6個令人驚奇的數據科學應用

2019 年 10 月 4 日
筆記

作者：DATAFLAIR TEAM 原文鏈接：https://data-flair.training/blogs/data-science-applications/

數據科學導論

數據科學幾乎主宰了當今世界的所有行業。當今世界沒有哪個行業不使用數據。因此，數據科學已成為行業的燃料。使用數據科學的行業很多，比如銀行業，財務業，製造業，交通業，電子商務，教育業等等。因此，有幾個數據科學應用程式與之相關。在本文中，我們將看到數據科學如何改變了當今世界。我們將看到它如何徹底改變了我們感知數據的方式。最後，我們將討論數據應用使行業變得更好的各種情況。

數據科學頂級應用

所以，這裡有一個數據科學頂級應用的列表。

1 銀行業

銀行業是數據科學最大的應用領域之一。大數據和數據科學使銀行能夠保持競爭。通過數據科學，銀行可以有效地管理自己的資源，此外，銀行可以通過欺詐檢測、客戶數據管理、風險建模、實時預測分析、客戶細分等做出更明智的決策。

銀行還會評估客戶的生命周期價值，從而監控他們擁有的客戶數量。它為他們提供了幾項預測，業務銀行將從他們的客戶那裡得到這些預測。在欺詐檢測的情況下，銀行允許公司檢測涉及信用卡、保險和會計的欺詐。銀行還能夠分析客戶的投資模式和周期，並據此向你推薦一些適合你的報價。

此外，銀行有能力通過數據科學進行風險建模，以評估他們的整體表現。有了數據科學，銀行就能根據客戶的需求量身訂製個性化營銷。在實時和預測分析中，銀行使用機器學習演算法來改進他們的分析策略。此外，銀行使用實時分析來了解影響其業績的潛在問題。

2 財務業

數據科學在實現各種財務任務的自動化方面發揮了關鍵作用。就像銀行如何進行自動化的風險分析一樣，財務業也利用數據科學來完成這項任務。財務行業需要自動化風險分析，以便為公司執行戰略決策。

使用機器學習，他們識別、監控和優先考慮風險。這些機器學習演算法通過對大量可用的客戶數據進行訓練，提高了成本效率和模型的可持續性。類似地，財務機構使用機器學習進行預測分析。它允許公司預測客戶的生命周期價值和他們的股票市場走勢。

數據科學在演算法交易中也扮演著關鍵角色。通過對數據的嚴格分析，財務機構能夠做出數據驅動的決策。它在為用戶提供更好的用戶體驗方面也發揮著重要的作用。通過對客戶體驗的廣泛分析和偏好的修改，財務機構能夠與客戶建立一種個性化的關係。

這是進一步推動客戶的實時分析，這增加了個性化。通過各種客戶情緒分析技術和機器學習演算法，我們可以促進社交媒體的互動，提高他們的回饋，分析客戶的評論。此外，額外的機器學習技術，如自然語言處理和數據挖掘，有助於為更智慧的治理轉換資訊，這也有助於提高企業的盈利能力。

3 製造業

在21世紀，數據科學家是新的工廠工人。這意味著數據科學家在製造業中獲得了關鍵地位。數據科學在製造業中被廣泛應用於優化生產、降低成本和提高利潤。此外，隨著物聯網(IoT)等技術的加入，數據科學使企業能夠預測潛在的問題，監控系統和分析連續的數據流。

此外，通過數據科學，製造業可以監控他們的能源成本，也可以優化他們的生產時間。

通過對客戶評論的全面分析，數據科學家可以幫助行業做出更好的決策，提高產品品質。工業數據科學的另一個重要方面是自動化。在歷史和實時數據的幫助下，工業能夠開發自主系統，這有助於促進生產線的生產。它消除了冗餘的工作，並引入了強大的機器，使用機器學習技術，如強化學習。

4 交通

數據科學的另一個重要應用是交通。在交通領域，數據科學正在積極地為駕駛員創造更安全的駕駛環境。它在優化車輛性能和增加駕駛員更大的自主性方面也發揮著關鍵作用。此外，在交通領域，隨著自動駕駛汽車的引入，數據科學已經積極地增加了其多樣性。

通過對燃油消耗模式、駕駛員行為和主動車輛監控的廣泛分析，數據科學在交通運輸行業站穩了腳跟。自動駕駛汽車是當今世界上最熱門的話題。隨著通過強化學習將自主性引入汽車，汽車製造商能夠創造出智慧汽車。此外，交通業可以在數據科學的幫助下創造更好的物流路線。使用各種變數，如消費者概況、位置、經濟指標和物流，供應商可以優化送貨路線，並提供適當的資源配置。

此外，像優步這樣的各種交通公司正在使用數據科學進行價格優化，並為客戶提供更好的體驗。使用強大的預測工具，他們可以根據天氣模式、交通可用性、客戶等參數準確預測價格。

5 醫療保健

在醫療保健行業，數據科學正在實現飛躍。利用數據科學的各種醫療保健行業

醫學影像分析
遺傳學和基因組學
藥物發現
診斷預測模型
健康機器人或虛擬助手

1）醫學影像分析

在醫學影像分析中，數據科學為x射線、核磁共振成像、ct掃描等醫學影像分析創造了強大的影響範圍。以前，醫生和醫學檢查人員必須手動搜索醫學影像中的線索。然而，隨著計算技術的進步和數據的激增，有可能創造出能夠自動檢測影像缺陷的機器。數據科學家創造了強大的影像識別工具，使醫生能夠深入了解複雜的醫學影像。

2）基因組數據科學基因組數據科學將統計技術應用於基因組序列，使生物資訊學家和遺傳學家能夠了解基因結構中的缺陷。它還有助於對遺傳性疾病進行分類。通過數據科學，我們可以分析基因對各種藥物的反應。此外，一些大數據技術，如MapReduce，也大大縮短了基因組測序的處理時間。

3）藥物發現利用數據科學的另一個重要領域是藥物發現。在藥物發現方面，會制定新的候選藥物。藥物發現是一個冗長而複雜的過程。數據科學可以幫助我們簡化這一過程，並為我們提供對新發現藥物成功率的早期洞察。通過機器學習，我們還可以分析幾種藥物組合及其對不同基因結構的影響，從而預測結果。

4）診斷預測模型隨著預測模型的發展，數據科學家可以根據患者的歷史數據幫助預測疾病的結果。數據科學使從業者能夠分析數據，使用數據變數之間的相關性，也為醫生和執業醫師提供見解。

5）自然語言處理自然語言處理是一種以文本資訊分析為核心的數據科學技術。使用NLP，我們可以創建智慧機器人來回答用戶的查詢。這種應用可以擴展到醫療保健領域，我們可以創建機器人來回答病人的問題，並為他們提供適當的診斷指南。

6 電子商務

電子商務和零售業從數據科學中受益匪淺。數據科學改變電子商務行業的一些方式是：

為了確定潛在的客戶群，數據科學得到了大量的利用。
使用預測分析來預測商品和服務。
數據科學也被用於識別流行產品的風格和預測它們的趨勢。
通過數據科學，企業正在為消費者優化定價結構。

數據科學在協同過濾中也得到了廣泛的應用，成為先進推薦系統的中堅力量。利用這一技術，電子商務平台能夠根據客戶的歷史購買和相同風格的人的購買，為客戶提供洞察。這些類型的混合推薦系統，包括協同過濾和基於內容的過濾，正在幫助電子商務向客戶提供更好的服務。

同時，公司也在利用情緒分析來分析客戶提供的回饋。它利用自然語言處理來分析文本和在線調查。欺詐檢測是機器學習在電商中發揮的核心作用，它是專門針對在電匯中發現欺詐商家和欺詐行為而設計的。

總結-數據科學應用

最後，我們得出結論，數據科學對所有應用都產生了巨大的影響。銀行、交通、電子商務、醫療保健等多個行業都在使用數據科學來改進產品。數據科學是一個廣闊的領域，因此，它的應用也是巨大和多樣化的。行業需要數據來推動發展，因此，數據是當今所有行業的一個基本方面。希望你喜歡我們的文章。如果您有任何有關數據科學應用的問題，請通過評論自由提問。