14 захватывающих реальных приложений для анализа данных в 2022 году
Опубликовано: 2021-01-04В современном мире данные управляют самыми современными компаниями. Многочисленные пакеты данных циркулируют по всему миру из-за растущего доступа к Интернету. Компании знают, что эти данные преобразуются в информацию, которую они могут использовать для улучшения обслуживания клиентов, понимания тенденций или даже поиска рыночных лазеек.
Чтобы получить такое важное представление о данных в целом, важно анализировать данные и извлекать конкретную информацию, которую можно использовать для улучшения определенных аспектов рынка или бизнеса в целом. Существует несколько приложений для анализа данных, и предприятия активно используют такие приложения для анализа данных, чтобы сохранить свою конкурентоспособность. Не только предприятия, но даже общественные организации используют анализ данных по нескольким причинам, например, для отслеживания преступности.
Оглавление
Лучшие приложения для анализа данных
Некоторые из различных приложений для анализа данных, которые в настоящее время используются в нескольких организациях по всему миру:
1. Безопасность
Приложения для анализа данных или, точнее, прогнозный анализ также помогли снизить уровень преступности в определенных областях. В нескольких крупных городах, таких как Лос-Анджелес и Чикаго, исторические и географические данные использовались для выделения конкретных районов, где уровень преступности может резко возрасти. На этом основании, хотя аресты не могут производиться по прихоти, полицейские патрули могут быть усилены. Таким образом, с помощью приложений аналитики данных уровень преступности в этих сферах снизился.
2. Транспорт
Аналитика данных может быть использована для революции в транспорте. Его можно использовать, особенно в тех областях, где вам необходимо перевезти большое количество людей в конкретный район и требуется бесперебойная транспортировка. Этот метод анализа данных был применен на Олимпийских играх в Лондоне несколько лет назад.
Для этого события необходимо было совершить около 18 миллионов поездок. Таким образом, операторы поездов и TFL смогли использовать данные об аналогичных событиях, предсказать количество людей, которые будут путешествовать, а затем обеспечить бесперебойную работу транспорта.
3. Обнаружение риска
Одним из первых приложений для анализа данных могло быть обнаружение мошенничества. Многие организации боролись с долгами, и они хотели решить эту проблему. У них уже было достаточно данных о клиентах, поэтому они применили аналитику данных. Они использовали политику «разделяй и властвуй» с данными, анализируя недавние расходы, профили и любую другую важную информацию, чтобы понять вероятность дефолта клиента. В конечном итоге это привело к снижению рисков и мошенничества.
4. Управление рисками
Управление рисками является важным аспектом в мире страхования. Пока человек страхуется, в процессе происходит много аналитики данных. Риск, связанный со страхованием человека, основан на нескольких данных, таких как актуарные данные и данные о претензиях, и их анализ помогает страховым компаниям осознать риск.
Читайте: Вопросы и ответы на собеседовании по аналитике данных
Андеррайтеры обычно проводят эту оценку, но с появлением анализа данных аналитическое программное обеспечение может использоваться для выявления рискованных требований и передачи таких требований властям для дальнейшего анализа.
5. Доставка
Несколько ведущих логистических компаний, таких как DHL и FedEx, используют анализ данных для изучения собранных данных и повышения общей эффективности. Используя приложения для анализа данных, компании смогли найти лучшие маршруты доставки, сроки доставки, а также наиболее экономичные транспортные средства. Использование GPS и накопление данных GPS дает им огромное преимущество в анализе данных.
6. Быстрое выделение интернета
Хотя может показаться, что размещение быстрого интернета в каждом районе делает город «умным», на самом деле более важно заниматься «умным» распределением. Это интеллектуальное распределение будет означать понимание того, как полоса пропускания используется в определенных областях и для правильной цели.
Также важно изменить распределение данных в зависимости от времени и приоритета. Предполагается, что финансовые и коммерческие районы требуют наибольшей пропускной способности в будние дни, а жилые районы требуют ее в выходные дни. Но ситуация намного сложнее. Аналитика данных может решить эту проблему.
Например, с помощью приложений анализа данных сообщество может привлечь внимание высокотехнологичных производств и в таких случаях потребуется более высокая пропускная способность в таких областях.
7. Разумные расходы
Когда кто-то строит умные города, становится сложно правильно его спланировать. Реконструкция памятника или внесение каких-либо изменений повлечет за собой большие расходы, которые в конечном итоге могут оказаться напрасными. В таких случаях можно использовать аналитику данных. Благодаря аналитике данных станет проще направлять налоговые деньги экономически эффективным способом для создания правильной инфраструктуры и сокращения расходов.
8. Взаимодействие с клиентами
В страховании должны быть здоровые отношения между обработчиками претензий и клиентами. Следовательно, чтобы улучшить свои услуги, многие страховые компании часто используют опросы клиентов для сбора данных. Поскольку страховые компании нацелены на разные группы людей, у каждой демографической группы есть свои предпочтения, когда дело доходит до общения.
Анализ данных может помочь определить конкретные предпочтения. Например, исследование показало, что современные клиенты предпочитают общение через социальные сети или онлайн-каналы, в то время как люди старшего возраста предпочитают общение по телефону.
9. Планировка городов
Одной из неосвоенных дисциплин, где анализ данных может реально развиваться, является городское планирование. В то время как многие градостроители могут колебаться в отношении использования анализа данных в свою пользу, это приводит только к тому, что неправильные города пронизаны заторами. Использование анализа данных поможет улучшить доступность и свести к минимуму перегрузку в городе.
В целом, это повысит эффективность процесса планирования. Простое возведение здания в подходящем месте не принесет общей пользы городу, поскольку может нанести ущерб соседям или движению транспорта в этом районе. Используя аналитику данных и моделирование, будет легко предсказать результат размещения здания в конкретной ситуации и, следовательно, спланировать его соответствующим образом.
10. Здравоохранение
Хотя медицина прошла долгий путь с древних времен и постоянно совершенствуется, она остается дорогостоящим делом. Многие больницы борются с ценовым давлением, с которым связано современное здравоохранение, которое включает использование сложного оборудования, лекарств и т. д.
Но теперь, с помощью приложений для анализа данных, медицинские учреждения могут отслеживать лечение пациентов и поток пациентов, а также то, как оборудование используется в больницах. Было подсчитано, что можно добиться повышения эффективности на 1%, если аналитика данных станет неотъемлемой частью здравоохранения, что приведет к более чем 63 миллиардам долларов на медицинские услуги. Узнайте больше о приложениях больших данных в сфере здравоохранения.
11. Для путешествий
Если вы когда-нибудь думали, что путешествовать — это хлопотно, то аналитика данных поможет вам. Анализ данных может использовать данные, которые показывают желания и предпочтения различных клиентов из социальных сетей и помогают оптимизировать покупательский опыт путешественников. Это также поможет компаниям настраивать свои собственные пакеты и предложения и, следовательно, повышать более персонализированные рекомендации по путешествиям с помощью данных, собранных из социальных сетей.
Читайте: Заработная плата инженеров по аналитике данных в Индии
12. Управление энергией
Многие фирмы, занимающиеся управлением энергопотреблением, используют приложения для анализа данных, чтобы помочь им в таких областях, как управление интеллектуальными сетями, оптимизация энергии, распределение энергии и создание автоматизации для других коммунальных компаний. Как здесь помогает аналитика данных?
Что ж, это помогает, если сосредоточиться на управлении и мониторинге диспетчерской бригады, сетевых устройств и управлении перебоями в обслуживании. Поскольку коммунальные предприятия интегрируют около миллионов точек данных в производительность сети, инженеры могут использовать аналитику данных, чтобы контролировать всю сеть.
13. Поиск в Интернете
Когда вы используете Google, вы используете одно из их многочисленных приложений для анализа данных, используемых компанией. Большинство поисковых систем, таких как Google, Bing, Yahoo, AOL, Duckduckgo и т. д., используют аналитику данных. Эти поисковые системы используют разные алгоритмы для предоставления наилучшего результата для поискового запроса, и они делают это в течение нескольких миллисекунд. Говорят, что Google обрабатывает около 20 петабайт данных каждый день.
14. Цифровая реклама
Аналитика данных также произвела революцию в цифровой рекламе. Цифровые рекламные щиты в городах, а также баннеры на веб-сайтах, то есть большинство источников рекламы в настоящее время используют аналитику данных с использованием алгоритмов данных. Это одна из причин, почему цифровая реклама получает больше CTR, чем традиционные рекламные методы. Цель цифровой рекламы в настоящее время сосредоточена на анализе прошлого поведения пользователя.
Подведение итогов
Ясно, что приложения для анализа данных делают большие успехи практически во всех областях по всему миру. Если мы сможем понимать данные и анализировать их, это может значительно повысить общую эффективность нашей работы. Однако неправильное или неэффективное использование данных может вызвать ряд проблем и привести к снижению общей производительности.
Поэтому важно, чтобы специалисты по данным знали, как эффективно использовать данные и использовать правильные приложения для анализа данных. При правильном использовании аналитика данных может оказать серьезное положительное влияние на наше общество и мир в целом и повысить общую производительность отдельных секторов.
Если вы хотите получить практические знания, посещая практические семинары, один на один с отраслевыми экспертами, 7+ тематических исследований и проектов, ознакомьтесь с программой Executive PG в области науки о данных IIIT-B, которая предназначена для работающих профессионалов. Вы также можете ознакомиться с другими нашими программами по науке о данных.
