8个顶级数据科学应用程序和企业使用案例

异常检测

一种强大的数据科学应用是使用统计分析在数据集中发现异常，特别是大。虽然它可能是一种简单的练习，将数据拟合到集群或组中，然后在处理少量数据时识别异常值，但对于必须分析宠物或exabytes的组织来说，这项任务对组织进行了大幅更困难。

例如，金融服务公司越来越受到挑战，以检测在继续爆炸其体积和品种的交易数据中的欺诈性支出行为。美国运通是申请的早期先锋数据科学技术与方法在实时到大数据进行欺诈检测和其他用途，使公司能够快速响应事件和变化。异常检测在预防网络攻击等的任务中也是有用的监控IT系统的性能，以及消除数据集中的异常值，以提高分析精度。

模式识别

同样，识别数据集中的模式是核心数据科学追求。例如，模式识别有助于零售商和电子商务公司客户购买行为的现场趋势。使产品提供和确保供应链的可靠性对于想要让客户快乐的组织至关重要 - 并阻止他们从竞争对手购买。

亚马逊和沃尔玛等公司拥有长期使用的数据科学方法来发现购买模式。在一个有趣的早期例子中，沃尔玛注意到许多客户在预期飓风或热带风暴时购买的客户也购买了草莓突破馅饼。这种相关性，通常意外，可以帮助推动更有效的购买，库存管理和营销策略。

数据科学家的模式识别还具有各种各样的其他用例。例如，它可以帮助股票交易，风险管理，诊断医疗条件，地震分析和类似的东西自然语言处理（NLP），语音识别和计算机愿景。

预测建模

除了点发现模式和异常值之外，数据科学旨在使预测建模更准确。虽然预测性分析已经发生了几十年，但数据科学适用机器学习和其他算法方法通过创建更好地预测客户行为，金融风险，市场趋势和更多的模型来改善决策能力。

预测分析应用应用于广泛的行业，包括金融服务，零售，制造，医疗保健，旅行和政府。例如，制造商使用预测性维护系统帮助减少设备故障并改善生产正常运行时间。飞机制造商波音和空中客车还取决于预测性维护，以提高他们的舰队可用性。同样地，雪佛龙，BP等公司在能源部门使用预测建模，以提高维护成本高昂，困难和昂贵的环境中的设备可靠性。

此外，组织正在利用数据科学的预测力量来改善业务预测。例如，由制造商和零售商购买的公式化方法面对消费者和商业支出的突然变化由Covid-19大流行驱动。然而，在前瞻性公司中，这些脆性系统已被数据驱动的预测应用程序取代，更好能够响应不断变化的客户行为。

推荐发动机和个性化系统

客户和用户通常是最满意的，当产品和服务量身定制到他们的需求或兴趣时 - 特别是如果他们可以在右侧频道的正确时间获取合适的产品，则使用正确的消息和右侧通信的正确优惠服务水平和关注。并保持客户快乐和订婚意味着他们可能会继续返回。

然而，传统上是非常困难的，以达到个人的特定需求;这样做太耗时和昂贵。因此，大多数系统个性化产品或推荐物品需要将人们分成概括其特征的桶。虽然这种方法完全没有定制，但它仍然远非最佳。

幸运的是，数据科学，机器学习和大数据的组合现在使组织能够构建个人客户的详细档案。随着时间的推移，他们的系统可以学习人们的偏好并与他们有类似偏好的人匹配 - 一种称为超个性化的方法。

家庭仓库，Lowe和Netflix等公司超个性化技术通过数据科学推动，通过推荐发动机和个性化营销更好地将其产品集中在客户身上。金融服务公司也向客户提供超级个性化的优惠，而医疗组织正在利用该方法为患者和教育机构提供治疗和护理，提供高度量身定制的，自适应学习的学生。

分类和分类

数据科学工具显示了通过大量数据进行排序的真实功能，并根据学习的特征对其进行分类或分类。这尤其有用非结构化数据。虽然结构化数据可以通过架构轻松搜索和查询，但非结构化数据更难处理和分析。所有排序的电子邮件，文档，图像，视频，音频文件，文本和二进制信息是非结构化数据的形式。直到最近，挖掘了有价值的见解的数据被证明是一个挑战。

出现的深度学习使用人工神经网络来分析大数据集，具有更好的支持组织来做非结构化数据分析，从图像，对象和音频识别任务到基于文档类型的数据分类。例如，数据科学团队可以培训深度学习系统，以识别成堆文件中的合同和发票，并进行各种类型的信息识别。

政府机构还进入数据科学提供支持的分类和分类应用。例子包括使用图像识别来帮助的NASA揭示更深的见解关于空间中的对象和美国劳动统计局的基于事件报告分析的工作场所损伤自动化分类。

情绪和行为分析

建立机器学习和深度学习系统的数据分析能力，数据科学家正在挖掘数据的挖掘，以了解客户或用户的情绪及其行为。

通过情绪分析和行为分析应用程序，数据科学使组织能够更有效地识别购买和使用模式，并知道人们对产品和服务的看法以及它们如何满足于他们的经验。这些应用程序也可以分类客户情绪和行为并跟踪它们如何随时间变化。

旅行和酒店公司已经采用了这种高兴的方法来传播分析，以识别具有高度积极或消极经验的客户，以便快速回应。执法行动也分为情绪和行为分析，以发现事件，情况和趋势，例如，通过分析社交媒体职位。

会话系统

机器学习的最早应用之一是开发聊天设备，可能在没有人为干预的情况下具有稍微逼真的谈话。事实上，图灵测试如1950年通过计算先驱Alan TINGE，使用会话格式来指示系统是否可以模仿人类智能。因此，难怪组织正在寻找聊天和其他会话系统为了帮助增加现有的工作流程并接管以前由人类处理的一些任务。

数据科学对使业务有用的对话系统非常有帮助。数据科学家使用机器学习算法要在大量文本上培训这些系统，因此它们可以从数据中导出会话模式。结合高级NLP技术，聊天，智能代理商和语音助理现在从电话和网站到汽车到汽车，从事与人的文本和语音的互动 - 例如，找到信息，帮助处理事务和提供客户服务和支持。

自治系统

谈到汽车，一个长期梦想的AI Aficionados是自行车。进入汽车或卡车不会很棒，让它在你做其他事情的时候，不必注意在道路上发生的事情？数据科学在扮演大作用持续发展自动车辆以及AI驱动的机器人和其他智能机器。

由于数据科学工具和技术的使用继续在企业中扩展，因此它们可以启用的应用类型也是如此。

在实现自主系统现实方面存在众多挑战。例如，在汽车中，必须培训图像识别工具以识别各种相关元素：道路，其他车辆，交通管制设备，行人以及可能影响成功驾驶体验的其他任何东西。此外，自动驾驶系统需要了解如何制定秒第二决策，并准确地预测基于实时数据分析将发生的事情。数据科学家正在生产机器学习模型，可以协同行动，以帮助更加可行的自主车辆。

数据科学应用的未来

数据科学的力量已经应用于大数据管理，数据争吵，统计，机器学习和其他学科的组合的广泛领域可用于很大效果。由于数据科学工具和技术的使用继续在企业中扩展，因此它们可以启用的应用类型也是如此。

实际上，虽然CIO和CTO是现在组织中最重要的两个角色，但出现和越来越突出的突出首席数据官员- 通常负责数据科学计划，除其他功能之外 - 还显示了在数据提供的公司掌握的商业价值。在许多方面，数据科学的成功应用要发现对业务的关键见解和知识可能比生成数据的操作系统更重要。毕竟，它是真正燃料现代企业的数据。