12 самых распространенных применений науки о данных

Наука о данных - это междисциплинарная область, которая использует научные методы и вычислительные алгоритмы для сбора ценных сведений и знаний из структурированных и неструктурированных данных.

Она включает в себя математику, статистику, статистическое моделирование, информатику, технологии баз данных, программирование, предиктивную аналитику, обработку сигналов, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, обработку сигналов и многие другие передовые процессы.

Наука о данных стала одной из наиболее быстро развивающихся областей в 21 веке. Области ее применения очень широки и всеобъемлющи.

Сегодня более 1000 организаций и частных предприятий работают индивидуально и совместно над решением некоторых из самых сложных проблем общества. Польза от их исследований неизмерима.

Давайте копнем глубже и узнаем некоторые из наиболее распространенных областей применения науки о данных.

12. Управление эксплуатацией авиакомпаний

Оценка спроса пассажиров на различных маршрутах и увеличение прибыли на одно место.

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 в себя точное реагирование на текущие и будущие потребности рынка, улучшение планирования маршрутов, более эффективное 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 из них успешно увеличили прибыль на одно место более чем на 20 процентов. Некоторые перевозчики также ежегодно анализируют миллиарды поисковых запросов на своем веб-сайте, чтобы определить оптимальные маршруты и время полетов.

11. Анализ намерений

Позволяет предприятиям быть более ориентированными на клиента.

Возможно, вы знакомы с термином "анализ настроений". Это метод анализа сообщения и принятия решения о том, какое настроение лежит в его основе - негативное, позитивное или нейтральное. Анализ намерений повышает эффективность процесса, анализируя намерения пользователя, лежащие в основе сообщения, и определяя, относится ли оно к жалобе, предложению, запросу, мнению или новости.

Системы анализа намерений объединяют машинное обучение с различными аналитическими функциями, начиная от низкоуровневой токенизации и синтаксического анализа и заканчивая высокоуровневым анализом настроения.

Рассмотрим пример социальных постов, которые показывают различные намерения в отношении смартфона.

• "Есть ли у него OLED-экран?" - запрос
• "Можно было бы использовать аккумулятор емкостью 5000 мАч вместо 4200 мАч" - предложение
• "Качество камеры не очень хорошее" - отзыв.

Наука о данных может выявить закономерность намерений. Она позволяет предприятиям быть более ориентированными на клиента, 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 предоставления персонализированного обслуживания. Его также можно использовать для выявления спама, например, недействительных электронных писем, сообщений и телефонных звонков.

10. Обнаружение финансового мошенничества

Выявление несоответствий в транзакциях.

Мошенничество, связанное с операциями с кредитными картами, заявлениями о возврате подоходного налога, страховыми выплатами и т.д., является серьезной проблемой для предприятий и правительств. Не существует конкретного программного обеспечения или алгоритма, который работал бы для всех видов мошенничества во всех отраслях. Характеристики проблемы в каждой ситуации различны.

Таким образом, каждый инструмент науки о данных разработан по-своему для обнаружения несоответствий в сфере каждой отрасли. Некоторые из этих инструментов рассматривают обнаружение мошенничества как проблему классификации под наблюдением, а некоторые имеют свой собственный способ решения проблемы, например, кластерный анализ, анализ временных рядов, анализ точек разрыва, мониторинг транзакций в режиме реального времени и т.д.

Различные методы для обнаружения различных 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 помощью кредитных карт.
• Методика анализа ссылок использует методы связывания записей и социальных сетей, чтобы найти отношения между известными мошенниками и другими людьми.
• Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения используются для выявления новых типов мошенничества.

9. Оптимизация маршрутов в реальном времени

Минимизация расстояния и затрат на проезд.

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

Допустим, компания по доставке имеет 1 000 торговых маршрутов, 50 магазинов и обширную клиентскую базу в 50 000 человек. Задача состоит в том, чтобы доставить посылки всем клиентам как можно быстрее, преодолевая при этом меньшее расстояние. Это NP-трудная задача.

Компания может использовать трехмерный подход и сложные алгоритмы построения маршрутов, чтобы решить эту задачу с высокой точностью. Эти алгоритмы, основанные на науке о данных, отображают местоположения по близости и создают подмножества для пунктов доставки, которые находятся ближе друг к другу.

Большинство компаний для получения современных решений используют методы ветвления и связывания или динамического программирования и генетические алгоритмы. Это помогает им сэкономить значительные операционные расходы за счет сокращения количества транспортных средств доставки без задержки посылок.

8. Анализ преступности

Более быстрое раскрытие преступлений и прогнозирование будущей преступной деятельности в определенных местах.

Криминальную аналитику можно рассматривать как отрасль аналитики, которая предполагает 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 операций полиции, жертв преступлений, беспорядков и вопросов качества жизни. Полученные выводы (добытые с помощью науки о данных) могут быть использованы для патрулирования, профилактики преступлений, уголовного расследования и преследования, а также для оценки усилий полиции.

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

7. Целевая реклама

Показ рекламы нужной аудитории для снижения затрат на привлечение клиентов.

Хорошая реклама всегда была одной из главных причин успеха компании. Но дело не только в продвижении продукта с помощью броской фразы; дело еще и в том, чтобы донести сообщение 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 необходимо для анализа прошлого поведения пользователя (посещение сайта, поиск, покупки).

Чем больше данных у вас есть, тем лучшего результата таргетинга вы добьетесь. Ниже перечислены примеры использования целевой рекламы.

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

6. Расширенное распознавание изображений

Распознавание образов и различение нескольких наборов изображений.

Современное программное обеспечение для анализа данных может точно распознавать человеческие лица и сопоставлять их со всеми изображениями, имеющимися в его базе данных. Оно достаточно умно, чтобы распознать любые особые закономерности, будь то выражение лица или текстура. Некоторые программы предназначены для сбора данных со сложных диаграмм и/или распознавания рукописного текста.

Помимо распознавания лиц, инструменты науки о данных могут использовать методы машинного обучения для обнаружения объектов, запечатленных 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, начиная от интеллектуальных фотобиблиотек и целевой рекламы до доступности для слабовидящих и расширения исследовательских возможностей. Технологические гиганты, такие как Microsoft и Google, вкладывают значительные средства в исследования в области распознавания изображений и связанные с ними приложения.

5. Развитие игр

Улучшение опыта игроков, стратегии вовлечения и доходов.

Есть два основных элемента, которые делают игру успешной: сюжет и графика. Они вовлекают игроков и заинтересовывают их в игре.

Данные, собранные в игре, можно использовать по-разному. Например, многие компании используют игровую аналитику для получения конкретных знаний о том, чего хотят игроки, сколько времени они потратили на каждый этап и какая часть игры им понравилась больше всего.

Наука о данных используется для создания моделей, расширения возможностей алгоритмов машинного обучения, выявления точек оптимизации и тенденций для улучшения игрового опыта. Она позволяет разработчикам придумывать новые концепции игр, сюжетные линии и строить интерактивные сценарии, используя полученные ранее данные.

4. Производство

Облегчает профилактическое обслуживание и прогнозирование неисправностей.

То, как наука о данных используется в производстве, в некотором роде уникально. Это связано с тем, что существует множество различных типов производственных подразделений, и у каждого из них свои 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, корпорация Raytheon Technologies использует программное решение под названием Manufacturing Execution Systems, которое собирает и оценивает данные с заводских цехов. Проанализировав данные, компания обнаружила, что винт в одном из модулей должен быть повернут 13 раз. Если он поворачивается только 10 или 12 раз, система выдает ошибку и останавливает установку.

При правильном анализе информация может быть использована для того, чтобы

• Оценить частоту отказов оборудования
• выявления энергосберегающих компонентов
• оптимизировать управление запасами
• оптимизировать пространство заводского цеха.

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 - для улучшения времени производства, минимизации затрат на энергию и максимизации прибыли.

3. Исследования в области геномики

Помогает нам лучше понять здоровье и болезни человека.

За последнее десятилетие проекты биомедицинских исследований и крупномасштабное сотрудничество стремительно выросли. В результате ежегодно генерируются огромные объемы геномных данных (от 2 000 до 40 000 петабайт).

Наука о данных позволяет биоинформатикам и генетикам извлекать практические выводы из таких огромных и сложных массивов данных, чтобы понять, как различия в ДНК влияют на здоровье и болезни человека.

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

Эти геномные различия могут быть разными. Они могут быть такими маленькими, как одна буква ДНК, или такими большими, как хромосомные аномалии. Анализируя такие различия, исследователи могут выяснить, что именно вызывает распространенные заболевания.

2. Образование

Повышение успеваемости студентов и совершенствование методов преподавания.

Наука о данных способна произвести революцию в сфере образования. Она может помочь учителям использовать адаптивные методы обучения, которые направлены на создание эффективных и индивидуальных учебных курсов для каждого ученика.

Для этого уже используются некоторые алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, логистическая регрессия и случайный лес.

Наука о данных также позволяет администраторам анализировать деятельность и методы преподавания учителей. Она предоставляет ценную информацию, показывающую сильные и слабые стороны преподавателей. Это может помочь преподавателям соответствующим образом улучшить работу и определить наиболее эффективные методики преподавания.

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

1. Открытие и разработка лекарств

Наука о данных повышает эффективность всего процесса НИОКР (Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы).

Сочетание передовой аналитики и вычислительных мощностей делает науку о данных важнейшей основной дисциплиной в фармацевтических исследованиях.

Интеграция методов искусственного интеллекта и машинного обучения в процесс разработки лекарств позволила значительно сократить время и повысить эффективность всего процесса НИОКР.

Расширенные инструменты, такие как набор инструментов DeepPurpose, были использованы для открытия более 50 моделей для прогнозирования взаимодействия лекарств с мишенью (DTI), что является основной задачей при открытии лекарств. DeepPurpose также обеспечивает 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 клинические испытания лекарств от рака.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между аналитикой данных и наукой о данных?

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

Например, аналитик данных может синтезировать большие данные, чтобы ответить на вопросы типа "какой продукт (продукты) принес наибольшую прибыль прошлой осенью?". С другой стороны, специалист по анализу данных может использовать методы машинного обучения для анализа отзывов и поведения клиентов и прогнозирования того, какие продукты и услуги будут лучше работать в этом году.
Например, аналитик данных может синтезировать большие данные, чтобы ответить на вопросы типа "какой продукт (продукты) принес наибольшую прибыль прошлой осенью?". С другой стороны, специалист по анализу данных может использовать методы машинного обучения для анализа отзывов и поведения клиентов и прогнозирования того, какие продукты и услуги будут лучше работать в этом году.

Сколько платят специалистам по анализу данных?

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

Каково будущее платформ науки о данных?

Принятие платформ для науки о данных значительно увеличивается. Они обеспечивают гибкость программ с открытым исходным кодом и масштабируемость компьютерных ресурсов. Кроме того, ее можно легко согласовать с многочисленными архитектурами данных.

Согласно отчету Grand View Research, объем мирового рынка платформ data science достигнет 26 миллиардов долларов к 2027 году и будет расти с темпом CAGR 26,9%. Достижения в области искусственного интеллекта и нейронных сетей станут ключевым фактором этого феноменального роста.