Najbardziej efektywne aplikacje do analizy danych

Kilka słów wstępu

Co oznacza data science?

Nauka o danych to, jak sama nazwa wskazuje, badanie danych. Wymaga znajomości różnych algorytmów i zaawansowanych technologicznie narzędzi. Podstawowym celem procesów analizy danych jest wydobycie cennych spostrzeżeń z danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Jak firmy mogą skorzystać na data science?

Każda firma codziennie zbiera określoną ilość danych. Im większa firma, tym więcej danych gromadzi. Ilość zebranych danych jest zbyt duża, aby można je było przetworzyć ręcznie. Uzyskanie przydatnych informacji zajęłoby zbyt dużo czasu – do czasu, gdy skończymy, uzyskane informacje nie będą już istotne. Dlatego potrzebujemy aplikacji do nauki o danych.

Zespół analityków danych, którzy posiadają zaawansowane umiejętności matematyczne i statystyczne oraz głębokie zrozumienie branży, w której działa Twoja firma, buduje złożone algorytmy, które przetwarzają zebrane dane i dostarczają Twojej organizacji cenne informacje o procesach wewnętrznych i zachowaniach klientów.

„Naukowiec ds. danych (n.): Osoba, która jest lepsza w statystyce niż jakikolwiek inżynier oprogramowania i lepsza w inżynierii oprogramowania niż jakikolwiek statystyk”. – Josh Wills, dyrektor ds. inżynierii danych w firmie Slack

Ponadto na podstawie uzyskanych informacji data science-driven przeprowadza analizę predykcyjną, która pozwala podejmować właściwe decyzje. Nie ma ograniczeń co do domeny biznesowej, która może skorzystać z tego rozwiązania. Aby to udowodnić, poniżej znajdują się niektóre z najlepszych aplikacji do nauki danych w różnych branżach.

Zastosowania data science w sektorze finansowym

Zarządzanie danymi

Specjaliści finansowi często borykają się z ogromnymi ilościami danych pochodzących z różnych źródeł i form: danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Stosując techniki nauki o danych, takie jak przetwarzanie języka, eksploracja danych, analiza tekstu i inne, specjaliści finansowi mogą wyodrębnić istotne informacje z nieprzetworzonych danych i wykorzystać je na swoją korzyść, aby podejmować skuteczniejsze decyzje, które przynoszą większe zyski.

Wykrywanie oszustw

Wykrywanie oszustw to jeden z głównych obszarów zainteresowania każdej organizacji działającej w sektorze finansowym. Nauka o danych z technologią AI oferuje skuteczne rozwiązanie ograniczające oszustwa.

Analityka predykcyjna w czasie rzeczywistym – ta aplikacja do analizy danych pozwala firmom identyfikować potencjalne transakcje oszustwa i blokować je w przypadku wykrycia nietypowej aktywności finansowej. Dzięki takiemu rozwiązaniu firmy mogą zapobiec licznym stratom finansowym.

Zarządzanie ryzykiem

Zarządzanie ryzykiem jest jednym z kluczowych czynników w finansach. Potencjalne ryzyko jest ściśle związane ze zmianami w polityce, zachowaniami klientów, trendami rynkowymi i strategiami konkurencji.

Dzięki aplikacjom data science profesjonaliści finansowi mogą dokładniej ocenić zdolność kredytową potencjalnych klientów, analizując ich dane pod kątem wielu aspektów.

Zastosowania data science w sektorze opieki zdrowotnej

Analiza obrazu i diagnoza

Analiza obrazów medycznych jest jednym z głównych wyzwań, przed jakimi na co dzień stają lekarze szukający przyczyny problemów zdrowotnych pacjenta. Raporty medyczne zwykle obejmują tomografię komputerową, rezonans magnetyczny lub prześwietlenia.

Aplikacje do nauki danych mogą teraz pomagać klinicystom w automatycznym wykrywaniu nieprawidłowości obrazu i diagnozowaniu najbardziej prawdopodobnej choroby, która je spowodowała. W tym celu naukowcy zajmujący się danymi stosują zaawansowane technologie obliczeniowe, takie jak rozpoznawanie obrazów i uczenie maszynowe.

Badania genetyczne

Integracja nauki o danych umożliwia szczegółową analizę danych, co ma kluczowe znaczenie w opracowywaniu zaawansowanych metod leczenia. Teraz lekarze mogą przeprowadzić dogłębną analizę DNA i określić, jak wpływa to na zdrowie konkretnego pacjenta.

Metoda ta pozwala genetykom znaleźć biologiczne powiązania między genami, różnymi chorobami i sposobem, w jaki lek na nie reaguje. Wdrożenie aplikacji do nauki danych ma kluczowe znaczenie dla analizy odpowiedzi genów na różne leki.

Odkrywanie i rozwój leków

Odkrywanie leków i późniejsze opracowywanie to czasochłonny proces, który często kosztuje firmy farmaceutyczne fortunę. Data science oferuje rewolucyjne rozwiązanie, które znacznie skraca czas poświęcony na te procesy.

Specjalnie zaprojektowane algorytmy nauki o danych mogą z dużą dokładnością przewidywać skuteczność nowego leku. Dodatkowo proces wytwarzania leków można skrócić dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym.

Aplikacje data science w wyszukiwarce

Większość z nas korzysta na co dzień z wyszukiwarek takich jak Google, Yahoo itp. Jeśli Ty również należysz do tej grupy, najwyższy czas się przekonać – korzystasz już z aplikacji data science na co dzień!

Algorytmy data science są odpowiedzialne za dostarczanie wyników wyszukiwania, które najlepiej odpowiadają Twoim potrzebom i bez czekania. Zazwyczaj wyniki zapytania są gotowe w ułamku sekundy. To imponujące, biorąc pod uwagę ilość danych dostępnych w Internecie.

Zastosowania data science w rozpoznawaniu obrazów

Inną aplikacją do nauki danych, z której najprawdopodobniej już korzystasz, nawet nie wiedząc o tym, jest rozpoznawanie obrazów. Najłatwiejszym przykładem jest Facebook.

Za każdym razem, gdy przesyłamy zdjęcie, na przykład ze znajomymi, Facebook automatycznie wyświetla sugestie otagowania osób przedstawionych na zdjęciu. Jak to jest możliwe? Ta funkcja jest obsługiwana przez algorytmy rozpoznawania twarzy. Jego dokładność rośnie z roku na rok, a coraz więcej firm wykorzystuje jego potencjał biznesowy.

Aplikacje do nauki danych w rozpoznawaniu mowy

Ostatnią aplikacją do nauki danych, którą przedstawię w tym artykule, jest rozpoznawanie mowy. W ciągu ostatnich kilku lat zyskuje na popularności i jest używany przez duże firmy do funkcji takich jak Siri, Google Voice itp.

To rozwiązanie data science umożliwia korzystanie z urządzeń elektronicznych bez klikania jakichkolwiek przycisków. Jest to wygodne rozwiązanie zastępujące pisanie, pomocne np. osobom starszym. Dokładność rozpoznawania mowy uległa ostatnio znacznej poprawie.

Krótkie podsumowanie

Aplikacje do nauki o danych wpływają na coraz więcej aspektów naszego codziennego życia. Ta zaawansowana technologia ułatwia nam skuteczne wykonywanie różnych zadań oraz oszczędza czas i pieniądze.

Jeśli jesteś przedsiębiorcą, zdecydowanie powinieneś przyjrzeć się bliżej opisanym powyżej rozwiązaniom i skorzystać z doradztwa w zakresie nauki o danych, aby dowiedzieć się, jak Twoja firma może skorzystać z aplikacji do nauki o danych.