2022 年 14 个迷人的数据分析现实生活应用
已发表: 2021-01-04在当今世界，数据统治着最现代的公司。 由于互联网接入的增加，大量数据包正在世界各地传播。 企业意识到这些数据转化为信息，他们可以使用这些信息来改善客户服务、了解趋势，甚至发现市场漏洞。
为了从整体上获得如此重要的洞察力，分析数据并提取可用于改善市场或整个业务的某些方面的特定信息非常重要。 数据分析有多种应用，企业正在积极使用此类数据分析应用来保持自己的竞争力。 不仅企业，甚至公民团体都出于多种原因使用数据分析，例如监控犯罪。
目录
顶级数据分析应用程序
目前在全球多个组织中使用的一些不同的数据分析应用程序包括：
1. 安全
数据分析应用程序，或者更具体地说，预测分析也有助于降低某些领域的犯罪率。 在洛杉矶和芝加哥等几个主要城市，历史和地理数据已被用来隔离犯罪率可能飙升的特定区域。 在此基础上，虽然不能一时兴起逮捕，但可以增加警察巡逻。 因此，使用数据分析应用程序，这些地区的犯罪率下降了。
2. 交通
数据分析可用于彻底改变交通方式。 它特别适用于需要将大量人员运送到特定区域并需要无缝运输的区域。 这种数据分析技术在几年前的伦敦奥运会上得到应用。
对于这次活动，必须进行大约 1800 万次旅行。 因此，火车运营商和 TFL 能够使用来自类似事件的数据，预测出行人数，然后确保交通顺畅。
3.风险检测
最早的数据分析应用之一可能是发现欺诈。 许多组织都在债务中苦苦挣扎，他们想要解决这个问题。 他们已经掌握了足够的客户数据，因此他们应用了数据分析。 他们对数据使用“分而治之”策略，分析最近的支出、概况和任何其他重要信息，以了解客户违约的任何可能性。 最终，它降低了风险和欺诈行为。
4. 风险管理
风险管理是保险界的一个重要方面。 在为一个人投保时，在此过程中会进行大量数据分析。 投保人所涉及的风险是基于精算数据和理赔数据等多个数据，对其进行分析有助于保险公司意识到风险。
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承保人通常会进行这种评估，但随着数据分析的出现，分析软件可用于检测有风险的索赔，并将此类索赔提交给当局进行进一步分析。
5. 交货
DHL 和 FedEx 等几家顶级物流公司正在使用数据分析来检查收集的数据并提高其整体效率。 通过使用数据分析应用程序，这些公司能够找到最佳的运输路线、交货时间以及最具成本效益的运输方式。 使用 GPS 并从 GPS 中积累数据为他们提供了数据分析方面的巨大优势。
6. 快速的互联网分配
虽然在每个区域分配快速互联网似乎使城市变得“智能”，但实际上，更重要的是进行智能分配。 这种智能分配意味着了解带宽在特定领域的使用情况以及正确的原因。
根据时间和优先级转移数据分配也很重要。 假设金融和商业区域在工作日需要最多的带宽，而住宅区在周末需要它。 但情况要复杂得多。 数据分析可以解决它。
例如，使用数据分析的应用程序，一个社区可以引起高科技行业的注意，在这种情况下，这些领域将需要更高的带宽。
7、合理的支出
在建设智慧城市时，很难以正确的方式进行规划。 改造地标或进行任何改变都会产生大量支出，最终可能会变成浪费。 在这种情况下可以使用数据分析。 通过数据分析，可以更轻松地以具有成本效益的方式引导税收，以建立正确的基础设施并减少支出。
8. 与客户的互动
在保险方面，理赔处理人员与客户之间应保持健康的关系。 因此，为了改善他们的服务，许多保险公司经常使用客户调查来收集数据。 由于保险公司针对的是多元化的人群，因此每个人群在沟通方面都有自己的偏好。
数据分析可以帮助确定特定偏好。 例如，一项研究表明，现代客户更喜欢通过社交媒体或在线渠道进行交流，而老年人更喜欢电话交流。
9.城市规划
数据分析真正可以发展的尚未开发的学科之一是城市规划。 尽管许多城市规划者可能不愿使用数据分析来支持他们，但这只会导致错误的城市充斥着拥堵。 使用数据分析将有助于改善城市的可达性并最大限度地减少超载。
总体而言，它将在规划过程中产生更高的效率。 仅仅在合适的地点建造建筑物不会为城市创造整体利益，因为它会损害邻居或该地区的交通。 使用数据分析和建模，可以很容易地预测将建筑物放置在特定情况下的结果，从而进行相应的规划。
10. 医疗保健
虽然自古以来医学已经走过了漫长的道路，并且不断改进，但它仍然是一项昂贵的事情。 许多医院都在努力应对现代医疗保健带来的成本压力，其中包括使用复杂的机械、药品等。
但现在，借助数据分析应用程序，医疗机构可以跟踪患者的治疗和患者流量以及设备在医院中的使用情况。 据估计，如果数据分析成为医疗保健不可分割的一部分，效率可以提高 1%，这将转化为超过 630 亿美元的医疗保健服务。 阅读有关医疗保健行业大数据应用的更多信息。
11. 旅行
如果您曾经认为旅行很麻烦，那么数据分析可以为您提供帮助。 数据分析可以使用显示来自社交媒体的不同客户的愿望和偏好的数据，并有助于优化旅行者的购买体验。 它还将帮助公司定制自己的套餐并提供，从而利用从社交媒体收集的帮助数据来提升更个性化的旅行建议。
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12. 管理能源
许多从事能源管理的公司正在利用数据分析的应用程序来帮助他们在智能电网管理、能源优化、能源分配和其他公用事业公司的自动化建设等领域。 数据分析在这方面有何帮助？
嗯，它通过专注于控制和监控调度人员、网络设备和服务中断管理来提供帮助。 由于公用事业在网络性能中集成了大约数百万个数据点，工程师可以使用数据分析来帮助他们监控整个网络。
13. 互联网搜索
当您使用 Google 时，您使用的是该公司使用的众多数据分析应用程序之一。 大多数搜索引擎，如 Google、Bing、Yahoo、AOL、Duckduckgo 等都使用数据分析。 这些搜索引擎使用不同的算法为搜索查询提供最佳结果，并且它们在几毫秒内完成。 据说谷歌每天处理大约 20 PB 的数据。
14. 数字广告
数据分析也彻底改变了数字广告。 城市中的数字广告牌以及网站上的横幅，即现在大多数广告来源都使用数据算法进行数据分析。 这也是数字广告比传统广告技术获得更多点击率的原因之一。 当今数字广告的目标是分析用户过去的行为。
包起来
很明显，数据分析应用程序在全球几乎所有领域都取得了长足的进步。 如果我们能够理解数据并对其进行分析，它可以大大提高我们的整体工作效率。 然而，数据的误用或低效使用可能会导致若干问题，并导致整体生产力的降低。
因此，重要的是数据科学家知道如何有效地利用数据并参与数据分析的正确应用。 如果以正确的方式使用，数据分析可以对我们的社会和整个世界产生重大的积极影响，并提高特定部门的整体生产力。
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