Il existe de nombreuses industries utilisant la science des données, telles que la banque, la finance, l'industrie manufacturière, le trafic, le commerce électronique, l'industrie de l'éducation, etc. Par conséquent, certaines applications de sciences de données sont liées à. Dans cet article, nous verrons comment la science des données a changé. Nous verrons des crèches complètement modifiées sur la façon dont nous voyons des données. Enfin, nous discuterons de nombreuses situations qui rendent l'industrie mieux.

Deuxièmement, l'application supérieure de la science des données

Par conséquent, il existe une liste des applications de données supérieures.

1 Banque
Le secteur bancaire est l'une des plus grandes applications de la science des données. Les grandes données et les données scientifiques ont permis aux banques concurrentielles. Grâce à la science des données, les banques peuvent gérer leurs ressources efficacement. En outre, les banques peuvent prendre des décisionsPlus raisonnable en détectant la fraude, la gestion des données client, la modélisation des risques, l'analyse de prévision en temps réel, le segment client, V.V.

La Banque a également évalué la valeur du cycle de vie du client pour suivre le nombre de clients qu'ils possédaient. Il leur fournit un certain nombre de prévisions et de banques commerciales qui recevront ces prévisions de leurs clients. Dans le cas de la détection de la fraude, la banque permet à la société de vérifier la fraude des cartes de crédit, de l'assurance et de la comptabilité. Les banques peuvent également analyser les modèles et les cycles des clients et suggérer des services pour vous.

De plus, les banques sont capables de modéliser des risques par le biais de la science des données pour évaluer leur performance globale. Avec la science des données, les banques peuvent personnaliser le marketing personnalisé en fonction des besoins des clients. Dans une analyse en temps réel et les prévisions, les banques utilisent des algorithmes de la machine pour améliorer leur stratégie d'analyse. En outre, les banquesLes biens utilisent des analyses en temps réel pour comprendre les problèmes potentiels qui affectent sa performance.
2 Finance de

Les sciences des données ont joué un rôle important dans la réalisation de différentes tâches financières. Comme l'analyse des risques de la Banque, le secteur financier utilise également la science des données pour compléter cette tâche. Le secteur financier doit analyser le risque d'automatisation pour prendre des décisions stratégiques pour la société.
Utilisation de la machine d'apprentissage, ils identifient, surveillent et hiérarchisent les risques. Ces algorithmes de machines ont été formés pour un grand nombre de données client disponibles, contribuant à améliorer la rentabilité et la durabilité du modèle. De même, les institutions financières utilisent des machines d'apprentissage de la machine à prédire l'analyse. Il permet aux entreprises de prédire la valeur du cycle de vie du client et développe notre marché boursier.

Les données sur les données ont également joué un rôle important dans les transactions d'algorithmes. D'ailleursDonnées technologiques NR, les institutions financières peuvent prendre des décisions en fonction des données. Il joue également un rôle important dans la fourniture d'utilisateurs une meilleure expérience utilisateur. En modifiant une analyse approfondie et une priorité pour l'expérience client, les institutions financières peuvent établir des relations personnalisées avec les clients.

Il s'agit de promouvoir davantage pour analyser les clients en temps réel, augmenter la personnalisation. Grâce à une série de techniques d'analyse émotionnelles de clients et d'algorithmes de machines, nous pouvons promouvoir l'interaction des médias sociaux, améliorer leurs commentaires, analyser les commentaires des clients. De plus, des technologies d'apprentissage supplémentaires telles que le traitement des langues naturelles et l'exploitation minière des données aident à convertir des informations à une administration plus intelligente, ce qui contribue également à améliorer le bénéfice de la société.
3 Production

Au XXIe siècle, les scientifiques de données sont des ouvriers d'usineNouveau. Cela signifie que les scientifiques de données ont gagné des postes importants dans l'industrie manufacturière. La science des données est largement utilisée dans la fabrication de la production, de réduire les coûts et de l'augmentation des bénéfices. En outre, avec l'ajout de technologies telles que l'Internet des objets (IOD), la science des données permet aux entreprises de prédire les problèmes potentiels, à la surveillance des systèmes et à analyser les flux de données continus.

En outre, grâce à la science des données, l'industrie manufacturière peut surveiller les coûts d'énergie ou optimiser leur temps de production.
Par analyse complète des avis des clients, les scientifiques de données peuvent aider l'industrie à prendre de meilleures décisions et à améliorer la qualité des produits. L'automatisation est un autre aspect important de la science des données industrielles. Avec l'aide de l'histoire et des données en temps réel, les industries peuvent développer des systèmes indépendants, contribuant à promouvoir les lignes de production. Il élimine le travail excédentaireEt introduire des machines fortes, utilisez la technologie de la machine, telle que l'amélioration de l'apprentissage.
4 Transports

Une autre application importante de la science des données est l'expédition. Dans le domaine des transports, la science des données crée activement un environnement de conduite plus sûr pour le conducteur. Il joue également un rôle important dans l'optimisation des performances du véhicule et l'augmentation de la plus grande autonomie du conducteur. De plus, dans le domaine des transports, avec l'avènement de la conduite automatique, la science des données a positivement ajouté sa variété.
En analysant une analyse approfondie du régime de consommation de carburant, le comportement du conducteur et la surveillance des véhicules actifs, la science des données s'est stabilisée avec des talons dans l'industrie des transports. Les voitures de conduite automatiques sont le sujet le plus chaud au monde. Avec l'introduction de l'autonomie en renforçant l'apprentissage, les fabricants automobiles peuvent créer des voitures intelligentes. De plus, l'industrie des transports peut créer des itinéraires logistiquesMieux avec l'aide de la science des données. En utilisant diverses variables telles que des enregistrements de consommation, des positions, des indicateurs économiques et de la logistique, les fournisseurs de transport peuvent être optimisés et configurés des ressources appropriées peuvent être fournies.

De plus, diverses sociétés de transport comme l'optimisation utilisent la science des données pour optimiser les prix et fournir une meilleure expérience pour les clients. En utilisant des outils de prédiction forts, ils peuvent prédire le prix exact en fonction du mode météo, de la disponibilité du trafic, des clients.

5 Soins de santé

Dans le secteur des soins de santé, la science des données saute. Analyse de l'image médicale

Médicaments et génome
Découvrez le médicament

Modèle de prévision de diagnostic

1) Analyse des images médicales

Dans l'analyse de l'imagerie médicale, la science des données est une analyse des images médicales à rayons X tels que des images de résonance magnétique nucléaire, la numérisation CT a créé un impact mFort. Auparavant, les médecins et les juges doivent trouver des indices dans des images médicales. Toutefois, avec les progrès de la technologie et des mutations de calcul, il est possible de créer une machine qui détecte automatiquement les erreurs d'image. Les scientifiques de données ont créé de puissants outils de reconnaissance d'images permettant aux médecins de creuser des images médicales complexes profondes.

2) Science des données génomiques

La science des données génomiques applique des techniques statistiques aux séquences de génome, permettant aux biologistes et à la génétique de comprendre le handicap des défauts dans la structure du génotype. Il aide également à classer les maladies génétiques. Grâce à la science des données, nous pouvons analyser les réactions des gènes à différents médicaments. De plus, certaines technologies de données importantes, telles que MapReduce, raccourcissent de manière significative le temps de traitement de la séquence du génome.

3) Découvrez des médicaments

Un autre domaine important pour utiliser la science des données est d'explorer le médicament. De nouveaux médicaments candidats sont développésVisage explorant le médicament. La drogue découverte est un processus long et complexe. La science des données peut nous aider à simplifier ce processus et à nous fournir la compréhension rapide du taux de réussite des nouvelles découvertes. Grâce à la machine d'apprentissage, nous pouvons également analyser certaines combinaisons de médicaments et leurs effets sur différentes structures génétiques, prédisant ainsi les résultats.

4) Modèle de prévision de diagnostic

Avec le développement du modèle anticipé, les scientifiques de données peuvent aider à prédire la maladie des données historiques des patients. La science des données rend les étudiants à analyser des données, en utilisant des corrélations entre les variables de données, la fourniture de médecins et de praticiens médicaux.

5) Traitement de la langue naturelle

Traitement des langues naturelles est une technologie scientifique de données analysée comme des informations principales. En utilisant NLP, nous pouvons créer des robots intelligents pour répondre aux requêtes des utilisateurs. Cette application peut être étendue au domaine des soins de forceEn bonne santé et nous pouvons créer des robots pour répondre aux patients et leur fournir les directives de diagnostic appropriées.
6 Commerce électronique

L'industrie du commerce électronique et le secteur de la vente au détail bénéficieront de la science des données. Quelques façons de changer l'industrie du commerce électronique sur la science des données sont les suivantes:

Pour identifier les installations client potentielles, la science des données a reçu beaucoup d'utilisation.

Utilisation d'une analyse prédictive pour prédire les biens et services.

La science des données est également utilisée pour déterminer le style des produits populaires et prédire leurs tendances.
Par la science des données, les entreprises optimisent la structure des prix des consommateurs.

La science des données a également été largement utilisée dans la filtration collaborative, ce qui en fait la colonne vertébrale des recommandations avancées. Avec cette technologie, la plate-forme de commerce électronique peut fournir des informations détaillées sur nos clients.Achetez l'historique des clients et le même style. Ces types de recommandations hybrides, y compris le filtrage synergique et le filtrage basé sur le contenu, aidant le commerce électronique à fournir de meilleurs services aux clients.

Dans le même temps, la société a également analysé les commentaires des clients pour analyser les clients. Il utilise un traitement de langue naturelle pour analyser le texte et les enquêtes en ligne. La détection de fraude est le rôle essentiel des machines d'apprentissage dans le commerce électronique. Il est conçu pour échanger des fraudes et une fraude dans le commutateur de fil.

MARDI, Résumé - Demande scientifique de données

Enfin, nous concluons, la science des données a un impact très important pour toutes les applications. De nombreuses industries telles que la banque, le transport, le commerce électronique et les soins de santé utilisent la science des données pour améliorer les produits. La science des données est un grand domaine. Son application est donc aussi très grande et diversifiée. L'industrie a besoin de données pour promouvoir le développement, carLes données sont donc un aspect fondamental de toutes les industries actuelles.J'espère que vous aimez nos messages.Si vous avez des questions sur l'application Science de données, veuillez demander gratuitement.