12 gängigste Data Science-Anwendungen im Jahr 2021

Data Science ist ein multidisziplinäres Gebiet, das wissenschaftliche Techniken und Rechenalgorithmen verwendet, um wertvolle Erkenntnisse und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu sammeln.

Es umfasst Mathematik, Statistik, statistische Modellierung, Informatik, Datenbanktechnologien, Programmierung, prädiktive Analyse, Signalverarbeitung, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, neuronale Netze, Signalverarbeitung und viele weitere fortschrittliche Prozesse.

Data Science ist zu einem der am schnellsten aufstrebenden Gebiete des 21. Jahrhunderts geworden. Seine Anwendungsgebiete sind sehr breit und umfassend.

Heute arbeiten mehr als 1000 Organisationen und private Einrichtungen einzeln und gemeinsam daran, einige der schwierigsten Probleme der Gesellschaft anzugehen. Der Nutzen ihrer Forschung ist unermesslich.

Lassen Sie uns tiefer graben und einige der häufigsten Anwendungen der Datenwissenschaft herausfinden.

12. Flugbetriebsmanagement

Bewerten Sie die Passagiernachfrage auf verschiedenen Strecken und steigern Sie den Gewinn pro Sitzplatz

Unternehmen wie EasyJet und Southwest Airlines haben operative Herausforderungen in erfolgreiche Data Science-Anwendungsfälle verwandelt.

Zu den ultimativen Vorteilen der Integration von Data Science in die Luftfahrtindustrie gehören genaue Reaktionen auf aktuelle und zukünftige Marktanforderungen, eine verbesserte Routenplanung, ein besseres Umsatzmanagement und die Implementierung profitabler Marketingstrategien wie Kundenbindungsprogramme.

Mit Data Science können Luftfahrtunternehmen ihre Preisstrategie verbessern und ihren Bestand verwalten. Viele haben den Gewinn pro Sitzplatz erfolgreich um mehr als 20 Prozent gesteigert. Einige Fluggesellschaften analysieren auch jedes Jahr Milliarden von Suchanfragen auf ihrer Website, um optimale Routen und Flugzeiten zu ermitteln.

11. Absichtsanalyse

Ermöglicht Unternehmen eine stärkere Kundenorientierung 

Vielleicht kennen Sie den Begriff „Sentiment-Analyse“. Es ist eine Methode, um eine Nachricht zu analysieren und zu entscheiden, ob die zugrunde liegende Stimmung negativ, positiv oder neutral ist. Die Absichtsanalyse beschleunigt den Prozess, indem die Absicht des Benutzers hinter einer Nachricht analysiert und festgestellt wird, ob es sich um eine Beschwerde, einen Vorschlag, eine Anfrage, eine Meinung oder eine Nachricht handelt.

Intent-Analysesysteme kombinieren maschinelles Lernen mit verschiedenen Analysefunktionen, von Low-Level-Tokenisierung und Syntaxanalyse bis hin zu High-Level-Sentiment-Analyse.

Betrachten Sie das Beispiel sozialer Beiträge, die unterschiedliche Absichten für ein Smartphone zeigen.

• “Hat es einen OLED-Bildschirm? ” — eine Abfrage
• “Es hätte 5000 mAh Akku statt 4200 mAh gebrauchen können ” – ein Vorschlag
• “Die Kameraqualität ist nicht gut ” — ein Feedback

Data Science kann das Muster der Absichten erkennen. Es ermöglicht Unternehmen, kundenorientierter zu sein, insbesondere in Bereichen wie Vertrieb und Kundensupport. Von der Annahme von Feedback über die Bearbeitung einer großen Anzahl von Anfragen bis hin zum Angebot eines personalisierten Service kann die Intent-Analyse ein wichtiges Werkzeug sein. Es kann auch verwendet werden, um Spam wie ungültige E-Mails, Nachrichten und Telefonanrufe zu erkennen.

10. Aufdecken von Finanzbetrug

Inkonsistenzen bei Transaktionen erkennen 

Betrügereien im Zusammenhang mit Kreditkartentransaktionen, Einkommensteuererklärungen, Versicherungsansprüchen usw. sind für Unternehmen und Regierungen ein großes Problem. Es gibt keine spezielle Software oder Algorithmen, die für alle Arten von Betrug in allen Branchen geeignet sind. Die Merkmale des Problems variieren in jeder Situation.

Daher ist jedes Data-Science-Tool anders konzipiert, um Inkonsistenzen innerhalb der Domäne jeder Branche zu erkennen. Einige dieser Tools behandeln die Betrugserkennung als überwachtes Klassifizierungsproblem, und einige haben ihre eigene Methode, das Problem anzugehen, wie z. B. Clusteranalyse, Zeitreihenanalyse, Breakpoint-Analyse, Echtzeitüberwachung von Transaktionen usw.

Verschiedene Methoden zur Erkennung verschiedener Betrugsarten: 

• Neurale Netze werden verwendet, um Bilanzbetrug aufzudecken.
• Bayesian lernende neuronale Netze können Krankenversicherungsbetrug, Telekommunikationsbetrug und betrügerische Transaktionen mit Kreditkarten effizient erkennen.
• Die Linkanalysetechnik verwendet Datensatzverknüpfungen und Methoden sozialer Netzwerke, um Beziehungen zwischen bekannten Betrügern und anderen Personen zu finden.
• Unüberwachte Algorithmen für maschinelles Lernen werden verwendet, um neuartige Betrugsarten zu erkennen.

9. Routenoptimierung in Echtzeit

Minimieren Sie die Entfernung und die Reisekosten 

Mithilfe von Datenwissenschaft und angewandter Technik können wir die Reisezeiten zwischen zwei Standorten genau vorhersagen.

Nehmen wir an, ein Lieferunternehmen hat 1.000 Verkaufsrouten, 50 Geschäfte und einen starken Kundenstamm von 50.000. Ziel ist es, Pakete so schnell wie möglich an alle Kunden zu liefern und dabei weniger Entfernungen zurückzulegen. Dies ist ein NP-schweres Problem.

Mit einem dreidimensionalen Ansatz und ausgeklügelten Routenmapping-Algorithmen kann das Unternehmen die Herausforderung mit hoher Präzision lösen. Diese Data-Science-Algorithmen bilden Standorte in der Nähe ab und erstellen Teilmengen für Lieferpunkte, die näher beieinander liegen.

Die meisten Unternehmen verwenden branchenübergreifende oder dynamische Programmierung und genetische Algorithmen, um hochmoderne Lösungen zu erhalten. Es hilft ihnen, erhebliche Betriebskosten zu sparen, indem die Anzahl der Lieferfahrzeuge reduziert wird, ohne Pakete zu verzögern.

8. Kriminalitätsanalyse

Kriminalitätskarte und Kriminalitätsanalyse in Spanien 

Kriminalfälle schneller lösen und zukünftige kriminelle Aktivitäten an bestimmten Orten vorhersagen 

Die Kriminalitätsanalyse kann als ein Zweig der Analytik angesehen werden, bei dem statistische Tools und Techniken verwendet werden, um verschiedene Daten zu untersuchen, um die Kriminalität schneller aufzuklären und Kriminalität basierend auf vergangenen Ereignissen vorherzusagen, die in der Zukunft passieren könnten.

Dazu gehört die Analyse interner Polizeieinsätze, der Opfer von Straftaten, der Unordnung und der Lebensqualität. Die Erkenntnisse (extrahiert mit Data Science) können für Patrouillenaktivitäten, Kriminalprävention, strafrechtliche Ermittlungen und Strafverfolgung sowie die Auswertung polizeilicher Bemühungen verwendet werden.

Moderne Tools bieten einen Rahmen, um die kriminellen Netzwerke zu visualisieren und sie durch verschiedene Techniken des maschinellen Lernens unter Verwendung von Google Maps und verschiedenen R-Paketen zu untersuchen.

7. Gezielte Werbung

Schalten Sie Anzeigen für die richtige Zielgruppe, um die Kosten für die Kundengewinnung zu senken 

Gute Werbung war schon immer einer der Hauptgründe für den Erfolg des Unternehmens. Aber es geht nicht nur darum, das Produkt mit einem einprägsamen Satz zu bewerben; Es geht auch darum, die Botschaft zur richtigen Zeit und im richtigen Kontext an die richtigen Personen zu übermitteln.

Data Science ist für Werbetreibende und Vermarkter von entscheidender Bedeutung geworden, da sie Tausende von Signalen in Echtzeit analysieren und Anzeigen im richtigen Moment an die richtige Zielgruppe schalten müssen. Maschinelles Lernen ist auch wichtig, um das vergangene Verhalten des Benutzers zu analysieren (Site-Besuche, Suchen, Käufe).

Je mehr Daten Sie haben, desto bessere Targeting-Ergebnisse erzielen Sie. Im Folgenden sind die Anwendungsfälle für zielgerichtete Werbung aufgeführt.

• Visual Merchandising:ist eine Marketingpraxis im Einzelhandel, bei der es um die Optimierung der Präsentation von Produkten und Dienstleistungen geht. Dazu gehören Beleuchtung, Farbkombinationen, kreative visuelle Darstellungen und andere Elemente, um die Aufmerksamkeit der Kunden zu erregen.
• Programmatische Werbung:ist definiert als der automatisierte Kauf und Verkauf von Online-Werbeflächen. Es ermöglicht Marken oder Agenturen, innerhalb von Millisekunden über ein ausgeklügeltes Ökosystem Anzeigenimpressionen auf Publisher-Websites oder -Anwendungen zu kaufen.
• Smart Bidding:ist eine Teilmenge automatisierter Gebotsstrategien, die maschinelles Lernen verwenden, um Anzeigen bei jedem Gebotsprozess für einen höheren Conversion-Wert zu optimieren.

6. Erweiterte Bilderkennung

Muster erkennen und zwischen mehreren Bildsätzen unterscheiden

Moderne Data-Science-Software kann menschliche Gesichter genau erkennen und sie mit allen in ihrer Datenbank verfügbaren Bildern abgleichen. Es ist intelligent genug, um spezielle Muster zu erkennen, sei es Gesichtsausdruck oder Textur. Einige Programme sind darauf ausgelegt, Daten aus komplexen Diagrammen zu sammeln und/oder handgeschriebenen Text zu erkennen.

Zusätzlich zur Gesichtserkennung können Data-Science-Tools Methoden des maschinellen Lernens nutzen, um in einem Kamerarahmen erfasste Objekte zu erkennen. Sie können Formen und Farben erkennen und sogar die Abmessungen aller Objekte in Echtzeit messen, wodurch Benutzer detaillierte Einblicke in den Inhalt des Bildes erhalten.

Sowohl die Bilderkennung als auch die Objekterkennung werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, von intelligenten Fotobibliotheken und gezielter Werbung bis hin zu Barrierefreiheit für Sehbehinderte und erweiterten Recherchemöglichkeiten. Technologiegiganten wie Microsoft und Google investieren massiv in die Bilderkennungsforschung und verwandte Anwendungen.

5. Spieleentwicklung

Erfahrung, Interaktionsstrategie und Umsatz der Spieler verbessern 

Es gibt zwei Hauptelemente, die ein Spiel erfolgreich machen:Handlung und Grafik. Sie halten die Spieler beschäftigt und am Spiel interessiert.

Die in einem Spiel gesammelten Daten können auf vielfältige Weise verwendet werden. Viele Unternehmen verwenden beispielsweise Spieleanalysen, um spezifisches Wissen darüber zu erhalten, was die Spieler wollen, wie viel Zeit sie auf jeder Stufe verbracht haben und welcher Teil ihnen am besten gefallen hat.

Data Science wird verwendet, um Modelle zu erstellen, Algorithmen für maschinelles Lernen zu stärken und Optimierungspunkte und Trends zu identifizieren, um das Spielerlebnis zu verbessern. Es ermöglicht Entwicklern, neue Spielkonzepte und Handlungsstränge zu entwickeln und interaktive Szenarien mit den zuvor gewonnenen Daten zu erstellen.

4. Herstellung

Bildnachweis:intellipaat

Erleichtert vorbeugende Wartung und Fehlervorhersage

Die Art und Weise, wie Data Science in der Fertigung eingesetzt wird, ist in gewisser Weise einzigartig. Dies liegt daran, dass es viele verschiedene Arten von Fertigungseinheiten gibt und jede unterschiedliche Anforderungen hat.

Data Science wird hauptsächlich verwendet, um wertvolle Informationen aus Herstellungsprozessen zu extrahieren. Diese Informationen können Unternehmen dabei helfen, Gewinne zu maximieren, Risiken zu minimieren und die Produktivität zu analysieren.

Die Raytheon Technologies Corporation verwendet beispielsweise eine Softwarelösung namens Manufacturing Execution Systems, die Fabrikdaten sammelt und auswertet. Bei der Analyse ihrer Daten stellte das Unternehmen fest, dass eine Schraube in einem der Module 13-mal gedreht werden muss. Wenn es nur 10 oder 12 Mal gedreht wird, zeigt das System einen Fehler an und hält die Installation an.

Bei richtiger Analyse können die Informationen verwendet werden, um

• Maschinenausfallraten schätzen
• Identifizieren Sie energieineffiziente Komponenten
• Optimierung der Bestandsverwaltung
• Optimierung der Werksfläche

Unternehmen wie GM und Ford werten riesige Datenmengen aus – einschließlich aller internen und externen Quellen, von Sensoren und Prozessoren bis hin zu Materialqualität und Leistung –, um Produktionszeiten zu verbessern, Energiekosten zu minimieren und den Gewinn zu maximieren.

3. Genomforschung

Hilft uns, die menschliche Gesundheit und Krankheit besser zu verstehen 

In den letzten zehn Jahren sind biomedizinische Forschungsprojekte und groß angelegte Kooperationen schnell gewachsen. Infolgedessen werden jedes Jahr riesige Mengen an Genomdaten (2.000 bis 40.000 Petabyte) generiert.

Data Science ermöglicht Bioinformatikern und Genetikern, praktische Erkenntnisse aus solch riesigen und komplizierten Datensätzen zu gewinnen, damit sie verstehen können, wie sich Unterschiede in der DNA auf die menschliche Gesundheit und Krankheit auswirken.

Sie verwenden Data-Science-Tools wie Aligner, um die Position einzelner Komponenten der DNA-Sequenz zu analysieren. Das Softwareprogramm identifiziert die Stellen, an denen sich eine bestimmte Sequenz des menschlichen Genoms von anderen Sequenzen des menschlichen Genoms unterscheidet.

Diese genomischen Unterschiede können variieren. Es kann so klein sein wie ein einzelner DNA-Buchstabe oder so groß wie Chromosomenanomalien. Durch die Analyse solcher Unterschiede können Forscher herausfinden, was häufige Krankheiten, Krebs und seltene Erkrankungen genau verursacht.

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2. Bildung

Verbessern Sie die Leistung und die Lehrmethoden der Schüler 

Data Science hat die Fähigkeit, den Bildungssektor zu revolutionieren. Es kann Lehrern helfen, adaptive Lerntechniken anzuwenden, die darauf abzielen, effektive und maßgeschneiderte Lernpfade bereitzustellen, um jeden Schüler einzubeziehen.

Zu diesem Zweck werden bereits mehrere maschinelle Lernalgorithmen wie Entscheidungsbäume, logistische Regression und Random Forest verwendet.

Data Science ermöglicht es Administratoren auch, die Aktivitäten und Lehrmethoden von Lehrern zu analysieren. Es liefert wertvolle Informationen, die Stärken und Schwächen der Fakultäten aufzeigen. Dies könnte Lehrern helfen, sich entsprechend zu verbessern und die effektivsten Lehrmethoden zu ermitteln.

Die University of Nevada hat datenwissenschaftliche Methoden zur Analyse von Studentendaten und zur Vorhersage ihrer Leistung angepasst. Ein weiteres Beispiel ist die University of Florida, die verschiedene Techniken verwendet, um Muster und Trends zu erkennen, um eine maßgeschneiderte Studentenerfahrung zu bieten.

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1. Wirkstoffforschung und -entwicklung

Data Science steigert die Effizienz des gesamten F&E-Prozesses 

Die Kombination aus fortschrittlicher Analytik und Rechenleistung macht Data Science zu einer wichtigen Kerndisziplin in der pharmazeutischen Forschung.

Die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lerntechniken in die Wirkstoffforschung hat die Zeit erheblich verkürzt und die Effizienz des gesamten F&E-Prozesses erhöht.

Fortschrittliche Tools wie das DeepPurpose-Toolkit wurden verwendet, um mehr als 50 Modelle für die Vorhersage der Wirkstoff-Ziel-Interaktion (DTI) freizuschalten, eine grundlegende Aufgabe in der Wirkstoffforschung. DeepPurpose ermöglicht auch eine einfache Schnittstelle für virtuelles Screening und die Wiederverwendung von Medikamenten.

Von Cognizant entwickelte Data-Science-Lösungen haben mehreren Pharmaunternehmen dabei geholfen, den mühsamen Prozess der Querverweise von klinischen Forschungsstudien zu Krebsmedikamenten zu verbessern.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Data Analytics und Data Science?

Während sich die Datenanalyse darauf konzentriert, die historischen Aufzeichnungen im Kontext zu betrachten, konzentriert sich die Datenwissenschaft auf die Erstellung von Vorhersagemodellen, die vorhersagen oder analysieren können, was als nächstes kommt.

Ein Datenanalyst kann beispielsweise Big Data synthetisieren, um Fragen zu beantworten wie „Welches Produkt/welche Produkte haben im letzten Herbst den höchsten Gewinn generiert?“ Der Data Scientist hingegen kann Methoden des maschinellen Lernens verwenden, um Feedback und Kundenverhalten zu analysieren und vorherzusagen, welche Produkte und Dienstleistungen in diesem Jahr besser abschneiden werden.

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Wie viel verdienen Data Scientists?

Laut dem US Bureau of Labor Statistics beträgt das durchschnittliche Gehalt von Data Scientists 111.000 $ pro Jahr. Erfahrene Data Scientists (Fachkräfte auf Managerebene) verdienen bis zu 250.000 $ pro Jahr.

Kalifornien, Texas, New York, Illinois und Washington sind die Bundesstaaten mit den höchsten Beschäftigungszahlen in Data Scientists und Mathematikberufen.

Wie sieht die Zukunft von Data-Science-Plattformen aus?

Die Akzeptanz von Data-Science-Plattformen nimmt deutlich zu. Es bietet Flexibilität für Open-Source-Programme und Skalierbarkeit von Computerressourcen. Außerdem kann es leicht an zahlreiche Datenarchitekturen angepasst werden.

Laut dem Grand View Research-Bericht wird der globale Markt für Data-Science-Plattformen bis 2027 26 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer CAGR von 26,9 % wachsen. Fortschritte bei künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzwerken werden der Schlüsselfaktor für dieses phänomenale Wachstum sein.