2022 年 14 個迷人的數據分析現實生活應用
已發表: 2021-01-04在當今世界，數據統治著最現代的公司。 由於互聯網接入的增加，大量數據包正在世界各地傳播。 企業意識到這些數據轉化為信息，他們可以使用這些信息來改善客戶服務、了解趨勢，甚至發現市場漏洞。
為了從整體上獲得如此重要的洞察力，分析數據並提取可用於改善市場或整個業務的某些方面的特定信息非常重要。 數據分析有多種應用，企業正在積極使用此類數據分析應用來保持自己的競爭力。 不僅企業，甚至公民團體都出於多種原因使用數據分析，例如監控犯罪。
目錄
頂級數據分析應用程序
目前在全球多個組織中使用的一些不同的數據分析應用程序包括：
1. 安全
數據分析應用程序，或者更具體地說，預測分析也有助於降低某些領域的犯罪率。 在洛杉磯和芝加哥等幾個主要城市，歷史和地理數據已被用來隔離犯罪率可能飆升的特定區域。 在此基礎上，雖然不能一時興起逮捕，但可以增加警察巡邏。 因此，使用數據分析應用程序，這些地區的犯罪率下降了。
2. 交通
數據分析可用於徹底改變交通方式。 它特別適用於需要將大量人員運送到特定區域並需要無縫運輸的區域。 這種數據分析技術在幾年前的倫敦奧運會上得到應用。
對於這次活動，必須進行大約 1800 萬次旅行。 因此，火車運營商和 TFL 能夠使用來自類似事件的數據，預測出行人數，然後確保交通順暢。
3.風險檢測
最早的數據分析應用之一可能是發現欺詐。 許多組織都在債務中苦苦掙扎，他們想要解決這個問題。 他們已經掌握了足夠的客戶數據，因此他們應用了數據分析。 他們對數據使用“分而治之”策略，分析最近的支出、概況和任何其他重要信息，以了解客戶違約的任何可能性。 最終，它降低了風險和欺詐行為。
4. 風險管理
風險管理是保險界的一個重要方面。 在為一個人投保時，在此過程中會進行大量數據分析。 投保人所涉及的風險是基於精算數據和理賠數據等多個數據，對其進行分析有助於保險公司意識到風險。
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承保人通常會進行這種評估，但隨著數據分析的出現，分析軟件可用於檢測有風險的索賠，並將此類索賠提交給當局進行進一步分析。
5. 交貨
DHL 和 FedEx 等幾家頂級物流公司正在使用數據分析來檢查收集的數據並提高其整體效率。 通過使用數據分析應用程序，這些公司能夠找到最佳的運輸路線、交貨時間以及最具成本效益的運輸方式。 使用 GPS 並從 GPS 中積累數據為他們提供了數據分析方面的巨大優勢。
6. 快速的互聯網分配
雖然在每個區域分配快速互聯網似乎使城市變得“智能”，但實際上，更重要的是進行智能分配。 這種智能分配意味著了解帶寬在特定領域的使用情況以及正確的原因。
根據時間和優先級轉移數據分配也很重要。 假設金融和商業區域在工作日需要最多的帶寬，而住宅區在周末需要它。 但情況要復雜得多。 數據分析可以解決它。
例如，使用數據分析的應用程序，一個社區可以引起高科技行業的注意，在這種情況下，這些領域將需要更高的帶寬。
7、合理的支出
在建設智慧城市時，很難以正確的方式進行規劃。 改造地標或進行任何改變都會產生大量支出，最終可能會變成浪費。 在這種情況下可以使用數據分析。 通過數據分析，可以更輕鬆地以具有成本效益的方式引導稅收，以建立正確的基礎設施並減少支出。
8. 與客戶的互動
在保險方面，理賠處理人員與客戶之間應保持健康的關係。 因此，為了改善他們的服務，許多保險公司經常使用客戶調查來收集數據。 由於保險公司針對的是多元化的人群，因此每個人群在溝通方面都有自己的偏好。
數據分析可以幫助確定特定偏好。 例如，一項研究表明，現代客戶更喜歡通過社交媒體或在線渠道進行交流，而老年人更喜歡電話交流。
9.城市規劃
數據分析真正可以發展的尚未開發的學科之一是城市規劃。 儘管許多城市規劃者可能不願使用數據分析來支持他們，但這只會導致錯誤的城市充斥著擁堵。 使用數據分析將有助於改善城市的可達性並最大限度地減少超載。
總體而言，它將在規劃過程中產生更高的效率。 僅僅在合適的地點建造建築物不會為城市創造整體利益，因為它會損害鄰居或該地區的交通。 使用數據分析和建模，可以很容易地預測將建築物放置在特定情況下的結果，從而進行相應的規劃。
10. 醫療保健
雖然自古以來醫學已經走過了漫長的道路，並且不斷改進，但它仍然是一項昂貴的事情。 許多醫院都在努力應對現代醫療保健帶來的成本壓力，其中包括使用複雜的機械、藥品等。
但現在，借助數據分析應用程序，醫療機構可以跟踪患者的治療和患者流量以及設備在醫院中的使用情況。 據估計，如果數據分析成為醫療保健不可分割的一部分，效率可以提高 1%，這將轉化為超過 630 億美元的醫療保健服務。 閱讀有關醫療保健行業大數據應用的更多信息。
11. 旅行
如果您曾經認為旅行很麻煩，那麼數據分析可以為您提供幫助。 數據分析可以使用顯示來自社交媒體的不同客戶的願望和偏好的數據，並有助於優化旅行者的購買體驗。 它還將幫助公司定制自己的套餐並提供，從而利用從社交媒體收集的幫助數據來提升更個性化的旅行建議。
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12. 管理能源
許多從事能源管理的公司正在利用數據分析的應用程序來幫助他們在智能電網管理、能源優化、能源分配和其他公用事業公司的自動化建設等領域。 數據分析在這方面有何幫助？
嗯，它通過專注於控制和監控調度人員、網絡設備和服務中斷管理來提供幫助。 由於公用事業在網絡性能中集成了大約數百萬個數據點，工程師可以使用數據分析來幫助他們監控整個網絡。
13. 互聯網搜索
當您使用 Google 時，您使用的是該公司使用的眾多數據分析應用程序之一。 大多數搜索引擎，如 Google、Bing、Yahoo、AOL、Duckduckgo 等都使用數據分析。 這些搜索引擎使用不同的算法為搜索查詢提供最佳結果，並且它們在幾毫秒內完成。 據說谷歌每天處理大約 20 PB 的數據。
14. 數字廣告
數據分析也徹底改變了數字廣告。 城市中的數字廣告牌以及網站上的橫幅，即現在大多數廣告來源都使用數據算法進行數據分析。 這也是數字廣告比傳統廣告技術獲得更多點擊率的原因之一。 當今數字廣告的目標是分析用戶過去的行為。
包起來
很明顯，數據分析應用程序在全球幾乎所有領域都取得了長足的進步。 如果我們能夠理解數據並對其進行分析，它可以大大提高我們的整體工作效率。 然而，數據的誤用或低效使用可能會導致若干問題，並導致整體生產力的降低。
因此，重要的是數據科學家知道如何有效地利用數據並參與數據分析的正確應用。 如果以正確的方式使用，數據分析可以對我們的社會和整個世界產生重大的積極影響，並提高特定部門的整體生產力。
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