最有效的数据科学应用

已发表: 2020-12-01

几句介绍

顾名思义，数据科学是对数据的研究。它需要了解不同的算法和高科技工具。数据科学过程的主要目标是从结构化和非结构化数据中提取有价值的见解。

每家公司每天都会收集一定数量的数据。公司越大，收集的数据就越多。收集的数据量太大，无法手动处理。获得有用的信息需要很长时间——当我们完成时，获得的信息将不再相关。这就是我们需要数据科学应用程序的原因。

一个数据科学家团队拥有先进的数学和统计技能，并且对您的业务所在的行业有着深刻的理解，他们构建了复杂的算法来处理收集的数据，并为您的组织提供有关内部流程和客户行为的有价值的信息。

“Data Scientist (n.)：比任何软件工程师都更擅长统计，并且比任何统计学家都更擅长软件工程的人。” – Josh Wills，Slack 数据工程总监

此外，基于获取的信息，数据科学驱动执行预测分析，使您能够做出正确的决策。可以从该解决方案中受益的业务领域没有任何限制。为了证明这一点，以下是各个行业中一些最好的数据科学应用程序。

金融专业人士经常处理来自各种来源和形式的大量数据：结构化和非结构化数据。

通过应用语言处理、数据挖掘、文本分析等数据科学技术，金融专业人士可以从原始数据中提取相关信息，并利用其优势做出更有效的决策，从而产生更多利润。

欺诈检测是在金融部门运营的任何组织的主要关注领域之一。采用人工智能技术的数据科学为减少欺诈提供了有效的解决方案。

实时预测分析——这种数据分析应用程序使公司能够识别潜在的欺诈交易，并在检测到异常金融活动时阻止它们。借助此解决方案，公司可以防止大量财务损失。

风险管理是金融的关键因素之一。潜在风险与政策、客户行为、市场趋势和竞争策略的变化密切相关。

借助数据科学应用程序，金融专业人士可以通过分析潜在客户的数据并考虑许多方面来更准确地评估他们的信誉。

医学图像分析是医生每天在寻找患者健康问题原因时面临的主要挑战之一。医疗报告通常包括 CT 扫描、MRI 或 X 射线。

数据科学应用程序现在可以帮助临床医生自动检测图像异常并诊断最可能导致它们的疾病。为此，数据科学家应用了先进的计算技术，例如图像识别和机器学习。

数据科学集成支持详细的数据分析，这对于开发先进的治疗方法至关重要。现在，医生可以进行深入的 DNA 分析，并确定它如何影响特定患者的健康。

这种方法使遗传学家能够找到基因、各种疾病以及药物对它们的反应方式之间的生物学联系。部署数据科学应用程序对于分析基因对各种药物的反应至关重要。

药物发现和随后的开发是一个耗时的过程，通常会让制药公司损失巨额资金。数据科学提供了一种革命性的解决方案，可以显着减少花费在这些流程上的时间。

专门设计的数据科学算法可以高精度地预测新药的有效性。此外，通过实时数据分析，可以缩短药物制造过程。

我们大多数人每天都使用谷歌、雅虎等搜索引擎。如果你也属于这个群体，那么是时候找出答案了——你已经每天都在使用数据科学应用程序了！

数据科学算法负责提供最适合您需求的搜索结果，无需等待。通常，查询结果会在几分之一秒内准备好。考虑到互联网上可用的数据量，这令人印象深刻。

您很可能已经在使用的另一个数据科学应用程序甚至不知道它是图像识别。最简单的例子就是 Facebook。

每当我们上传图片时，例如与朋友一起上传，Facebook 会自动显示建议以标记照片中所描绘的人。这怎么可能？人脸识别算法支持此功能。它的准确性每年都在增长，越来越多的公司正在利用它的商业潜力。

我将在本文中介绍的最后一个数据科学应用是语音识别。在过去的几年里，它越来越受欢迎，并且被大公司用于 Siri、Google Voice 等功能。

这种数据科学解决方案无需单击任何按钮即可使用电子设备。它是替代写作的便捷解决方案，对老年人很有帮助。语音识别准确度最近有了显着提高。

数据科学应用影响着我们日常生活的越来越多的方面。这种先进的技术使我们更容易成功地执行各种任务并节省时间和金钱。

如果您是一名企业家，您绝对应该仔细查看上述解决方案，并利用数据科学咨询来了解您的企业如何从数据科学应用程序中受益。