Рішення з Data science відповідають не тільки за аналіз великого обсягу даних (big data analytics), але і визначають сам підхід до обробки, сортування, вибірці, і пошуку нових даних.
Основна цінність data science and analytics в тому, що часто людському мозку складно розгледіти закономірності там, де їх з легкістю знаходить машина.
вирахувати шахрайство з банківськими картами
змоделювати ризики для інвестицій або кредитування
персоналізувати маркетинг і підвищити його ефективність
робити фінансові прогнози
.png "сегментация клиентов")
сегментувати клієнтів
створювати системи рекомендацій для максимально релевантних пропозицій клієнтам
Його суть в пошуку нових інтерпретацій відомих раніше знань, необхідних для прийняття рішень. Людина обробляє інформацію зі звичною йому і суспільству точки зору, а Data Mining не має рамок і стереотипів.
Великі дані, або big data відповідають за зберігання і управління обсягом даних в сотні терабайт або петабайт. Там, де не справляються реляційні бази даних застосовується набір підходів і методів "великі дані". Вони можуть ефективно організувати роботу з важко структурованою інформацією, такий як: тексти, зображення, відео, і інше.
З точки зору комп'ютерної обробки даних важливо те, що якщо їх обсяг дуже великий, то обробити їх традиційними алгоритмами не представляється можливим. З великими даними потрібен інший підхід - їм стало машинне навчання (machine learning).
У цьому випадку людина дає комп'ютера ввідні дані, визначає спосіб навчання машини (визначає алгоритми), але машина вчиться "сама" і в підсумку видає рішення. Для того щоб машина могла щось "вирішувати" і чогось "вчитися" потрібні правильно підготовлені дані і правильно вибрані (в простих випадках) або створені математичні моделі.
Отже, big data відповідає за організацію, структурування і зберігання великої кількості даних, а data mining обробляє масиви big data для отримання причинно-наслідкових зв'язків, небанальних інтерпретацій, классифицирования, висновків і навіть прогнозів.
Торгові мережі збирають дані про ваші покупки і візити в магазини.
Автомобілі знають ваші уподобання по температурі в салоні, швидкості руху на різних ділянках дороги і в різний час доби.
Фітнес додатки можуть збирати дані з фітнес-трекерів. Грунтуючись на вашій активності та переміщених, вони можуть вважати витрата калорій і складати персональні рекомендації по тренувань і харчування.
.png "Телефн")
Розумний автомобіль зіставивши частоту пульсу, температуру тіла і виклики з телефону може визначити що у водія був неприємний дзвінок. А оцінивши погодні умови, дорожню ситуацію і швидкість руху - може зробити водієві попередження про створення аварійної ситуації. Запропонувати знизити швидкість і сконцентруватися на дорозі.
Самі по собі дані не несуть цінності для того, хто не вміє ними користуватися. Просто знати скільки покупців приходять в твій магазин за день мало - потрібно провести глибокий аналіз своїх споживачів: хто вони, що купують, чим керуються при виборі товарів або магазину. І тільки зробивши правильні висновки, можна використовувати цю інформацію для удосконалення своєї діяльності.
Навіть дуже розумна і спостережлива людина не впорається з цим завданням, тому на допомогу бізнесу приходить data science service (сервіси для аналізу даних).
— Зберігши інформацію про минуле замовленні, рішення засноване на data science може передбачити що захоче купити цей користувач при наступному відвідуванні сайту.
Перевага подібних систем в тому, що вони можуть зберігати величезну кількість інформації про всі відвідини користувача, і проводити такі паралелі які людському мозку не властиві.
У результаті - користувач швидше робить покупку, і саме в тому інтернет магазині, який ніби зрозумів його потреби.
— Страхові компанії, банки, туроператори, і багато інших компаній використовують data science.
Страхові і банки можуть використовувати глибокий аналіз даних для оцінки ризиків при видачі кредиту або страхування життя.
Туроператори, і інші компанії в сфері розваг з метою реклами та складання персональних пропозицій.
У результаті - істотно скорочуються ризики, і заощаджуються ресурси.
— Всі картки, анкети, опитування - це великі масиви даних, які регулярно збирають безліч мережевих магазинів.
Але зібрати інформацію мало, а ефективно обробити її і зробити точні прогнози про потреби користувачів можуть саме data science solutions.
У результаті - покупець через месенджер стимулюється до чергового відвідування офлайн магазину.
— Використовують data science для оцінки і прогнозування попиту.
Для прийняття рішення які фільми/передачі будуть цікаві в певний час, цільовій аудиторії конкретного каналу, або музика на радіо. У кіно прогнозується попит на майбутній фільм, щоб прийняти рішення чи окупляться зйомки.
У результаті -одержання максимальних рейтингів при менших витратах.
Цікавить розробка data science? Є ідея, але не знаєте як її реалізувати?
Розкажіть нам, який проект ви хотіли б створювати або розвивати. Почувайтеся вільно - ми раді проконсультувати з будь-якого професійного питання і зробимо це абсолютно безкоштовно, просто зателефонуйте нам або заповніть форму.
— дійзнайтеся більше про Data Science
(2).jpg)
