, которые могут выявить шансы человека на повторное преступление. Агентства также используют машинное обучение и искусственный интеллект для распознавания лиц при выявлении потенциальных преступников.

Примеры науки о данных

Вот несколько примеров науки о данных, которые вы можете увидеть:

Уход за болезнями

Медицинская компания может собирать исторические данные о предыдущих диагнозах, лечении и ответах пациентов на протяжении многих лет. Обладая этой информацией, они используют технологии машинного обучения, чтобы понять различные факторы, которые могут повлиять на уникальные области лечения и состояния человека. Затем они могут рекомендовать более конкретные планы лечения, основанные на этих данных, чтобы помочь лучше бороться с болезнями.

Автозаполнение

Поисковые системы собирают информацию о том, как завершать определенные слова или фразы при поиске. Используя это, они могут предсказать, что потребители могут продолжать писать. Помимо поисковых систем, это характерно для провайдеров электронной почты, где они могут предсказать, кому вы можете отправить электронное письмо, набрав первые несколько букв.

Уклонение от уплаты налогов

Изучая прогнозируемые схемы расходов и платежей, данные социальных сетей и анализ электронной почты, государственные органы могут выявлять людей, которые могут попытаться уклониться от уплаты налогов. Используя эту статистику и передовые технологии, они могут узнать, кто может быть лучшим кандидатом на аудит. С помощью этой целевой информации агентства могут сосредоточить свои расходы и внимание на наиболее вероятных случаях.

Объявления

Человек может искать отдых в популярных поисковых системах. Через сторонние данные туристические агентства могут получать информацию о клиентах при выполнении этих поисков. Имея эту информацию и информацию о том, какие сайты социальных сетей может использовать клиент, он может размещать рекламу своих услуг. Они могут включать изображения мест, которые пользователь искал, или рекламировать специальные предложения, чтобы увеличить вероятность нажатия.