2021 年 12 种最常见的数据科学应用

数据科学是一个多学科领域，它使用科学技术和计算算法从结构化和非结构化数据中收集有价值的见解和知识。

它涉及数学、统计学、统计建模、计算机科学、数据库技术、编程、预测分析、信号处理、人工智能、机器学习、神经网络、信号处理以及许多更高级的过程。

数据科学已成为 21 世纪发展最快的领域之一。其应用领域非常广泛和全面。

今天，1000 多个组织和私人机构单独和协作解决一些社会上最具挑战性的问题。他们的研究成果不可估量。

让我们深入挖掘，找出数据科学最常见的一些应用。

12。航空公司运营管理

评估不同航线的乘客需求并提高每个座位的利润

EasyJet 和西南航空公司等公司已将运营挑战转化为成功的数据科学用例。

将数据科学融入航空业的最终好处包括准确响应当前和未来的市场需求、改进航线规划、更好的收入管理以及实施可盈利的营销策略（例如客户忠诚度计划）。

借助数据科学，航空公司可以改进定价策略并管理库存。许多成功地将每个座位的利润提高了 20% 以上。一些航空公司每年还会分析其网站上的数十亿次搜索，以确定最佳路线和航班时间。

11。意图分析

让企业更加以客户为中心

您可能熟悉术语“情绪分析”。它是一种分析消息并确定潜在情绪是消极、积极还是中性的方法。意图分析通过分析消息背后的用户意图并确定它是否与投诉、建议、查询、意见或新闻相关，从而加快流程。

意图分析系统将机器学习与各种分析功能相结合，从低级标记化和语法分析到高级情绪分析。

考虑显示智能手机不同意图的社交帖子示例。

• “它有 OLED 屏幕吗？ ”——一个查询
• “它本可以使用 5000mAh 的电池而不是 4200mAh ”——一个建议
• “相机质量不好 ”——反馈

数据科学可以识别意图的模式。它使企业能够更加以客户为中心，尤其是在销售和客户支持等领域。从获取反馈到处理大量查询并提供个性化服务，意图分析可以成为关键工具。它还可以用于检测垃圾邮件，例如无效的电子邮件、消息和电话。

10.检测金融欺诈

发现交易不一致

涉及信用卡交易、所得税申报表索赔、保险索赔等的欺诈是企业和政府关注的主要问题。没有特定的软件或算法适用于所有行业的各种欺诈行为。问题的特征因情况而异。

因此，每个数据科学工具的设计都不同，以检测每个行业领域内的不一致。这些工具有的将欺诈检测视为有监督的分类问题，有的则有自己的解决方法，例如聚类分析、时间序列分析、断点分析、交易实时监控等。

检测不同类型欺诈的不同方法：

• 神经网络用于检测财务报表欺诈。
• 贝叶斯学习神经网络可以有效检测医疗保险欺诈、电信欺诈和信用卡欺诈交易。
• 链接分析技术利用记录链接和社交网络方法来查找已知欺诈者与其他个人之间的关系。
• 无监督机器学习算法用于识别新型欺诈。

9.实时路线优化

尽量减少距离和旅行成本

利用数据科学和应用工程的力量，我们可以准确预测两个地点之间的旅行时间。

假设一家快递公司有 1,000 条销售路线、50 家商店和 50,000 名强大的客户群。目的是在缩短距离的同时，以最快的速度向所有客户交付包裹。 这是一个 NP 难题。

该公司可以使用三维方法和复杂的路线映射算法来非常精确地解决这一挑战。这些数据科学算法映射附近的位置，并为彼此更接近的交付点创建子集。

大多数公司使用分支定界或动态规划和遗传算法来获得最先进的解决方案。它通过减少运送车辆的数量而不会延误包裹，帮助他们节省大量运营费用。

8.犯罪分析

西班牙犯罪地图和犯罪分析

更快地解决犯罪案件并预测特定地点未来的犯罪活动

犯罪分析可以被视为分析的一个分支，它涉及使用统计工具和技术来检查各种数据，以便更快地解决犯罪问题，并根据过去的事件预测未来可能发生的犯罪。

这包括分析内部警察行动、犯罪受害者、混乱和生活质量问题。洞察（从数据科学中提取）可用于巡逻活动、预防犯罪、刑事调查和起诉，以及对警察工作的评估。

现代工具提供了一个框架，用于可视化犯罪网络，并使用谷歌地图和各种 R 包通过不同的机器学习技术对其进行检查。

7.目标广告

向合适的受众展示广告以降低获客成本

良好的广告一直是公司成功的主要原因之一。但这不仅仅是用一句朗朗上口的短语来宣传产品；它还涉及在正确的时间和正确的上下文中将信息传递给正确的人。

数据科学对于广告商和营销人员来说变得至关重要，他们需要实时分析数以千计的信号并在合适的时间向合适的受众投放广告。机器学习对于分析用户过去的行为（网站访问、搜索、购买）也必不可少。

您拥有的数据越多，您获得的定位结果就越好。以下是目标广告的用例。

• 视觉营销：是零售行业的一种营销实践，涉及优化产品和服务的展示。它涉及灯光、颜色组合、创意视觉展示以及其他吸引客户注意力的元素。
• 程序化广告：定义为在线广告空间的自动购买和销售。它允许品牌或代理商通过复杂的生态系统在几毫秒内购买发布商网站或应用程序上的广告展示次数。
• 智能出价：是自动出价策略的一个子集，在每次出价过程中使用机器学习来优化广告以获得更高的转化价值。

6.高级图像识别

识别模式并区分多个图像集

现代数据科学软件可以准确识别人脸，并将其与其数据库中可用的所有图片进行匹配。它足够聪明，可以识别任何特殊图案，无论是面部表情还是纹理。一些程序旨在从复杂的图表中收集数据和/或识别手写文本。

除了面部识别之外，数据科学工具还可以利用机器学习方法来检测相机帧中捕获的对象。它们可以实时检测形状、颜色，甚至测量所有物体的尺寸，为用户提供对图像内容的详细洞察。

图像识别和物体检测都用于各个领域，从智能照片库和定向广告到视障人士的可访问性和增强的研究能力。微软、谷歌等科技巨头正在大力投资图像识别研究及相关应用。

5.游戏开发

改善玩家的体验、参与策略和收入

游戏成功的两大要素：故事情节和画面。他们让玩家保持参与和对游戏的兴趣。

在游戏中收集的数据可以以多种不同的方式使用。例如，许多公司使用游戏分析来获取有关玩家想要什么、他们在每个阶段花费多少时间以及他们最喜欢哪个部分的特定知识。

数据科学用于创建模型、赋能机器学习算法并确定优化点和趋势以改善游戏体验。它使开发人员能够利用之前获得的数据提出新的游戏概念、故事情节并构建交互式场景。

4.制造

图片来源：intellipaat

促进预防性维护和故障预测

数据科学在制造业中的使用方式在某些方面是独一无二的。这是因为制造单位的种类很多，每个单位都有不同的要求。

数据科学主要用于从制造过程中提取有价值的信息。这些信息可以帮助企业实现利润最大化、风险最小化和生产力分析。

例如，Raytheon Technologies Corporation 使用称为制造执行系统的软件解决方案来收集和评估工厂车间数据。通过分析他们的数据，该公司发现其中一个模块中的螺丝必须旋转 13 次。如果只转了10或12次，系统会闪烁错误并停止安装。

如果分析得当，这些信息可用于

• 估计机器故障率
• 识别低能效组件
• 简化库存管理
• 优化工厂占地面积

通用汽车和福特等公司评估大量数据（包括所有内部和外部来源，从传感器和处理器到材料质量和性能），以缩短生产时间、最大限度地降低能源成本并最大限度地提高利润。

3.基因组学研究

帮助我们更好地了解人类健康和疾病

在过去的十年中，生物医学研究项目和大规模合作发展迅速。因此，每年都会产生大量的基因组数据（2,000 到 40,000 PB）。

数据科学使生物信息学家和遗传学家能够从如此庞大而复杂的数据集中提取实用的见解，以便他们了解 DNA 的差异如何影响人类健康和疾病。

他们使用数据科学工具（例如比对器）来分析 DNA 序列各个组成部分的位置。软件程序识别特定人类基因组序列与其他人类基因组序列不同的位置。

这些基因组差异可能会有所不同。它可能小到单个 DNA 字母，也可能大到染色体异常。通过分析这些差异，研究人员可以找出导致常见疾病、癌症和罕见疾病的确切原因。

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2.教育

提高学生的表现和教学方法

数据科学有能力彻底改变教育部门。它可以帮助教师采用自适应学习技术，旨在提供有效和定制的学习路径来吸引每个学生。

一些机器学习算法，例如决策树、逻辑回归和随机森林，已经用于此目的。

数据科学还允许管理员分析教师的活动和教学方法。它提供了宝贵的信息，显示了院系的优势和劣势。这可以帮助教师相应地改进并确定最有效的教学方法。

内华达大学采用了数据科学方法来分析学生数据并预测他们的表现。另一个例子是佛罗里达大学，它使用各种技术来识别模式和趋势，以提供定制的学生体验。

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1.药物发现和开发

数据科学提高了整个研发过程的效率

高级分析和计算能力的结合使数据科学成为药物研究中的关键核心学科。

人工智能和机器学习技术在药物发现中的融合，大大缩短了整个研发过程的时间并提高了效率。

DeepPurpose 工具包等高级工具已被用于解锁超过 50 种药物-靶标相互作用 (DTI) 预测模型，这是药物发现的一项基本任务。 DeepPurpose 还为虚拟筛选和药物再利用提供了一个简单的界面。

Cognizant 开发的数据科学解决方案已帮助多家制药公司改进了癌症药物交叉引用研究临床试验的繁琐流程。

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常见问题

数据分析和数据科学有什么区别？

数据分析侧重于在上下文中查看历史记录，而数据科学侧重于创建可以预测或分析接下来发生的任何事情的预测模型。

例如，数据分析师可能会综合大数据来回答诸如“去年秋天哪些产品产生的利润最多？”之类的问题。另一方面，数据科学家可能会使用机器学习方法来分析反馈和客户行为，并预测今年哪些产品和服务的表现会更好。

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数据科学家的薪水是多少？

根据美国劳工统计局的数据，数据科学家的平均年薪为 111,000 美元。经验丰富的数据科学家（经理级专业人员）的年薪高达 250,000 美元。

加利福尼亚州、德克萨斯州、纽约州、伊利诺伊州和华盛顿州是数据科学家和数学科学职业就业水平最高的州。

数据科学平台的未来是什么？

数据科学平台的采用正在显着增加。它为开源程序和计算机资源的可扩展性提供了灵活性。此外，它可以轻松地与众多数据架构保持一致。

根据 Grand View Research 的报告，到 2027 年，全球数据科学平台市场规模将达到 260 亿美元，复合年增长率为 26.9%。人工智能和神经网络的进步将是这种惊人增长背后的关键因素。