Разработка решений Data Science. Big Data и Data Mining для бизнеса 1

Разработка Data Science, BigData и Data Mining для бизнеса

Современный мир наполнен данными во всех его сферах. Наука, экономика, экология, медицина, финансы, промышленность - все вокруг строится на сборе и анализе большого количества данных и опыта. Накопление данных помогает выявить какие-то закономерности и на основании этих данных принимать решения.

Подробнее



Data science – наука о методах анализа данных и извлечения из них ценной информации, знаний.

Решения с Data science отвечают не только за анализ большого объема данных (big data analytics), но и определяют сам подход к обработке, сортировке, выборке, и поиску новых данных.

Основная ценность data science and analytics в том, что часто человеческому мозгу сложно разглядеть закономерности там, где их с легкостью находит машина.



С помощью data science можно:



против воров

вычислить мошенничество с банковскими картами

персонализированный маркетинг

моделировать риски для инвестиций или кредитования

Моделирование рисков

персонализировать маркетинг и повысить его эффективность



финансовые прогнозы

делать финансовые прогнозы

сегментация клиентов

сегментировать клиентов

персонализация маркетинга

создавать системы рекомендаций для максимально релевантных предложений клиентам

Data Mining не имеет общепринятого русскоязычного термина, но его трактуют как извлечение или добыча информации. Еще говорят “глубинный анализ” или  “интеллектуальный анализ данных”.

Его суть в поиске новых интерпретаций известных ранее знаний, необходимых для принятия решений. Человек обрабатывает информацию с привычной ему и обществу точки зрения, а Data Mining не имеет рамок и стереотипов.





Большие данные, или big data отвечают за хранение и управление объемом данных в сотни терабайт или петабайт. Там, где не справляются реляционные базы данных применяется набор подходов и методов “большие данные”. Они могут эффективно организовать работу с трудно структурированной информацией, такой как: тексты, изображения, видео, и другое.



С точки зрения компьютерной обработки данных важно то, что если их объем очень велик, то обработать их традиционными алгоритмами не представляется возможным. С большими данными нужен другой подход - им стало машинное обучение (machine learning).

В этом случае человек дает компьютеру вводные данные, определяет способ обучения машины (определяет алгоритмы), но машина учится "сама" и в итоге выдает решение. Для того чтобы машина могла что-то "решать" и чему-то "учиться" нужны правильно подготовленные данные и правильно выбранные (в простых случаях) или созданные математические модели.




Итак, big data отвечает за организацию, структурирование и хранение большого количества данных, а data mining обрабатывает массивы big data для получения причинно-следственных связей, небанальных интерпретаций, классифицирования, выводов и даже прогнозов.



Для чего собирать и анализировать данные?



карта

Торговые сети собирают данные о ваших покупках и визитах в магазины

автомобиль

Автомобили знают ваши предпочтения по температуре в салоне, скорости движения на разных участках дороги и в разное время суток.

Фитнес трекер

Фитнес приложения могут собирать данные с фитнес-трекеров. Основываясь на вашей активности и перемещениях, они могут считать расход калорий и составлять персональные рекомендации по тренировкам и питанию.

Телефн

Умный автомобиль сопоставив частоту пульса, температуру тела и вызовы с телефона может определить что у водителя был неприятный звонок. А оценив погодные условия, дорожную ситуацию и скорость движения - может сделать водителю предупреждение о создании аварийной ситуации. Предложить снизить скорость и сконцентрироваться на дороге. 

 Сами по себе данные не несут ценности для того, кто не умеет ими пользоваться. Просто знать сколько покупателей приходят в твой магазин за день не достаточно - нужно провести глубокий анализ своих потребителей: кто они, что покупают, чем руководствуются при выборе товаров или магазина. И только сделав правильные выводы, можно использовать эту информацию для усовершенствования своей деятельности. 

Даже очень умный и наблюдательный человек не справится с этой задачей, и на помощь бизнесу приходит data science service (сервисы для анализа данных).

Примеры data science business solutions

В e-commerce

— Сохранив информацию о прошлом заказе, решение основанное на data science может предугадать что захочет купить этот пользователь при следующем заходе на сайт.

Преимущество подобных систем в том, что они могут хранить огромное количество информации о всех посещениях пользователя, и проводить такие параллели которые человеческому мозгу не свойственны.
В результате прогнозирования пользователь быстрее делает покупку, и именно в том интернет магазине, который как-бы понял его потребности.

В сфере обслуживания

— Страховые компании, банки, туроператоры, и многие другие компании используют data science.

Страховые и банки могут использовать глубокий анализ данных для оценки рисков при выдаче кредита или страховании жизни. Туроператоры, и другие компании в сфере развлечений с целью рекламы и составления персональных предложений.
В результате использования data science существенно сокращаются риски, и экономятся ресурсы.

В офлайн ритейле

— Все карточки, анкеты, опросы - это большие массивы данных, которые регулярно собирают множество сетевых магазинов.

Но собрать информацию мало, а эффективно обработать ее и сделать точные прогнозы о потребностях пользователей могут именно data science solutions.
В результате персонализированного маркетинга покупатель через мессенджер стимулируется к очередному посещению офлайн магазина.

В медиа

— Используют data science для оценки и прогнозирования спроса.

Для принятия решения какие фильмы/передачи будут интересны в определенное время, целевой аудитории конкретного канала, или музыка на радио. В кино прогнозируется спрос на будущий фильм, чтобы принять решение окупятся ли съемки.
В результате испльзования data science методов - получение максимальных рейтингов при меньших затратах.

Интересует разработка data science? Есть идея, но не знаете как ее реализовать?

Расскажите нам, какой проект вы хотели бы создавать или развивать. Чувствуйте себя свободно - мы рады проконсультировать по любому профессиональному вопросу и сделаем это абсолютно бесплатно, просто позвоните нам или заполните форму.

Статьи и кейсы по теме

— узнайте больше о Data Scienece

Читайте все статьи в блоге Evergreen

Читайте все статьи в блоге Evergreen

Нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект –  в чем разница и для чего их используют

Нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект – в чем разница и для чего их используют

В этой статье мы раз и навсегда разберемся как не смешивать в одну кучу машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети. Разбираем что к чему на картинках и простых примерах.

Как увеличить продажи на 25%, используя данные о покупателях. Metro Cash&Carry делится опытом

Как увеличить продажи на 25%, используя данные о покупателях. Metro Cash&Carry делится опытом

Хотите узнать, как умелое использование данных может принести успех предприятию? Читайте историю о том, как офлайн магазину удалось создать полностью автоматизированную CRM систему

Инновационный маркетинг: как системы распознавания улучшают результаты маркетинга и рекламы

Инновационный маркетинг: как системы распознавания улучшают результаты маркетинга и рекламы

Определить целевую аудиторию, провести анализ магазина, подобрать правильное расположение товара в магазине и оценить эффективность баннерной рекламы можно с помощью системы распознавания образов...