142202年の魅力的なデータ分析の実際のアプリケーション
公開: 2021-01-04今日の世界では、データが最も近代的な企業を支配しています。 インターネットへのアクセスが増加しているため、世界中で多数のデータパケットが循環しています。 企業は、このデータが顧客サービスの改善、傾向の理解、さらには市場の抜け穴の発見に使用できる情報に変換されることを認識しています。
データ全体に対するこのような重要な洞察を得るには、データを分析し、市場またはビジネス全体の特定の側面を改善するために使用できる特定の情報を引き出すことが重要です。 データ分析にはいくつかのアプリケーションがあり、企業はそのようなデータ分析アプリケーションを積極的に使用して競争に勝ち残っています。 企業だけでなく、市民団体でさえ、犯罪の監視など、いくつかの理由でデータ分析を使用しています。
目次
トップデータ分析アプリケーション
世界中のいくつかの組織で現在使用されているさまざまなデータ分析アプリケーションのいくつかは次のとおりです。
1.セキュリティ
データ分析アプリケーション、より具体的には予測分析も、特定の分野で犯罪率を下げるのに役立ちました。 ロサンゼルスやシカゴなどのいくつかの主要都市では、犯罪率が急上昇する可能性のある特定の地域を特定するために、履歴データと地理データが使用されています。 その上で、気まぐれで逮捕することはできなかったが、警察のパトロールを増やすことができた。 したがって、データ分析のアプリケーションを使用すると、これらの領域で犯罪率が低下しました。
2.輸送
データ分析は、輸送に革命を起こすために使用できます。 特に、特定の地域に多数の人を輸送する必要があり、シームレスな輸送が必要な地域で使用できます。 このデータ分析手法は、数年前のロンドンオリンピックで適用されました。
このイベントでは、約1,800万回の旅が必要でした。 そのため、列車の運行会社とTFLは、同様のイベントのデータを使用して、移動する人数を予測し、輸送がスムーズに行われるようにすることができました。
3.リスクの検出
最初のデータ分析アプリケーションの1つは、不正の発見にあった可能性があります。 多くの組織が債務に苦しんでおり、この問題の解決策を望んでいました。 彼らはすでに十分な顧客データを手にしているので、データ分析を適用しました。 彼らは、データで「分割統治」ポリシーを使用し、最近の支出、プロファイル、およびその他の重要な情報を分析して、顧客の不履行の可能性を理解しました。 最終的に、それはより低いリスクと詐欺につながりました。
4.リスク管理
リスク管理は、保険の世界では不可欠な側面です。 人が保険に加入している間、プロセス中に行われる多くのデータ分析があります。 人に保険をかける際のリスクは、保険数理データや保険金請求データなどのいくつかのデータに基づいており、それらの分析は保険会社がリスクを認識するのに役立ちます。
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引受人は一般的にこの評価を行いますが、データ分析の出現により、分析ソフトウェアを使用してリスクのある請求を検出し、そのような請求を当局にプッシュしてさらに分析することができます。
5.配達
DHLやFedExなどの大手ロジスティクス企業は、データ分析を使用して収集されたデータを調査し、全体的な効率を向上させています。 データ分析アプリケーションを使用して、企業は最適な輸送ルート、配達時間、および最も費用効果の高い輸送手段を見つけることができました。 GPSを使用し、GPSからデータを蓄積することで、データ分析に大きな利点がもたらされます。
6.高速インターネット割り当て
すべての地域に高速インターネットを割り当てることで都市は「スマート」になるように見えるかもしれませんが、実際には、スマートな割り当てを行うことがより重要です。 このスマートな割り当ては、帯域幅が特定の領域でどのように使用されているかを理解することを意味します。
タイミングと優先度に基づいてデータ割り当てをシフトすることも重要です。 金融および商業地域は平日に最も多くの帯域幅を必要とし、住宅地域は週末にそれを必要とすると想定されています。 しかし、状況ははるかに複雑です。 データ分析はそれを解決することができます。
たとえば、データ分析のアプリケーションを使用すると、コミュニティはハイテク産業の注目を集めることができ、そのような場合、そのような領域ではより高い帯域幅が必要になります。
7.合理的な支出
スマートシティを構築する場合、正しい方法で計画することは困難になります。 ランドマークの改造や変更を行うと多額の費用が発生し、最終的には無駄になる可能性があります。 このような場合、データ分析を使用できます。 データ分析を使用すると、適切なインフラストラクチャを構築して支出を削減するために、費用効果の高い方法で税金を振り向けることが容易になります。
8.顧客との交流
保険では、保険金請求処理者と顧客の間に健全な関係がなければなりません。 したがって、サービスを改善するために、多くの保険会社は顧客調査を使用してデータを収集することがよくあります。 保険会社は多様な人々を対象としているため、コミュニケーションに関しては、各人口統計に独自の好みがあります。
データ分析は、特定の好みに焦点を合わせるのに役立ちます。 たとえば、ある調査によると、現代の顧客はソーシャルメディアやオンラインチャネルを介したコミュニケーションを好みますが、古い人口統計は電話によるコミュニケーションを好みます。
9.都市の計画
データ分析が実際に成長できる未開発の分野の1つは、都市計画です。 多くの都市計画担当者は、データ分析を有利に使用することをためらうかもしれませんが、それは、欠陥のある都市が混雑しているという結果にすぎません。 データ分析を使用すると、アクセシビリティを向上させ、都市の過負荷を最小限に抑えるのに役立ちます。
全体として、計画プロセスの効率が向上します。 適切な場所に建物を建てるだけでは、近隣住民やその地域の交通に害を及ぼす可能性があるため、都市全体にメリットはありません。 データ分析とモデリングを使用すると、建物を特定の状況に置いた結果を簡単に予測できるため、それに応じて計画を立てることができます。
10.ヘルスケア
医学は古くから長い道のりを歩んできて、常に改善されていますが、それは依然として費用のかかる問題です。 多くの病院は、高度な機械や医薬品などの使用を含む、現代の医療に伴うコスト圧力に苦しんでいます。
しかし現在、データ分析アプリケーションの助けを借りて、医療施設は患者の治療と患者の流れ、および病院で機器がどのように使用されているかを追跡できます。 データ分析がヘルスケアの不可欠な部分になった場合、1％の効率向上が達成される可能性があると推定されており、これはヘルスケアサービスで630億ドル以上に相当します。 ヘルスケア業界におけるビッグデータアプリケーションの詳細をご覧ください。
11.旅行用
旅行が面倒だと思ったことがあるなら、データ分析があなたを救うためにここにあります。 データ分析では、ソーシャルメディアからのさまざまな顧客の要望や好みを示し、旅行者の購入体験を最適化するのに役立つデータを使用できます。 また、企業が独自のパッケージをカスタマイズして提供するのに役立ち、ソーシャルメディアから収集されたヘルプデータを使用して、よりパーソナライズされた旅行の推奨事項を後押しします。
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12.エネルギーの管理
エネルギー管理に携わる多くの企業は、データ分析のアプリケーションを利用して、スマートグリッド管理、エネルギーの最適化、エネルギー分配、他のユーティリティベースの企業向けの自動化構築などの分野で支援しています。 ここでデータ分析はどのように役立ちますか？
それは、派遣クルー、ネットワークデバイスの制御と監視、およびサービス停止の管理に焦点を当てることによって役立ちます。 ユーティリティはネットワークパフォーマンス内に約数百万のデータポイントを統合するため、エンジニアはデータ分析を使用してネットワーク全体を監視できます。
13.インターネット検索
Googleを使用する場合、会社で採用されている多くのデータ分析アプリケーションの1つを使用しています。 Google、Bing、Yahoo、AOL、Duckduckgoなどのほとんどの検索エンジンはデータ分析を使用しています。 これらの検索エンジンは、さまざまなアルゴリズムを使用して検索クエリに最適な結果を提供し、数ミリ秒以内にそれを実現します。 Googleは毎日約20ペタバイトのデータを処理すると言われています。
14.デジタル広告
データ分析は、デジタル広告にも革命をもたらしました。 都市のデジタル看板やウェブサイトのバナー、つまり、今日のほとんどの広告ソースは、データアルゴリズムを使用したデータ分析を使用しています。 これが、デジタル広告が従来の広告手法よりも多くのCTRを獲得している理由の1つです。 今日のデジタル広告のターゲットは、ユーザーの過去の行動の分析に焦点を合わせています。
まとめ
データ分析アプリケーションが世界中のほぼすべての手段で大きな進歩を遂げていることは明らかです。 データを理解して分析できれば、全体的な仕事の効率を大幅に向上させることができます。 ただし、データの誤用や非効率的な使用は、いくつかの問題を引き起こし、全体的な生産性の低下につながる可能性があります。
したがって、データサイエンティストは、データを効率的に利用し、データ分析の適切なアプリケーションに従事する方法を知っていることが重要です。 データ分析を適切に使用すれば、私たちの社会や世界全体に大きなプラスの影響をもたらし、特定のセクターの全体的な生産性を向上させることができます。
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