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.
Торговые сети собирают данные о ваших покупках и визитах в магазины
Автомобили знают ваши предпочтения по температуре в салоне, скорости движения на разных участках дороги и в разное время суток.
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.
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.
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.
вычислить мошенничество с банковскими картами
моделировать риски для инвестиций или кредитования
персонализировать маркетинг и повысить его эффективность
делать финансовые прогнозы
сегментировать клиентов
создавать системы рекомендаций для максимально релевантных предложений клиентам
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.
— 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.
— 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.
— 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.
— 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.
— узнайте больше о Data Scienece
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.