2021年塑造行业变革的12大数据科学应用场景

数据科学是运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见解和知识的多学科领域。

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、信号处理等众多高级过程。

数据科学已成为21世纪发展最快的领域之一。其应用领域极广泛全面。

如今超1000家组织和私营机构单独或协作解决社会最具挑战性的问题。其研究效益不可估量。

深入挖掘，看看数据科学最常见的应用。

12. 航空公司运营管理

评估不同航线乘客需求、提升每座位利润

易捷航空和西南航空等公司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终极收益包括：精准响应当前和未来市场需求、改进航线规划、优化收入管理、实施盈利营销策略（如客户忠诚度计划）。

借助数据科学，航空公司可改进定价策略、管理库存。许多成功将每座位利润提升超20%。部分航司每年分析其网站上数十亿搜索以确定最优航线和航班时刻。

11. 意图分析

让企业更以客户为中心

你可能熟悉“情感分析”：分析信息判断潜在情感是负面、正面还是中性。意图分析进阶于此：分析用户信息背后的意图，判断是投诉、建议、疑问、观点还是新闻。

意图分析系统将机器学习与各类分析功能结合：从低层分词、句法分析到高层情感分析。

以智能手机社交帖子为例，展示不同意图：

• “它有OLED屏幕吗？” — 疑问
• “本可用5000mAh电池而非4200mAh” — 建议
• “相机画质不好” — 反馈

数据科学能识别意图模式。让企业在销售和客服等领域更以客户为中心。从收集反馈到处理大量疑问、提供个性化服务，意图分析可成关键工具。也可用于检测垃圾邮件、信息、电话等无效内容。

10. 金融欺诈检测

发现交易中的不一致性

涉及信用卡交易、所得税退税申报、保险理赔等的欺诈是企业和政府重大关切。无单一软件或算法适用于所有行业所有欺诈类型。问题特征随情况变化。

因此每个数据科学工具针对各行业领域的不一致性设计不同。有些将欺诈检测视为监督分类问题，有些有独特处理方式：聚类分析、时间序列分析、断点分析、交易实时监控等。

针对不同欺诈类型的不同检测方法：

• 神经网络用于检测财务报表欺诈。
• 贝叶斯学习神经网络能高效检测医疗保险欺诈、电信欺诈、信用卡欺诈交易。
• 链接分析技术利用记录链接和社会网络方法发现已知欺诈者与其他个体的关系。
• 无监督机器学习算法用于识别新型欺诈。

9. 实时路线优化

最小化距离和差旅成本

利用数据科学和应用工程力量，可精准预测两地间行程时间。

假设一家快递公司有1,000条销售路线、50家门店、5万强客户群。目标：尽快送达所有客户包裹且行程最短。这是NP难问题。

公司可用三维方法和复杂路线映射算法高精度解决。这些数据科学算法映射邻近位置、为距离较近的投递点创建子集。

多数公司用分支定界或动态规划和遗传算法获得最先进解决方案。帮助显著降低运营开支：减少投递车辆数量且不延误包裹。

8. 犯罪分析

西班牙犯罪地图与犯罪分析

更快破案、预测特定地点未来犯罪活动

犯罪分析可视为分析学分支，涉及用统计工具技术检查各类数据，以更快速度侦破案件、基于历史事件预测未来可能发生的犯罪。

包括分析内部警务运作、犯罪受害者、治安、生活质量问题。数据科学提取的洞见可用于巡逻活动、犯罪预防、刑事侦查起诉、评估警力工作。

现代工具提供框架可视化犯罪网络、用Google Maps和各种R包通过不同机器学习技术审视。

7. 精准广告

向正确受众投放广告以降低获客成本

好的广告一直是公司成功主因之一。但不只是用朗朗上口的短语推广产品；还在于在正确时间、正确语境下将信息传递给正确人群。

数据科学对广告商和营销人员至关重要，他们需实时分析数千信号、在正确时刻向正确受众投放广告。机器学习分析用户过往行为（网站访问、搜索、购买）也必不可少。

数据越多，定向效果越好。以下是精准广告用例：

• 视觉陈列：零售业营销实践，优化产品服务呈现。涉及灯光、配色、创意视觉陈列等吸引客户注意的要素。
• 程序化广告：定义为在线广告位自动化买卖。允许品牌或代理商通过复杂生态系统在毫秒级内在发布商网站或应用购买广告展示。
• 智能竞价：自动竞价策略子集，用机器学习在每次竞价过程优化广告以获更高转化价值。

6. 高级图像识别

识别模式、区分多组图像

现代数据科学软件能精准识别人脸并与数据库所有图片匹配。足以识别任何特殊模式，无论面部表情或纹理。部分程序设计用于从复杂图表采集数据和/或识别手写文本。

除人脸识别，数据科学工具还利用机器学习方法检测相机帧捕获的物体。可检测形状、颜色、甚至实时测量所有物体尺寸，提供图像内容详细洞见。

图像识别和物体检测用于各领域：智能相册、精准广告、视障辅助、增强研究能力。微软、谷歌等科技巨头大力投资图像识别研究及相关应用。

5. 游戏开发

改善玩家体验、参与策略和收入

游戏成功的两大要素：剧情和画面。它们让玩家保持投入和兴趣。

游戏中收集的数据可多种方式利用。如许多公司用游戏分析获取玩家需求的具体知识、各阶段耗时、最享受哪部分。

数据科学用于创建模型、赋能机器学习算法、识别优化点和趋势以改善游戏体验。使开发者能基于以往数据提出新游戏概念、剧情、构建交互场景。

4. 制造业

图片来源：intellipaat

促进预防性维护和故障预测

数据科学在制造业的应用在某些方面独特。因制造单元类型繁多，各有不同需求。

数据科学主要用于从制造流程提取有价值信息。这些信息帮助企业最大化利润、最小化风险、分析生产力。

例如，雷神技术公司使用名为制造执行系统的软件解决方案收集评估车间数据。通过分析数据，公司发现某模块中一颗螺丝必须拧13圈。若仅拧10或12圈，系统报错并停止安装。

妥善分析后，信息可用于：

• 估算机器故障率
• 识别能效低组件
• 简化库存管理
• 优化车间空间

通用汽车和福特等公司评估海量数据——含所有内外部来源，从传感器和处理器到材料质量和性能——以改进生产时间、最小化能源成本、最大化利润。

3. 基因组学研究

帮助我们更好理解人类健康和疾病

过去十年，生物医学研究项目和大规模合作快速增长。结果每年生成海量基因组数据（2,000至40,000 PB）。

数据科学让生物信息学家和遗传学家从如此庞大复杂的数据集中提取实用洞见，理解DNA差异如何影响人类健康和疾病。

他们使用比对器等数据科学工具分析DNA序列个体组件位置。软件识别特定人类基因组序列与其他人类基因组序列差异的位置。

这些基因组差异可能微小到单个DNA字母，也可能大到染色体异常。通过分析此类差异，研究者能弄清常见疾病、癌症、罕见疾病的确切成因。

2. 教育

提升学生表现和教学方法

数据科学有能力彻底变革教育领域。能帮教师采用自适应学习技术，旨在提供有效定制化学习路径以吸引每位学生。

决策树、逻辑回归、随机森林等多种机器学习算法已用于此目的。

数据科学还允许管理者分析教师活动和教学方法。提供显示教师优劣势的宝贵信息。这能帮教师相应改进、识别最有效教学方法。

内华达大学采用数据科学方法分析学生数据预测表现。另一例佛罗里达大学用多种技术识别模式趋势提供定制化学生体验。

1. 药物发现与开发

数据科学提升整个研发流程效率

高级分析与算力结合使数据科学成为制药研究关键核心学科。

人工智能和机器学习技术融入药物发现显著缩短时间、提升整个研发流程效率。

DeepPurpose工具包等高级工具已解锁超50个药物-靶点相互作用（DTI）预测模型（药物发现基础任务）。DeepPurpose还提供虚拟筛选和药物再利用的简易接口。

Cognizant开发的数据科学解决方案帮助多家制药公司改进癌症药物临床试验交叉引用的繁琐流程。

常见问题解答

数据分析与数据科学有何区别？

数据分析侧重于上下文中查看历史记录，数据科学侧重于创建预测模型以预测或分析未来。

例如，数据分析师可能综合大数据回答“去年秋天哪个产品利润最高？”数据科学家则可能用机器学习方法分析反馈和客户行为，预测今年哪些产品服务表现更好。

数据科学家薪资如何？

据美国劳工统计局，数据科学家平均年薪11.1万美元。资深数据科学家（经理级）年薪高达25万美元。

加利福尼亚、德克萨斯、纽约、伊利诺伊、华盛顿是数据科学家和数理科学职业就业水平最高的州。

数据科学平台未来如何？

数据科学平台采用显著增加。提供开源程序灵活性和计算资源可扩展性。且易于与多种数据架构对齐。

据Grand View Research报告，全球数据科学平台市场规模将达260亿美元（2027年），CAGR 26.9%。人工智能和神经网络进步将是这一现象级增长的关键因素。