零售和医疗保健行业的数据科学用例

介绍

由于大流行后的世界在处理人类苦难时拒绝听天由命，数据已成为减轻几乎所有生活领域的人类苦难的最可靠方式。企业必须在各个行业做出明智的决策。当他们能够访问准确的数据时，这是可能的，这些数据不再是关于姓名、联系方式、地址等。企业需要拥有能够让他们对行为模式、思维过程、文化、社会、他们客户的政治和金融背景。

这种强烈的消费者需求不可避免地导致数据科学实践、方法论、工具、技术和数据科学工作的兴起。根据 AIM Research 于 2021 年 6 月发布的薪资报告——“数据科学家的薪资中位数下降了 6.9% 至卢比。134 万卢比与卢比的工资中位数相比。2020 年和 2021 年 8 月为 144 万卢比。但是，它再次增加到卢比。136 万卢比，预计到 2022 年还会增加。”

各行各业的数据科学用例反映了数据科学日益增长的重要性、对 MLOps 的日益关注以及不同行业对自动化的需求。

为什么需要数据科学？

随着计算机科学和统计学的融合，数据科学应运而生。许多行业使用数据科学的产品反映了它如何解决复杂的业务痛点并增强客户体验。每个企业都需要了解数据科学的用途以及数据科学如何帮助企业。让我们详细讨论一下。

• 数据科学使组织能够做出影响底线并提高投资回报率的战略决策。

• 数据科学使组织能够在消费者旅程的每个阶段了解并取悦客户体验，从而获得更好的客户满意度。

• 数据科学提供的数据驱动的见解使组织能够满足客户需求并设计出吸引消费者并增加价值的产品。

• 情绪分析是数据科学的另一个方面，可以帮助组织了解客户的心态。

• 数据科学使组织能够了解客户需求并个性化他们的购买体验，从而弥合了消费者与企业之间的鸿沟。

数据科学用例

人们说“数据是新石油，数据科学是内燃机”。企业数据科学侧重于收集、处理、分析和数据可视化。方法或数据科学应用程序通常取决于特定的业务领域。因此，它会更好；如果您计划聘请在特定技能方面经验丰富的数据科学家。

包括医疗保健、金融、能源、媒体等在内的每个行业都意识到使用数据科学来简化运营、提高投资回报率、做出准确的业务决策和优化流程的重要性。我们将探索零售中的数据科学用例和医疗保健中的数据科学用例。

让我们讨论零售业中的数据科学用例。

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零售中的数据科学用例

零售中的数据科学应用无疑会促进分类等业务；推荐; 物流、供应链管理、需求预测等。此外，它还在优化产品/服务价格、预测性维护、客户流失预测和数据驱动的产品管理方面发挥着重要作用。

根据 IBM 的研究，62% 的零售商承认由于数据科学应用程序而获得了显着的竞争优势。

Target——零售业数据科学用例示例

Target的分析团队开始在定制数据科学应用程序的帮助下分析其客户的购买趋势。这让他们可以在客户知道之前提前知道客户的怀孕状况。此外，他们创建的预测分析模型非常强大，可以预测可能的预产期。这些铺天盖地的信息帮助零售公司将这些客户作为目标客户，将他们的胎儿用品与常规产品和优惠券一起销售。

让我们来看看数据科学如何帮助零售组织从准确的数据中获得最大收益：

1. 推荐引擎

推荐引擎可以被认为是零售业最好的数据科学用例之一。它的工作原理是过滤信息并为零售商提供消费者行为模式。基于这些信息，零售商可以为有兴趣购买产品或服务的目标客户定制他们的报价。上面提到的 Target 的数据科学示例，恰好代表了使用推荐引擎获得更好结果的最佳方式。

协作、基于内容和混合是推荐引擎中使用的三个主要过滤器。协同过滤器根据用户偏好提供推荐，而基于内容的过滤器采用以产品为中心的方法，混合推荐使用这两种过滤器。如果零售商可以根据客户偏好推荐产品/服务，将会促进销售和收入。因此，零售商如果打算采用数据科学，就需要了解零售业的详细数据科学知识。

2.欺诈检测

各行各业在线交易的巨大增长导致了严重的欺诈行为。当涉及如此多的数据时，基于规则的欺诈检测方法不再适用，即使是为了实施犯罪。数据科学应用程序经过定制，可使用在线交易期间生成的数据来预测欺诈。深度神经网络 (DNN) 等数据科学和机器学习技术也用于检测商业交易欺诈。

3. 个性化营销

根据埃森哲的研究，73% 的消费者希望从零售商那里购买商品，这些零售商使用他们的信息为他们提供他们想要的购物体验。零售商需要通过使用各种数据科学策略来满足这种消费者需求。其中一种策略是整合个性化推荐。这些个性化推荐考虑了用户的浏览历史、过去的购买、喜欢和不喜欢。许多电子商务巨头正在零售业中使用这一数据科学用例。

Netflix - 零售业数据科学用例示例

你有没有想过你是如何在什么都不做的情况下得到你最喜欢的节目的推荐的？事实上，Netflix 拥有最好的数据科学应用程序之一。它访问并收集与全球观众的观看习惯和内容偏好相关的所有数据。他们使用 ML 算法和 AI 模型，开发了排名算法和交错等数据科学技术，以向目标受众推荐最相关的内容。

4.价格优化

价格优化是另一个重要的数据科学用例，涉及各种在线技巧和客户方法。通过多方渠道获取数据，并进行分析，准确定位客户人口统计数据，如年龄、性别、地点、购买态度、购买季节、价格预期（涉及同一产品在不同平台的价格比较）。所有数据洞察力帮助他们为产品制定理想价格或为独立客户开展个性化营销活动。

让我们再次以 Netflix 为例。您还记得 Netflix 是如何改变其在印度的定价计划以增加其订户基础的吗？好吧，Netflix 使用数据科学应用程序来识别客户行为模式并优化适合吸引更多客户的定价计划，并在印度的绝对收入方面比其竞争对手更有利可图。

5.交叉销售和追加销售

交叉销售是指向客户推荐互补产品供他们购买，而向上销售是指推荐比他们想购买的产品更好的产品。许多零售商和电子商务巨头已经采用这种数据科学用例来增加收入并增强客户体验。

亚马逊——零售业数据科学用例示例

它为您提供了在购买桌子时购买椅子的建议；它是交叉销售。但是，当它向您展示一张比您考虑购买的桌子更好的桌子时，它就是追加销售。亚马逊通过访问所有客户的信息，例如他们的姓名、搜索历史、购买意向、支付方式和地址，使这一切成为可能。这些数据使亚马逊能够提供定制的建议以及交叉销售和追加销售。

6. 客户情绪分析

情绪分析是最新和最先进的数据科学用例之一。它取代了耗时的焦点小组和客户群分析客户产品体验的传统方法。零售商现在从社交媒体获取数据，以及消费者在在线门户网站上留下的反馈。他们分析这些数据以检索对客户情绪的可操作见解，例如他们对产品的看法、他们的满意度、将它推荐给其他人的可能性、他们会再次购买吗？

这种典型的零售数据科学用例依赖于自然语言处理和文本分析来执行数据分析。源自这种技术的评级和评论有助于零售商根据消费者的期望和情绪定制他们的产品和服务。它可以提高客户保留率和满意度。

在大流行期间，当全世界都被限制在他们的家中时，医疗保健行业夜以继日地工作以挽救人们的生命。在此期间，医疗保健行业在技术使用方面变得成熟，并升级了其 IT 基础架构，为未来做好准备。让我们探索医疗保健中的数据科学用例。

医疗保健中的数据科学用例

医疗保健中有许多数据科学用例。事实上，数据科学在追踪和预防 COVID-19 传播方面发挥了关键作用。尽管冠状病毒仍然不可预测，但强生旗下的杨森制药公司意识到，收集数据并对其进行分析对于做出明智的决定以挽救和保护生命至关重要。

案例研究——医疗保健行业的数据科学用例

Janssen 构建了一个全球 COVID-19 监测仪表板，通过从国家、州和县获取数据来跟踪病毒。该仪表板每小时跟踪病毒如何影响某些地区。

该公司与 Dmitri Bertsimas 博士及其同事合作，在麻省理工学院建立了基于机器学习的预测模型。整个演习的关键作用是预测下一波大流行。这些预测模型结合了全球监测仪表板获得的数据，其中包括有关当地政策和行为、人们的出行方式、特定地区的戴口罩习惯等信息。这些数据的整合为杨森临床团队提供了宝贵的指导计划和执行他们的疫苗执行。

医疗保健行业有很多领域使用数据科学。让我们探索医疗保健中的一些数据科学用例。

1. 医学影像数据科学

医疗保健中的数据科学用例已成为人类生活中不可或缺的一部分。数据科学的影响彻底改变了整个医疗保健和制药行业。例如，X 射线、MRI 和 CT 扫描等各种成像技术只不过是日常生活中的数据科学用例。

早些时候，医生或医疗保健专业人员手动检查这些图像以识别畸形和不规则并做出精确诊断。然而，这些诊断从来都不准确。这些医疗保健服务提供商在为患者服务时面临着各种挑战。但是，数据科学成了他们所有人的救星。数据科学引入了深度学习技术和机器学习模型，使医疗保健专业人员能够识别人体内部的微观异常。

除了图像处理技术，其他一些技术，如图像识别、图像增强、重建、边缘检测等，也是医疗保健数据科学用例的一部分。这些技术用于提高图像质量和数据准确性。此外，几个开放的脑成像数据集鼓励年轻的数据科学家获得图像分析的实践经验。这些数据集包括 BrainWeb、IXI Dataset、fastMRI、OASIS 等。

2. 基因组学数据科学

基因组研究是医疗保健领域最受欢迎的数据科学用例之一。它处理测序和基因组分析，以发现人类基因组中的任何异常情况。在人类基因组计划之前，许多医疗保健公司花费了大量时间和金钱来分析基因序列。然而，随着先进的数据科学用例的出现，基因组测序和分析的时间和成本已大大减少。

此外，从这些数据科学用例中得出的见解比早期的方法要好得多。它帮助科学家更准确地识别疾病，找到针对该疾病的精确药物，并为他们的研究结果提供更深入的见解。

该领域的最新学科是生物信息学，它结合了数据科学和遗传学。此外，遗传风险预测、基因表达预测等高级数据科学用例被医疗保健行业广泛用于改善人类生活。

3. 药物发现的数据科学

过去，制药行业需要花费大量的精力、时间和金钱来发现合适且最有效的药物。数据科学和机器学习现在正在减轻痛苦。数据科学通过提供所有必要的数据和见解（如突变概况、疾病、患者病史、治疗和患者元数据）来简化工作。这些见解导致在更短的时间内以更低的成本找到适合特定患者特征的最佳药物。

此外，深度学习数据科学算法使研究人员开发出可以预测疾病并帮助模拟人体内药物反应的方法。总体而言，您可以节省大量时间、精力、成本和繁琐的实验室实验。

4. 预测分析

我们在本文前面讨论过的 Johnson & Johnson 的全球监控仪表板是健康分析中数据科学的一个很好的例子。预测分析是医疗保健行业中的一个特定数据科学用例，涉及使用历史数据、从中学习、寻找模式并给出准确的预测。这种方法对于改善患者护理和慢性病管理的状态很重要。

在大流行期间，当全世界都被限制在他们的家中时，医疗保健行业夜以继日地工作以挽救人们的生命。在此期间，医疗保健行业在技术使用方面变得成熟，并升级了其 IT 基础架构，为未来做好准备。让我们探索医疗保健中的数据科学用例。

此外，监控医院和制药部门的物流供应有助于他们提高供应链和医药物流的效率。

5. 疾病追踪与预防

巴西坎皮纳斯大学开发的人工智能平台使用代谢标记诊断寨卡病毒，IQuity 等公司使用机器学习工具检测自身免疫性疾病，是数据科学及其在医疗保健领域跟踪和预防疾病的最佳案例. 随着数据科学在医疗保健中的应用，现在可以及早发现慢性病并防止它们恶化。它帮助行业优化了药物价格，因为治疗成本随着疾病的发展而增加。此外，及早发现疾病可提高生活质量。

6. 可穿戴设备的数据科学

可穿戴设备为改善慢性病患者的生活做出了巨大贡献。这些设备使用数据科学来跟踪患者的昼夜节律周期、血压、卡路里摄入量、心跳、体温和医生规定的其他参数。收集的数据会受到持续监控，并有助于在这些参数出现异常时采取适当的措施。

结论

（言鼎科技）