2021年の12の最も一般的なデータサイエンスアプリケーション

• 「 OLEDスクリーンはありますか？ 」—クエリ
• 「 4200mAhの代わりに5000mAhのバッテリーを使用できたはずです 」—提案
• 「カメラの品質が良くありません 」—フィードバック

データサイエンスは意図のパターンを特定できます。これにより、特に販売や顧客サポートなどの分野で、企業はより顧客中心になります。フィードバックの取得から多数のクエリの処理、パーソナライズされたサービスの提供まで、インテント分析は重要なツールになり得ます。また、無効な電子メール、メッセージ、電話などのスパムを検出するためにも使用できます。

10。金融詐欺の検出

トランザクションのスポットの不整合

クレジットカード取引、所得税申告、保険金請求などを伴う詐欺は、企業や政府にとって大きな懸念事項です。あらゆる業界のあらゆる種類の詐欺に対応できる特定のソフトウェアやアルゴリズムはありません。問題の特徴は状況によって異なります。

したがって、すべてのデータサイエンスツールは、各業界のドメイン内の不整合を検出するために異なる方法で設計されています。これらのツールの中には、不正検出を教師あり分類問題として扱うものもあれば、クラスター分析、時系列分析、ブレークポイント分析、トランザクションのリアルタイム監視など、問題に対処する独自の方法があるものもあります。

さまざまな種類の不正を検出するためのさまざまな方法：

• ニューラルネットは、財務諸表の不正を検出するために使用されます。
• ベイジアン学習ニューラルネットワークは、医療保険詐欺、電気通信詐欺、およびクレジットカードから行われた不正取引を効率的に検出できます。
• リンク分析手法では、レコードリンケージとソーシャルネットワークの手法を利用して、既知の詐欺師と他の個人との関係を見つけます。
• 教師なし機械学習アルゴリズムを使用して、新しいタイプの不正行為を特定します。

9。リアルタイムルート最適化

距離と旅費を最小限に抑える

データサイエンスと応用工学の力を利用して、2つの場所間の移動時間を正確に予測できます。

配送会社に1,000の販売ルート、50の店舗、50,000の強力な顧客基盤があるとします。目的は、より短い距離をカバーしながら、できるだけ早くすべての顧客にパッケージを届けることです。 これはNP困難な問題です。

同社は、3次元アプローチと高度なルートマッピングアルゴリズムを使用して、課題を非常に正確に解決できます。これらのデータサイエンスアルゴリズムは、近接する場所をマッピングし、互いに近い配信ポイントのサブセットを作成します。

ほとんどの企業分枝限定法または動的計画法と遺伝的アルゴリズムを使用して、最先端のソリューションを取得します。パッケージを遅らせることなく配送車両の数を減らすことで、運用コストを大幅に節約できます。

8。犯罪分析

スペインの犯罪地図と犯罪の分析

犯罪事件をより迅速に解決し、特定の場所での将来の犯罪活動を予測します

犯罪分析は、統計ツールと手法を使用してさまざまなデータを調べ、犯罪をより迅速に解決し、過去の出来事に基づいて将来発生する可能性のある犯罪を予測する分析の一分野と見なすことができます。

これには、警察の内部活動、犯罪被害者、障害、および生活の質の問題の分析が含まれます。洞察（データサイエンスで抽出）は、パトロール活動、防犯、犯罪捜査と起訴、警察の取り組みの評価に使用できます。

最新のツールは、犯罪ネットワークを視覚化し、GoogleマップとさまざまなRパッケージを使用したさまざまな機械学習手法でそれらを調べるためのフレームワークを提供します。

7。ターゲット広告

適切なオーディエンスに広告を表示して、顧客獲得コストを削減します

優れた広告は、常に会社の成功の背後にある主な理由の1つです。しかし、それはキャッチーなフレーズで製品を宣伝することだけではありません。また、適切な人に適切なタイミングで適切なコンテキストでメッセージを配信することも重要です。

データサイエンスは、何千ものシグナルをリアルタイムで分析し、適切なタイミングで適切なオーディエンスに広告を配信する必要がある広告主やマーケターにとって重要になっています。機械学習は、ユーザーの過去の行動（サイト訪問、検索、購入）を分析するためにも不可欠です。

データが多いほど、より良いターゲティング結果が得られます。以下は、ターゲット広告の使用例です。

• ビジュアルマーチャンダイジング：小売業界でのマーケティング手法であり、製品やサービスのプレゼンテーションを最適化することを含みます。これには、照明、色の組み合わせ、クリエイティブなビジュアルディスプレイ、および顧客の注意を引くための他の要素が含まれます。
• プログラマティック広告：オンライン広告スペースの自動売買と定義されています。ブランドや代理店は、洗練されたエコシステムを通じて数ミリ秒以内にサイト運営者のウェブサイトやアプリケーションで広告のインプレッションを購入できます。
• スマート入札：自動入札戦略のサブセットであり、機械学習を使用して、入札プロセスが発生するたびにコンバージョン値が高くなるように広告を最適化します。

6。高度な画像認識

パターンを認識し、複数の画像セットを区別します

最新のデータサイエンスソフトウェアは、人間の顔を正確に認識し、データベースで利用可能なすべての写真と照合することができます。顔の表情や質感など、特別なパターンを認識するのに十分スマートです。一部のプログラムは、複雑な図からデータを収集したり、手書きのテキストを認識したりするように設計されています。

顔認識に加えて、データサイエンスツールは機械学習手法を利用して、カメラフレームにキャプチャされたオブジェクトを検出できます。形状や色を検出し、すべてのオブジェクトの寸法をリアルタイムで測定することもできるため、ユーザーは画像のコンテンツに関する詳細な洞察を得ることができます。

画像認識と物体検出の両方が、スマートフォトライブラリやターゲット広告から、視覚障害者や強化された研究機能のアクセシビリティに至るまで、さまざまな分野で使用されています。 MicrosoftやGoogleなどの大手テクノロジー企業は、画像認識の研究と関連アプリケーションに多額の投資を行っています。

5。ゲーム開発

プレーヤーのエクスペリエンス、エンゲージメント戦略、収益を改善する

ゲームを成功させるには、ストーリーとグラフィックの2つの主要な要素があります。プレーヤーの関心を維持し、プレイに興味を持ってもらうことができます。

ゲームで収集されたデータは、さまざまな方法で使用できます。たとえば、多くの企業はゲーム分析を使用して、プレーヤーが何を望んでいるか、各ステージでどのくらいの時間を費やしたか、どの部分を最も楽しんだかについての特定の知識を取得しています。

データサイエンスを利用して、モデルを作成し、機械学習アルゴリズムを強化し、最適化のポイントと傾向を特定して、ゲーム体験を向上させます。これにより、開発者は新しいゲームコンセプトやストーリーを考え出し、以前に取得したデータを使用してインタラクティブなシナリオを構築できます。

4。製造

画像クレジット：intellipaat

予防保守と障害予測を容易にします

データサイエンスが製造業で使用される方法は、特定の点で独特です。これは、製造ユニットにはさまざまな種類があり、それぞれに要件が異なるためです。

データサイエンスは、主に製造プロセスから貴重な情報を抽出するために使用されます。この情報は、企業が利益を最大化し、リスクを最小化し、生産性を分析するのに役立ちます。

たとえば、Raytheon Technologies Corporationは、工場の床のデータを収集して評価する製造実行システムと呼ばれるソフトウェアソリューションを使用しています。彼らのデータを分析したところ、同社は、モジュールの1つにあるネジを13回回す必要があることを発見しました。 10回または12回しか回転しなかった場合、システムはエラーを点滅させ、インストールを停止します。

適切に分析すると、その情報を使用して

• 機械の故障率を見積もる
• エネルギー効率の悪いコンポーネントを特定する
• 在庫管理の合理化
• 工場の床面積を最適化する

GMやフォードなどの企業は、センサーやプロセッサから材料の品質やパフォーマンスに至るまで、すべての内部および外部ソースを含む大量のデータを評価して、生産時間を改善し、エネルギーコストを最小限に抑え、利益を最大化します。

3。ゲノミクス研究

人間の健康と病気をよりよく理解するのに役立ちます

過去10年間で、生物医学研究プロジェクトと大規模なコラボレーションが急速に成長しました。その結果、毎年大量のゲノムデータ（2,000〜40,000ペタバイト）が生成されています。

データサイエンスにより、バイオインフォマティクスや遺伝学者は、このような巨大で複雑なデータセットから実用的な洞察を抽出できるため、DNAの違いが人間の健康や病気にどのように影響するかを理解できます。

彼らは、アライナーなどのデータサイエンスツールを使用して、DNA配列の個々のコンポーネントの位置を分析します。ソフトウェアプログラムは、特定のヒトゲノム配列が他のヒトゲノム配列と異なる場所を特定します。

これらのゲノムの違いは異なる場合があります。それは、単一のDNA文字のように小さい場合もあれば、染色体異常のように大きい場合もあります。このような違いを分析することで、研究者は一般的な病気、癌、まれな障害の正確な原因を突き止めることができます。

読む：15の最高のテストデータ生成ツール

2。教育

生徒の成績と教授法を改善する

データサイエンスには、教育セクターに革命を起こす能力があります。これは、教師が各生徒を引き付けるための効果的でカスタマイズされた学習パスを提供することを目的としたアダプティブラーニング手法を採用するのに役立ちます。

決定木、ロジスティック回帰、ランダムフォレストなど、いくつかの機械学習アルゴリズムがこの目的ですでに使用されています。

データサイエンスにより、管理者は教師の活動と教授法を分析することもできます。学部の長所と短所を示す貴重な情報を提供します。これは、教師がそれに応じて改善し、最も効果的な教授法を特定するのに役立つ可能性があります。

ネバダ大学は、学生のデータを分析し、その成績を予測するためにデータサイエンス手法を採用しています。もう1つの例は、フロリダ大学です。これは、さまざまな手法を使用してパターンと傾向を特定し、カスタマイズされた学生体験を提供します。

読む：4種類のデータ[例付き]

1。創薬と開発

データサイエンスにより、R＆Dプロセス全体の効率が向上します

高度な分析とコンピューティング能力の組み合わせにより、データサイエンスは製薬研究の重要なコア分野になっています。

人工知能と機械学習技術を創薬に統合することで、時間を大幅に短縮し、研究開発プロセス全体の効率を向上させました。

DeepPurposeツールキットなどの高度なツールを使用して、創薬の基本タスクである創薬ターゲット相互作用（DTI）予測の50を超えるモデルのロックを解除しました。 DeepPurposeは、仮想スクリーニングとドラッグリポジショニングのためのシンプルなインターフェースも容易にします。

Cognizantによって開発されたデータサイエンスソリューションは、いくつかの製薬会社が抗がん剤に関する研究臨床試験を相互参照するための面倒なプロセスを改善するのに役立ちました。

読む：使用する13のベストデータサイエンスツール

よくある質問

データ分析とデータサイエンスの違いは何ですか？

データ分析はコンテキスト内の履歴レコードの表示に重点を置いていますが、データサイエンスは、次に来るものを予測または分析できる予測モデルの作成に重点を置いています。

たとえば、データアナリストはビッグデータを統合して、「昨年の秋に最も利益を上げた製品はどれか」などの質問に答えることができます。一方、データサイエンティストは、機械学習手法を使用してフィードバックと顧客の行動を分析し、今年どの製品とサービスのパフォーマンスが向上するかを予測する場合があります。

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データサイエンティストはいくら支払われますか？

米国労働統計局によると、データサイエンティストの平均給与は年間111,000ドルです。経験豊富なデータサイエンティスト（マネージャーレベルの専門家）は、年間最大250,000ドルを稼ぎます。

カリフォルニア、テキサス、ニューヨーク、イリノイ、ワシントンは、データサイエンティストと数理科学の職業で最も高い雇用レベルを誇る州です。

データサイエンスプラットフォームの未来は何ですか？

データサイエンスプラットフォームの採用は大幅に増加しています。オープンソースプログラムへの柔軟性とコンピュータリソースのスケーラビリティを提供します。さらに、多数のデータアーキテクチャと簡単に連携できます。

Grand View Researchのレポートによると、世界のデータサイエンスプラットフォームの市場規模は2027年までに260億ドルに達し、CAGRは26.9％で成長します。人工知能とニューラルネットワークの進歩は、この驚異的な成長の背後にある重要な要因になります。