データ サイエンスは、膨大で複雑なデータを分解して使用可能な形式に変換するのに役立つ学際的な研究分野です。 これらのデータの分析と、それを使用した効率的な作業の開始に役立ちます。 したがって、それはいくつかの分野で応用されています。
この記事では、データ サイエンスを利用するいくつかのセクターについて説明します。
バンキング:
データ サイエンスは、銀行業務で広く使用されています。 これにより、銀行の品質と作業プロセスが大幅に改善されました。 銀行は、顧客の個人情報や金銭的状況などのデータに大量にアクセスして分析する必要があります。 データ サイエンスを使用した運用により、十分なリソース管理が保証されます。
これにより、効率的な不正検出、リスク モデリング、顧客データ管理、分離などが保証されます。銀行は、顧客サイクルや投資パターンなどのデータを評価して、顧客に合わせていくつかのメリットを提供できます。 データ サイエンスにより、プロセス全体の自動化が可能になります。
銀行は、リスク モデリングを適用して全体的なパフォーマンスを評価し、パフォーマンスを妨げる根本的な要因を特定します。 リアルタイムの予測分析で機械学習アルゴリズムを構築し、データ管理と分析戦略を改善します。
輸送：
運輸部門では、ドライバーと顧客にとって安全な環境を作り出すことができます。 車両性能の最適化において重要な役割を果たし、強化学習と物流ルートの策定を通じてドライバーに優れた自律性を付与します。 自動運転車の形で、自動化は世界的なトレンドを生み出しました。
このセクターは、ドライバーの行動と燃料消費パターンから取得した広範なデータ分析から予測される改善を通じて、顧客満足度を高めることができます。 消費者の場所、経済状況、プロファイル、ロジスティクスなどのいくつかの変数を分析することで、配送ルートを最適化し、リソースを効果的に割り当てることができます。
同様に、運送会社は、強力な予測ツールを使用して旅行の標準料金を設定することもできます。
健康管理：
医療分野でのそのアプリケーションは、医師、研究者、および患者に大きな利益をもたらしました。 CT スキャン、MRI、X 線などの医用画像の分析は簡単になりました。 これらの身体表現の根底にある病気の調査も、画像認識ツールのおかげで複雑ではなくなりました。
機械学習の出現により、がんの増殖や腫瘍の早期発見が可能になりました。 それらの起源を追跡し、他の身体部分への進行を防ぐことが可能です. ゲノム科学では、遺伝子配列に統計的手法を適用することにより、遺伝子構造の欠陥を理解することができます。
研究は、命を救う薬と治療法の生産を促進しました。 科学者はまた、薬が体に及ぼす影響について広範な研究を行い、消費に安全な薬を処方することもできます. 予測分析により、データ サイエンティストは、患者の病歴の詳細が提供されると、さまざまな病気の結果を予測できます。
ヘルスケアは、自然言語処理 (NLP) を適用して、患者を正確に診断し、治療法を提案し、クエリに回答するためのインテリジェントなボットを作成できます。
電子商取引:
データ サイエンスにより、E コマース セクターは、潜在的な顧客ベースを分析し、そのサービスを予測することで、適切なアウトリーチ計画を作成できるようになりました。 予測およびセンチメント分析は、人気のある製品とスタイルを特定し、それらの傾向を予測するのに役立ちます。 NLP を使用して、価格の最適化を通じて顧客満足度を確保します。
共同のコンテンツ ベースのフィルタリングが適用され、各顧客の以前の購入や好みに基づいた高度な推奨システムが作成されます。
電子商取引では、これを使用して、マーチャント サークル間および電信送金での詐欺を検出します。