12 самых распространенных приложений для обработки данных в 2021 году

Наука о данных - это междисциплинарная область, в которой используются научные методы и вычислительные алгоритмы для сбора ценной информации и знаний из структурированных и неструктурированных данных.

Сюда входят математика, статистика, статистическое моделирование, информатика, технологии баз данных, программирование, прогнозная аналитика, обработка сигналов, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, обработка сигналов и многие другие сложные процессы.

Наука о данных стала одной из наиболее быстро развивающихся областей 21 века. Его области применения очень обширны и всеобъемлющи.

Сегодня более 1000 организаций и частных учреждений работают индивидуально и совместно, чтобы решать одни из самых сложных проблем общества. Польза от их исследований неизмерима.

Давайте копнем глубже и выясним некоторые из наиболее распространенных приложений науки о данных.

12. Управление эксплуатацией авиакомпаний

Оценивайте спрос на пассажиров на разных маршрутах и ​​увеличивайте прибыль с одного места

Такие компании, как EasyJet и Southwest Airlines, превратили операционные проблемы в успешные примеры использования науки о данных.

Конечные преимущества внедрения науки о данных в авиационную отрасль включают точное реагирование на текущие и будущие потребности рынка, улучшенное планирование маршрутов, лучшее управление доходами и реализацию прибыльных маркетинговых стратегий, таких как программы лояльности клиентов.

С помощью науки о данных авиационные компании могут улучшить свою ценовую стратегию и управлять запасами. Многие успешно увеличили прибыль на одно рабочее место более чем на 20 процентов. Некоторые перевозчики также ежегодно анализируют миллиарды поисковых запросов на своих веб-сайтах, чтобы определить оптимальные маршруты и время полета.

11. Анализ намерений

Позволяет компаниям быть более клиентоориентированными

Возможно, вы знакомы с термином «анализ настроений». Это метод анализа сообщения и определения того, является ли оно отрицательным, положительным или нейтральным. Анализ намерений ускоряет процесс, анализируя намерение пользователя, стоящее за сообщением, и определяя, связано ли оно с жалобой, предложением, запросом, мнением или новостью.

Системы анализа намерений сочетают машинное обучение с различными аналитическими функциями, от низкоуровневой токенизации и синтаксического анализа до высокоуровневого анализа тональности.

Рассмотрим пример сообщений в социальных сетях, которые демонстрируют разные намерения для смартфона.

• « Есть ли у него OLED-экран? ”- запрос
• « Он мог использовать батарею на 5000 мАч вместо 4200 мАч ”- предложение
• « Качество камеры плохое »- отзыв

Наука о данных может определить шаблон намерений. Это позволяет предприятиям быть более клиентоориентированными, особенно в таких областях, как продажи и поддержка клиентов. Анализ намерений может стать ключевым инструментом - от получения обратной связи до обработки большого количества запросов и предложения персонализированных услуг. Его также можно использовать для обнаружения спама, такого как недействительные электронные письма, сообщения и телефонные звонки.

10. Выявление финансового мошенничества

Выявление несоответствий в транзакциях

Мошенничество, связанное с операциями по кредитным картам, заявлением о подоходном налоге, заявлением о страховании и т. Д., Является серьезной проблемой для предприятий и правительств. Не существует специального программного обеспечения или алгоритма, подходящего для всех видов мошенничества во всех отраслях. Характеристики проблемы различаются в зависимости от ситуации.

Таким образом, каждый инструмент для анализа данных разработан по-своему для выявления несоответствий в области каждой отрасли. Некоторые из этих инструментов рассматривают обнаружение мошенничества как проблему контролируемой классификации, а у некоторых есть собственный способ решения проблемы, например кластерный анализ, анализ временных рядов, анализ точек останова, мониторинг транзакций в реальном времени и т. Д.

Различные методы выявления разных видов мошенничества:

• Нейронные сети используются для обнаружения мошенничества с финансовой отчетностью.
• Байесовские обучающиеся нейронные сети могут эффективно обнаруживать мошенничество в сфере медицинского страхования, телекоммуникационное мошенничество и мошеннические транзакции, совершаемые с кредитных карт.
• Методика анализа ссылок использует методы связывания записей и социальных сетей, чтобы установить отношения между известными мошенниками и другими людьми.
• Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения используются для выявления новых типов мошенничества.

9. Оптимизация маршрута в реальном времени

Сведите к минимуму расстояние и транспортные расходы

Используя возможности науки о данных и прикладной инженерии, мы можем точно спрогнозировать время в пути между двумя точками.

Предположим, у компании по доставке 1000 маршрутов продаж, 50 магазинов и сильная клиентская база в 50 000 человек. Цель состоит в том, чтобы доставить посылки всем клиентам как можно быстрее, преодолевая меньшее расстояние. Это NP-сложная проблема.

Компания может использовать трехмерный подход и сложные алгоритмы построения маршрутов для решения проблемы с большой точностью. Эти алгоритмы науки о данных отображают местоположения в непосредственной близости и создают подмножества для точек доставки, которые находятся ближе друг к другу.

Большинство компаний использовать разветвленное или динамическое программирование и генетические алгоритмы для получения современных решений. Это помогает им сэкономить значительные операционные расходы за счет сокращения количества транспортных средств доставки без задержки посылки.

8. Анализ преступности

Карта преступности и анализ преступности в Испании

Ускорьте раскрытие уголовных дел и прогнозируйте будущую преступную деятельность в определенных местах

Криминальную аналитику можно рассматривать как отрасль аналитики, которая включает использование статистических инструментов и методов для изучения различных данных с целью более быстрого раскрытия преступлений и прогнозирования преступлений, которые могут произойти в будущем, на основе прошлых событий.

Это включает в себя анализ внутренних полицейских операций, жертв преступлений, беспорядков и вопросов качества жизни. Выводы (полученные с помощью науки о данных) можно использовать для патрулирования, предупреждения преступности, уголовного расследования и преследования, а также для оценки усилий полиции.

Современные инструменты обеспечивают основу для визуализации преступных сетей и их изучения с помощью различных методов машинного обучения с использованием Google Maps и различных пакетов R.

7. Целевая реклама

Показывайте рекламу нужной аудитории, чтобы снизить затраты на привлечение клиентов

Хорошая реклама всегда была одной из главных причин успеха компании. Но дело не только в продвижении продукта с помощью запоминающейся фразы; речь также идет о том, чтобы донести информацию до нужных людей в нужное время и в нужном контексте.

Наука о данных стала критически важной для рекламодателей и маркетологов, которым необходимо анализировать тысячи сигналов в режиме реального времени и доставлять рекламу нужной аудитории в нужные моменты. Машинное обучение также важно для анализа прошлого поведения пользователя (посещения сайта, поиски, покупки).

Чем больше у вас данных, тем лучше результат таргетинга. Ниже приведены примеры использования целевой рекламы.

• Визуальный мерчандайзинг:маркетинговая практика в розничной торговле, которая включает оптимизацию презентации продуктов и услуг. Он включает в себя освещение, сочетания цветов, креативные визуальные эффекты и другие элементы, привлекающие внимание клиентов.
• Программная реклама:определяется как автоматическая покупка и продажа рекламного места в Интернете. Это позволяет брендам или агентствам покупать показы рекламы на веб-сайтах или в приложениях издателей за миллисекунды через сложную экосистему.
• Интеллектуальное назначение ставок:это подмножество автоматических стратегий назначения ставок, в которых используется машинное обучение для оптимизации рекламы с целью повышения ценности конверсии каждый раз, когда происходит процесс назначения ставок.

6. Расширенное распознавание изображений

Распознавать закономерности и различать несколько наборов изображений

Современное программное обеспечение для обработки данных может точно распознавать человеческие лица и сопоставлять их со всеми изображениями, доступными в его базе данных. Он достаточно умен, чтобы распознавать любые особые узоры, будь то мимика или текстура. Некоторые программы предназначены для сбора данных со сложных диаграмм и / или распознавания рукописного текста.

Помимо распознавания лиц, инструменты для анализа данных могут использовать методы машинного обучения для обнаружения объектов, захваченных в кадре камеры. Они могут определять формы, цвета и даже измерять размеры всех объектов в режиме реального времени, предоставляя пользователям подробную информацию о содержании изображения.

Как распознавание изображений, так и обнаружение объектов используются в различных областях, от интеллектуальных фотобиблиотек и целевой рекламы до доступности для слабовидящих и расширенных исследовательских возможностей. Технологические гиганты, такие как Microsoft и Google, активно вкладывают средства в исследования в области распознавания изображений и связанные с ними приложения.

5. Разработка игр

Повысьте опыт, стратегию взаимодействия и доход игроков

Есть два основных элемента, которые делают игру успешной:сюжет и графика. Они удерживают игроков вовлеченными и интересными к игре.

Данные, собранные в игре, можно использовать по-разному. Например, многие компании используют игровую аналитику, чтобы получить конкретные знания о том, чего хотят игроки, сколько времени они потратили на каждом этапе и какая часть им понравилась больше всего.

Наука о данных используется для создания моделей, расширения возможностей алгоритмов машинного обучения и определения точек оптимизации и тенденций для улучшения игрового процесса. Он позволяет разработчикам придумывать новые игровые концепции, сюжетные линии и создавать интерактивные сценарии, используя ранее полученные данные.

4. Производство

Изображение предоставлено:intellipaat

Облегчает профилактическое обслуживание и прогнозирование неисправностей

То, как наука о данных используется в производстве, в определенном смысле уникальна. Это связано с тем, что существует множество различных типов производственных единиц, и к каждому из них предъявляются разные требования.

Наука о данных в основном используется для извлечения ценной информации из производственных процессов. Эта информация может помочь предприятиям максимизировать прибыль, минимизировать риски и проанализировать производительность.

Например, Raytheon Technologies Corporation использует программное решение под названием Manufacturing Execution Systems, которое собирает и оценивает производственные данные. Анализируя их данные, компания обнаружила, что винт в одном из модулей необходимо повернуть 13 раз. Если он повернулся всего 10 или 12 раз, система выдаст сообщение об ошибке и остановит установку.

При правильном анализе информацию можно использовать для

• Оценить частоту отказов машины.
• Определите энергоэффективные компоненты.
• Оптимизация управления запасами
• Оптимизировать производственные площади.

Такие компании, как GM и Ford, оценивают огромные объемы данных, включая все внутренние и внешние источники, от датчиков и процессоров до качества и производительности материалов, чтобы сократить время производства, минимизировать затраты на электроэнергию и максимизировать прибыль.

3. Геномные исследования

Помогает нам лучше понять здоровье и болезни человека

За последнее десятилетие проекты биомедицинских исследований и крупномасштабное сотрудничество быстро выросли. В результате ежегодно создается огромное количество геномных данных (от 2 000 до 40 000 петабайт).

Наука о данных позволяет биоинформатикам и генетикам извлекать практическую информацию из таких огромных и сложных наборов данных, чтобы они могли понять, как различия в ДНК влияют на здоровье и болезни человека.

Они используют инструменты анализа данных, такие как выравниватели, для анализа расположения отдельных компонентов последовательности ДНК. Программа определяет места, где конкретная последовательность генома человека отличается от других последовательностей генома человека.

Эти геномные различия могут различаться. Он может быть размером с одну букву ДНК или размером с хромосомные аномалии. Анализируя такие различия, исследователи могут выяснить, что именно вызывает общие заболевания, рак и редкие расстройства.

Прочтите:15 лучших инструментов для создания тестовых данных

2. Образование

Повышение успеваемости учащихся и улучшение методов обучения

Наука о данных способна произвести революцию в секторе образования. Это может помочь учителям применять методы адаптивного обучения, которые нацелены на обеспечение эффективных и индивидуальных траекторий обучения для вовлечения каждого учащегося.

Для этой цели уже используются несколько алгоритмов машинного обучения, такие как деревья решений, логистическая регрессия и случайный лес.

Наука о данных также позволяет администраторам анализировать деятельность и методы обучения учителей. Он предоставляет ценную информацию, которая показывает сильные и слабые стороны факультетов. Это могло бы помочь учителям соответственно улучшить свои навыки и определить наиболее эффективные методики обучения.

Университет Невады адаптировал методы науки о данных для анализа данных студентов и прогнозирования их успеваемости. Другой пример - Университет Флориды, который использует различные методы для выявления закономерностей и тенденций, чтобы предоставить студентам индивидуальный подход.

Прочтите:4 различных типа данных [с примерами]

1. Открытие и разработка лекарств

Наука о данных повышает эффективность всего процесса НИОКР

Сочетание передовой аналитики и вычислительной мощности делает науку о данных важнейшей основной дисциплиной в фармацевтических исследованиях.

Интеграция методов искусственного интеллекта и машинного обучения в разработку лекарств значительно сократила время и повысила эффективность всего процесса исследований и разработок.

Расширенные инструменты, такие как набор инструментов DeepPurpose, были использованы для открытия более 50 моделей для прогнозирования взаимодействия лекарств с целью (DTI), что является основной задачей при открытии лекарств. DeepPurpose также предлагает простой интерфейс для виртуального скрининга и перепрофилирования лекарств.

Решения для науки о данных, разработанные Cognizant, помогли нескольким фармацевтическим компаниям улучшить трудоемкий процесс перекрестных ссылок на исследовательские клинические испытания противораковых препаратов.

Прочтите:13 лучших инструментов для анализа данных

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между аналитикой данных и наукой о данных?

В то время как аналитика данных фокусируется на просмотре исторических записей в контексте, наука о данных фокусируется на создании прогнозных моделей, которые могут предсказывать или анализировать все, что будет дальше.

Например, аналитик данных может синтезировать большие данные, чтобы ответить на такие вопросы, как «какой продукт (продукты) принес наибольшую прибыль прошлой осенью?» С другой стороны, специалист по данным может использовать методы машинного обучения, чтобы анализировать отзывы и поведение клиентов и прогнозировать, какие продукты и услуги будут работать лучше в этом году.

Прочтите:13 лучших инструментов и программного обеспечения для отчетности [бесплатное и платное]

Сколько платят аналитикам данных?

По данным Бюро статистики труда США, средняя зарплата специалистов по данным составляет 111 000 долларов в год. Опытные специалисты по данным (специалисты уровня менеджеров) зарабатывают до 250 000 долларов в год.

Калифорния, Техас, Нью-Йорк, Иллинойс и Вашингтон - штаты с самым высоким уровнем занятости специалистов по анализу данных и математических наук.

Какое будущее ждет платформы для обработки данных?

Принятие платформ для анализа данных значительно увеличивается. Он обеспечивает гибкость программ с открытым исходным кодом и масштабируемость компьютерных ресурсов. Кроме того, его можно легко согласовать с многочисленными архитектурами данных.

Согласно отчету Grand View Research, к 2027 году размер глобального рынка платформ для обработки данных достигнет 26 миллиардов долларов, при этом среднегодовой темп роста составит 26,9%. Достижения в области искусственного интеллекта и нейронных сетей станут ключевым фактором этого феноменального роста.