Следующая статья поможет вам: Алгоритмы науки о данных, объясненные на примерах из реальной жизни
Без науки о данных и технологий следующего поколения, преобразующих данные в полезную информацию, базовые данные остаются бессмысленными. Таким образом, наука о данных меняет правила игры для организаций, стремящихся раскрыть потенциал своих данных и повысить ценность своих идей. Замечаем мы это или нет, наука о данных присутствует в нашей повседневной жизни, особенно с интенсивным использованием приложений для маркетинга, логистики и здравоохранения, и это лишь некоторые из них.
Это универсальная истина, что хорошо управляемые данные правят современным миром. Источники По оценкам, плохие данные обходятся США в 3,1 триллиона долларов в год, что делает науку о данных еще более важной. С каждым днем становится все яснее, что обработка и анализ данных приносят большую пользу, и именно здесь на помощь приходят алгоритмы обработки данных. не знают, насколько ценна наука о данных для их организаций. Давайте посмотрим, что наука о данных может сделать для нас.
Наука о данных важна, потому что она использует инструменты, методы и технологии для поиска смысла в данных. Современные организации имеют много данных, потому что существует так много устройств, которые автоматически собирают и хранят информацию. Информация собирается онлайн-системами и платежными порталами в электронной коммерции, медицине, финансах и любой другой сфере жизни. У нас есть текстовые, аудио-, видео- и графические данные, доступные в огромных количествах. Итак, что мы будем делать с этим?
В этой статье мы говорим об алгоритмической важности науки о данных на примерах из реальной жизни, демонстрирующих ее ценность в современном мире.
Давайте идти!
Что такое наука о данных?
Когда вы слышите слово «наука», вы можете подумать об области, которая использует систематические шаги для получения результатов, которые можно проверить, и вы будете правы! Наука о данных быстро становится одной из самых востребованных областей для квалифицированных специалистов.
Успешные специалисты по данным сегодня знают, что им нужно больше, чем просто способность анализировать массивные наборы данных, извлекать из баз данных ценность и писать код, связанный с данными. Если они хотят найти полезную информацию для своих организаций, успешные специалисты по данным должны хорошо разбираться во всех аспектах жизненного цикла науки о данных и обладать способностью к адаптации и глубокими знаниями, необходимыми для максимизации отдачи от инвестиций на каждом этапе процесса.
Но что такое наука о данных? Наука о данных — это изучение данных для получения информации, имеющей отношение к бизнесу. Это метод анализа огромных объемов данных, объединяющий принципы и практики из областей математики, статистики, искусственного интеллекта и вычислительной техники. Этот анализ помогает специалистам по данным ставить и отвечать на такие вопросы, как «Что произошло?», «Почему это произошло?», «Что произойдет» и «Что можно сделать с результатами?».
Термин «наука о данных» существует уже давно., но его значение и ассоциации со временем изменились. В 1960-х годах это слово использовалось как другое название статистики. В конце 1990-х годов люди, работавшие в области компьютерных наук, сделали этот термин официальным. В предложенном определении науки о данных говорится, что это «… отдельная область, состоящая из трех частей: проектирование данных, сбор данных и анализ данных». Даже после первых 10 лет этот термин все еще не использовался за пределами академических кругов.
В 2008 году, когда компании поняли, что им нужны люди, способные систематизировать и анализировать огромные объемы данных, был создан термин «ученый по данным». Эффективные специалисты по данным могут задавать правильные вопросы, собирать данные из различных источников, систематизировать данные, превращать результаты в решения и объяснять свои выводы таким образом, чтобы помочь бизнес-лидерам принимать правильные решения. Эти навыки нужны почти в каждой отрасли, что делает квалифицированных специалистов по данным все более и более ценными.
Почему алгоритмы в науке о данных и математические методы так важны?
В области науки о данных математика очень важна, потому что математические идеи помогают находить закономерности и создавать алгоритмы. Чтобы алгоритмы в науке о данных работали, вам нужно много знать о статистике и теории вероятностей (или специалисте по данным). Наука о данных требует от вас:
- Придумывайте идеи
- Попробуйте что-нибудь, чтобы получить информацию
- Оцените качество данных
- Сортировка и очистка наборов данных
- Настройте и организуйте данные, чтобы их можно было проанализировать.
Таким образом, специалисты по данным часто используют языки программирования, такие как SQL и R, для написания алгоритмов, которые помогают им собирать и анализировать большие объемы данных. Когда они хорошо написаны и хорошо протестированы, алгоритмы могут найти информацию или тенденции, которые люди упускают. Они также могут значительно ускорить процесс сбора и анализа данных.
Математика и алгоритмы в науке о данных — это столпы науки о данных, используемые для изменения работы бизнеса во многих отношениях. Независимо от того, насколько большой или маленький бизнес, его руководителям нужна сильная стратегия алгоритмов обработки данных, чтобы стимулировать рост и оставаться впереди своих конкурентов.
Ниже мы назовем некоторые из основных преимуществ науки о данных с математикой и алгоритмами.
Узнайте о неизвестных закономерностях изменений
Наука о данных помогает предприятиям находить новые закономерности и отношения, которые могут изменить способ ведения бизнеса. Он может показать, как внести изменения в управление ресурсами, которые не требуют больших затрат, но имеют большое влияние на размер прибыли.
Создавайте новые продукты и способы решения проблем
Наука о данных может найти проблемы и пробелы, которые иначе не были бы замечены. Больше информации о решениях о покупке, отзывах клиентов и бизнес-процессах может привести к новым способам ведения дел как внутри компании, так и за ее пределами. Некоторые предприятия даже основаны на предоставлении услуг с использованием науки о данных для сбора, агрегирования, очистки, организации и продажи обогащенных данных другим предприятиям.
Оптимизация в реальном времени
Бизнесу, особенно крупному, сложно сразу реагировать на изменения в реальном мире. Это может привести к тому, что предприятия потеряют много денег или перестанут работать. Наука о данных может помочь компаниям прогнозировать изменения и действовать наилучшим образом в различных ситуациях.
Математические методы для науки о данных
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) упростило и ускорило обработку данных. В области науки о данных классы, степени и рабочие места выросли в ответ на спрос со стороны делового мира. В следующие несколько десятилетий спрос на науку о данных, вероятно, продолжит быстро расти, поскольку для этого требуются навыки и знания из самых разных областей.
Линейная алгебра
Ключевой частью создания алгоритмов в науке о данных для машинного обучения является умение строить линейные уравнения. Они используются для просмотра и наблюдения за наборами данных. Алгоритмы линейной регрессии используют алгебру в функциях потерь, регуляризации, ковариационных матрицах и для поддержки векторной машинной классификации, которые являются частями машинного обучения.
Линейная алгебра может решить любую проблему быстрее, потому что работает быстрее. Это связано с его характеристиками (подробности здесь), которые оптимизируют пропускную способность данных. Это помогает узнать идеи и историю различных типов алгоритмов для науки о данных, используемых в современных технологиях. Это помогает нам принимать решения и в основном работает с матрицами и векторами. Доступ к нему можно получить с помощью библиотеки Numpy на языке программирования Python.
Численные методы: регрессия
Регрессия — это способ найти связь между двумя точками данных, которые, кажется, не имеют ничего общего друг с другом. В большинстве случаев связь отображается в виде графика или кривых, основанных на математической формуле. Регрессия используется для угадывания значения другой точки данных, когда известно значение первой точки данных. Например:·
- Скорость, с которой болезни распространяются по воздуху.
- Связь между удовлетворенностью клиентов и количеством работников.
- Связь между количеством полицейских участков и преступлениями в одном и том же районе.
Численные методы: классификация
Сортировка информации по определенным группам или категориям называется «классификацией». Компьютеры учат находить и сортировать информацию. Известные наборы данных используются для построения алгоритмов принятия решений на компьютере для быстрой обработки и сортировки данных. Например:
- Отсортируйте товары по популярности или нет.
- Сортируйте заявки на страхование в зависимости от того, насколько они рискованны.
- Разделите комментарии в социальных сетях на положительные, отрицательные или нейтральные.
За процессом науки о данных следят люди, которые работают в области науки о данных.
Теория вероятности
Это важно для проверки гипотез и выяснения таких вещей, как Гауссово распределение и функция плотности вероятности.
Статистика
Это важно при работе с такими классификациями, как логистическая регрессия, дискриминационный анализ и проверка гипотез, а также распределения в машинном обучении.
Алгоритмы в науке о данных, применяемые в реальных приложениях
Здравоохранение
Приложения для обработки данных особенно полезны для отрасли здравоохранения.
- Медицинский анализ изображений: Обнаружение злокачественных новообразований, стеноза артерий и разграничение органов — вот некоторые из методов и схем, используемых для поиска наилучших параметров для таких задач, как категоризация текстуры легких. Он использует методы машинного обучения, такие как машины опорных векторов (SVM), индексирование медицинских изображений на основе содержимого и вейвлет-анализ для классификации текстуры твердых тел.
- Генетика и геномика: Благодаря исследованиям в области генетики и геномики приложения Data Science позволяют улучшить индивидуальную терапию. Цель состоит в том, чтобы найти конкретные биологические связи между генами, болезнями и тем, как люди реагируют на лекарства. Эта область обещает помочь нам понять, как ДНК влияет на наше здоровье.
- Разработка лекарств: От первого скрининга лекарственных соединений до прогнозирования вероятности успеха на основе биологических переменных, приложения для обработки данных и алгоритмы машинного обучения упрощают и ускоряют этот процесс, давая каждому шагу новую перспективу. Вместо «лабораторных тестов» эти алгоритмы используют много математического моделирования и симуляций, чтобы предсказать, как химическое вещество будет действовать в организме. Цель компьютерного открытия лекарств состоит в том, чтобы построить имитацию компьютерной модели в форме физиологически точной сети, очень похожей на сеть. цифровой двойник. Это позволяет с высокой точностью прогнозировать, что произойдет в будущем.
- Боты-здоровья и виртуальные помощники: Приложения для смартфонов на базе искусственного интеллекта, которые часто представляют собой чат-боты, могут помочь в удовлетворении основных медицинских потребностей. Просто опишите свои симптомы, задайте вопросы или используйте носимое устройство для мониторинга, например умные часы или умную рубашку, и вы получите важную информацию о состоянии своего здоровья из огромной сети симптомов и последствий.
- Программы: Новейшие веб-приложения и мобильные приложения на основе искусственного интеллекта напоминают вам о необходимости вовремя принять лекарство и, при необходимости, помогают записаться на прием к врачу.
Например, алгоритм, разработанный исследователями из Массачусетского технологического института, может находить различия между 3D-медицинскими изображениями, такими как МРТ, более чем в тысячу раз быстрее, чем это может сделать человек. Благодаря этой экономии времени врачи могут решать неотложные проблемы, обнаруженные при сканировании, и могут спасти жизни своих пациентов.
Электронная коммерция
Обработка естественного языка (NLP) и системы рекомендаций — два примера идей науки о данных и машинного обучения, которые помогают электронной коммерции. Платформы электронной коммерции используют такие методы, чтобы посмотреть, что люди покупают и что они говорят об этом, чтобы получить полезную информацию для развития своего бизнеса. Они просматривают тексты и онлайн-опросы с обработкой естественного языка, используемой в совместной фильтрации и фильтрации на основе контента, чтобы помочь людям оценить данные и получить более качественные услуги. Индустрия электронной коммерции находилась под влиянием науки о данных во многих отношениях, таких как выяснение того, кто является лучшими клиентами, прогнозирование необходимых товаров и услуг, выяснение стиля популярных товаров, выяснение того, как установить лучшие цены и многое другое. более.
Например, компания, которая занимается онлайн-продажами, может использовать науку о данных, чтобы выяснить, что клиенты задают слишком много вопросов в нерабочее время. Исследования показывают, что клиенты с большей вероятностью совершат покупку, если получат быстрый ответ, а не ответ на следующий рабочий день. Предлагая круглосуточное обслуживание клиентов, бизнес зарабатывает на 30% больше денег. Более того, тот же самый бизнес может продавать свою расширенную информацию о клиентах другим компаниям (хотя, вероятно, не своим конкурентам).
Таргетированная реклама
Статистику можно использовать для проверки эффективности маркетинговых кампаний, например, путем проверки гипотез. Он также используется, чтобы выяснить, почему люди покупают определенный бренд, например, с помощью таких методов, как анализ причинно-следственных связей или дизайн опроса, а также для предоставления персонализированных рекомендаций с помощью прогнозного моделирования или кластеризации.
Информация о клиентах
В данных, которые вы собираете о них, может быть много полезной информации о привычках, демографии, хобби, стремлениях и многом другом ваших клиентов. Понимание основ науки о данных может помочь разобраться в изобилии потребительских данных.
Когда потребитель посещает ваш веб-сайт или обычный магазин, просматривает ваш ассортимент, добавляет что-то в свою корзину, платит за товар, открывает электронное письмо или отвечает на сообщение в социальной сети, вы получаете ценную информацию об этом покупателе. Процесс, известный как «обработка данных», требуется после того, как вы проверили точность данных из каждого источника перед их интеграцией.
Одним из примеров является соединение адреса электронной почты клиента с другими его идентификаторами, такими как номер кредитной карты, идентификаторы социальных сетей и идентификаторы транзакций. Используя объединенные данные, можно сделать выводы и выявить закономерности в их действиях. Знание вашего целевого рынка и его мотивации может помочь вам создать продукт, отвечающий их потребностям и способствующий успеху маркетинговых кампаний.
Транспорт и логистика
Самое важное изменение или прорыв, который наука о данных привнесла в транспорт, — это разработка автомобилей, которые могут управлять собой. Наука о данных закрепилась в сфере транспорта, изучая тенденции в том, сколько топлива используется, как действуют водители и как отслеживаются транспортные средства.
Другие приложения включают в себя приложения популярных сервисов, таких как Uber, которые используют науку о данных для улучшения своих цен, маршрутов доставки и использования своих ресурсов. Они делают это, комбинируя такие вещи, как профили клиентов, география, экономические показатели и поставщики логистических услуг.
Другим примером применения науки о данных в сфере транспорта является транспортная компания, которая использует науку о данных, чтобы сократить время, в течение которого грузовики выходят из строя из-за поломки. Они могут выяснить, какие маршруты и графики смен вызывают более частые поломки грузовиков, и внести изменения в расписание и маршруты грузовиков. Они также могут производить и распределять запасы обычных запасных частей, которые необходимо заменять чаще всего, чтобы их грузовики можно было ремонтировать правильно и быстрее.
Банковское дело и финансы
Безопасность вашей компании и безопасность конфиденциальной информации можно значительно укрепить с помощью науки о данных. Учреждения, такие как банки, используют сложные алгоритмы машинного обучения для отслеживания активности учетной записи клиента и выявления любого подозрительного поведения.
Данные генерируются с экспоненциальной скоростью, что позволяет компьютерным алгоритмам обнаруживать мошенничество быстрее и эффективнее, чем люди. Такие алгоритмы можно использовать для защиты конфиденциальной информации, даже если вы не работаете в финансовой сфере.
Вашей компании может быть полезно обучить сотрудников конфиденциальности данных, чтобы предотвратить неправомерное использование личной информации клиентов. Это включает в себя данные кредитной карты, медицинские записи, номера социального страхования и другие контактные данные, которые могут оставить цифровые остатки, интересные преступникам.
Робототехника и производство
Программирование робота с нуля каждый раз, когда ему нужно было выполнить новую функцию или адаптироваться к новой тенденции в реальном времени, предполагающей действия, ориентированные на зрение, было трудоемким процессом. Используя ИИ и машинное обучение, специалисты по данным обучают роботов следовать заранее определенному курсу развития, изучать новое поведение на основе размеченных данных, адаптироваться после приобретения способности распознавать ошибки в существующих данных и т. д. Таким образом, вполне возможно, что роботы будут развиваться с минимальными затратами. помощь человека, упрощающая работу ученых. (…и никаких шуток про Терминаторов)
Производство, каким мы его знаем, революционизируется роботами. В настоящее время роботы широко используются как для повседневных дел, так и для тех, которые люди могут посчитать слишком сложными или опасными.
Кроме того, роботы не ограничиваются физическим миром. Цифровые роботы (боты) могут имитировать действия человека. Боты берут на себя рутинную компьютерную работу, поэтому люди на работе могут делать то, что у них получается лучше всего: работать с другими людьми. Разве продажи и обслуживание клиентов не являются хорошей работой для людей?
Модели роботов, управляемые искусственным интеллектом, помогают производителям удовлетворять растущий спрос, поскольку они вкладывают больше ресурсов в автоматизацию своих процессов. Кроме того, основное влияние промышленных роботов заключается в повышении качества продукции. Каждый год в заводские цеха попадают улучшенные модели, которые полностью меняют способ изготовления вещей. И без сомнения. теперь компании имеют более легкий доступ к недорогим промышленным роботам, чем когда-либо прежде.
Раскрытие потенциала алгоритмов в науке о данных
Инновации в области искусственного интеллекта и машинного обучения упростили и ускорили обработку данных. Спрос со стороны делового мира привел к появлению экосистемы классов, степеней и рабочих мест в области науки о данных. Ожидается, что наука о данных будет быстро расти в ближайшие десятилетия. Это потому, что это требует навыков и знаний из многих различных областей.
Semrush Systems обладает богатым опытом и знаниями в области алгоритмов обработки данных и математики, что делает ее ведущим в отрасли партнером для клиентов, стремящихся преобразовать свой бизнес с помощью действенных и эффективных идей, полученных из их данных и от их партнеров по данным.
Если вы хотите узнать больше о том, как мы можем помочь вашим проектам в области науки о данных, математики и алгоритмов, обратитесь к нашим представителям, которые будут рады помочь.