Мы все знаем, что такое наука о данных, но как наука о данных может помочь вашему бизнесу расти?
Первое, что вам следует знать, это то, что для вашего бизнеса Data Science имеет невероятные преимущества. Но все же вы должны понимать одну вещь: Data Science - это не просто способ найти проблемы.
Он также предлагает решения проблемы.
Если это произойдет, вы должны знать, что у вашей компании или вашего бизнеса есть много данных, о которых вы еще не знаете.
Во-первых, вам нужно понять, что вы ищете, что пытаетесь изменить или импровизировать, прежде чем нанимать команду специалистов по данным.
Однако в этом случае вам может помочь консультант по науке о данных. Специалисты по анализу данных анализируют данные, чтобы правильно узнать выводы.
Но в целом задача менеджера по продукту - сказать им, что им следует искать.
Как наука о данных может помочь вашему бизнесу расти?
Есть много способов использовать науку о данных в своем бизнесе. Если вы хотите точно выяснить, какие преимущества наука о данных имеет для вашего бизнеса, вот несколько ключевых моментов, в которых наука о данных может вам помочь.
- Создание более качественных продуктов.
- Автоматизация повторяющихся, отнимающих много времени процессов.
- Принятие более эффективных решений
Хорошо, теперь давайте внимательно посмотрим на точки, чтобы лучше видеть точки.
Создание лучших продуктов:
В современном мире язык машинного обучения выглядит более привлекательным для бизнеса, когда речь идет о создании реальной ценности и внедрении революционных инноваций. Существует два типа алгоритмов машинного языка: контролируемые и неконтролируемые.
Другой - обучение с подкреплением, но здесь мы сосредоточимся только на первых двух аспектах.
Неконтролируемое обучение:
Неконтролируемые данные помогут вам уловить предпочтения клиентов. Это может помочь вам узнать, что на самом деле ищут клиенты и что вам следует делать в это время.
Не только предпочтения, но и изучение их поведения. Вы также можете использовать вещи в качестве данных для будущих целей.
Самый яркий пример обучения без учителя - это рекомендация клиентам того, что они купили ранее. Кроме того, предложение песен в их онлайн-плейлистах, когда они слушают родственные песни, подпадает под неконтролируемое обучение.
Это хорошие примеры обучения без учителя. Чтобы создать эти типы рекомендаций, специалисты по данным решают проблемы кластеризации, группируя похожих клиентов для создания однородных кластеров.
Обучение с учителем:
В случае обучения с учителем все, что вам нужно сделать, это проанализировать поведение клиентов. Решая классификации проблем, само машинное обучение предоставит вам данные о довольных и неудовлетворенных клиентах.
Он также будет предсказывать отток и после решения проблем с рекомендациями. Специалисты по обработке данных стараются выяснить интересы клиентов, и именно так специалисты по данным помогают пользователям находить нужные вещи быстрее и проще.
Использование науки о данных в автоматизации процесса:
Процесс автоматизации - один из популярных и актуальных аспектов современных технологий. Итак, давайте поговорим об автоматизации и использовании науки о данных в вашем бизнесе, а также о том, как создавать автоматизированные инновации.
Если вы хотите узнать, как наука о данных может помочь вашему бизнесу расти, сначала задайте себе эти вопросы.
- Какую задачу в моей компании может выполнять машина быстрее человека?
- Какие данные обычно люди ищут в моей компании, и какие данные они ищут вручную и как их можно использовать в автоматизированной форме?
- Где люди в моей компании проводят большую часть времени, принимая решения?
Использование машинного обучения в Data Science:
Машинное обучение также может освободить ресурсы за счет автоматического поиска, обработки или создания содержимого. Это становится очень важным в эпоху больших информационных хранилищ, в которых данные не имеют естественного порядка.
Например, бренд-менеджер хранит все данные об изображениях и публикациях со всех платформ социальных сетей каждый день. Они пытаются выяснить, откуда покупателям нравится их продукция, а также что они думают о своих брендах.
Аналитические данные компании в социальных сетях следят за машинным обучением для автоматизации процесса обнаружения и анализа изображений.
Больше информации происходит через почту, чаты и другие платформы электронных каналов. Поэтому есть возможность извлекать документы, обобщать данные и классифицировать их.
Поиск в миллионах электронных писем и PDF-файлов, поиск по определенной ключевой фразе и ключевым словам, которые очень сложно выполнить людям,
Принятие любого решения, которое требует высокого уровня знаний, высокого уровня навыков, таких как решения о ссуде или решение для создания оценок цен или рисков и т. Д. Вы также можете передать их алгоритму машинного обучения, который поможет вам создавать данные будут более чистыми и будут хорошо передаваться между системами.
Это поможет быстрее принимать решения. Однако это может отличаться от процесса полной автоматизации.
Поскольку эти модели будут иметь некоторые особые случаи, которые потребуют некоторых специальных обзоров от человека в специальной области.
Важность науки о данных для принятия лучших решений:
С помощью Data Science пользователь может прогнозировать полезные показатели и тенденции, которые развиваются в настоящее время для бизнеса. Такой подход улучшает способность предлагать покупателям нужные продукты.
В противном случае вы можете столкнуться с хорошей конкуренцией на рынке.
Теперь предиктивная аналитика - это соединение систем и наборов данных. Это помогает вам проводить надлежащую аналитику и извлекать ценные сведения из кажущихся хаотичных данных.
Решения, основанные на расширенной аналитике, обладают огромным потенциалом для снижения затрат, возникающих из-за сбоев, оттока клиентов.
Если говорить о примерах прогнозной аналитики, это обнаружение аномалий для loT by anodot. Используя алгоритмы машинного обучения, аналитическая платформа anadot помогает машинному обучению работать бесперебойно и эффективно, выявляя аномалии в данных.
Если машина начинает показывать какой-либо знак о техническом обслуживании или ремонте, алгоритм машинного обучения может понять это при небольшом изменении данных датчика.
Расширенная аналитика позволяет контролировать несколько наборов данных и обнаруживать больше соединений, которые были просто невозможны и не обнаруживались раньше. С увеличением объема накопленных данных расширенная аналитика станет нормой, а не стремлением к конкурентным преимуществам.
Заключение :
Итак, вот что нужно знать человеку или пользователю о преимуществах науки о данных. Это поможет человеку в ближайшем будущем развивать свой бизнес.
Я надеюсь, что приведенные выше пункты помогут вам понять важность науки о данных и станут более инновационными.
Вы можете реализовать эти идеи в своем предстоящем бизнесе, что приведет к его развитию с помощью Data Science.
Оригинальная статья: Как наука о данных может помочь вашему бизнесу
Хотите научиться науке о данных у экспертов?
Посетите: Webdrills
