数据科学是大数据的一个子部分，其特点是速度（数据集达到前所未有的高度）、多样性（可以以单一格式收集和交付的数据集）和容量（数据集随着时代变迁）。这让企业可以评估复杂的结构化或非结构化数据集，并以有效的方式得出相关见解。无论我们谈论电子商务还是医疗保健，数据科学及其应用程序都在引领趋势，并为想要摆脱大量文书工作的行业提供动力，本文为你介绍7个数据科学在商业中的应用。
数据科学在商业有哪些应用？您可能会考虑现有企业如何在评估客户购买力的同时得出数据驱动的决策！通过数据科学和机器学习算法分析建立的分析和细分，企业可以在竞争中保持稳定领先。让我们来了解一下数据科学的顶级应用程序，这些应用程序让组织在购买满足客户需求的产品的同时，更接近客户的兴趣和热情。
1. DS 正在占领电子商务市场
数据科学常见的商业应用：电子商务（和零售）公司主要专注于通过互联网销售或购买商品和服务。在数据科学的帮助下，可以以集体的方式过滤客户喜欢推荐的产品风格。此外，如果价格可能发生一些变化或波动，也可以通过预测分析来识别。这种分析接受统计算法来预测客户未来可能选择的产品的兴趣或仇恨的可能性。事实上，如果与服务相关的趋势可能会发生变化并且客户的观点可能会发生波动，那么很有可能通过情绪分析来分析反馈很好地通过在线调查/评论。这一切都可以在2021年电商市场火爆的Trivago、星巴克、H&M的应用中看到。 这样，电商或零售企业就可以成功地对其服务内容进行灵活的分类，从而通过以推荐的形式向他们提供相关的见解来理解他们的客户的情绪。
2. DS 无孔不入的银行和金融
银行和其他金融机构一直在寻找更明智的方法来分类贷款标准和管理合并债务或其他财务。原因很明显——所有这些都将有助于对个人、公共或公司用途的财务进行分类。在这里，金融机构面临的最大挑战是在竞争中保持领先，因此，数据科学让这些机构做出更明智的决策，而这些决策在需要时可能很难被人眼发现。通过CLV（DS不可避免的一部分）即客户终身价值预测，那些机构可能会准确估计他们的客户可以为他们创造多长时间的收入？同时，如果银行可能因信用卡或保险相关的一些风险而无法选择最佳营销决策，则可以通过风险建模进行评估。所有这些都是由银行通过个人资本、每一美元、Mobills 等应用程序完成的，这些应用程序普遍接受数据科学的风险建模和价值预测概念。
3. DS 与医疗保健行业建立了良好的联系
数据科学在商业有哪些应用？医疗保健行业始终（并将始终）通过在患者预算范围内的适当时间配药来管理入院患者的健康。但有时，在日常运营中会发现异常情况。此类异常以不适当的心理健康或营养的形式出现，而通过 MRI 或 CT 扫描无法多次检测到这些异常。在那里，数据科学通过其对患者基因表达的医学图像分析和预测建模来解决问题。好处是主要处理复杂手术的医生可以使用强大的 IR（图像识别）工具来深入了解这些手术中的异常情况，并通过适当的医疗解决方案寻找对疾病进行分类的线索。
毫无疑问，患者基因表达的预测建模有助于医生查看和分析入院者的历史数据。之后，他们可以与中心法则的分子生物学建立良好的相关性，其中涉及 NLP 的智能机器人（即自然语言处理）可以很好地回答这些问题. 有一些应用程序，如 Medscape、UpToDate、Lexicomp，从业者可以使用这些应用程序获取有关更广泛的药物（或传染病）的知识，以便为他们的患者开处方，这些患者与医疗保健行业的联系时间更长，更好地道路。所有这些 DS 援助都帮助了从业者，医生们将患者所经历的疾病的异常加入书签，而不会向任何人抱怨相同的情况。
4. DS 在制造业中也很普遍
数据科学在商业中的应用：制造及其核心流程主要侧重于确定可能将原材料转化为产品的方式。这种产品可能与家庭、飞机、汽车或运动有关。不可否认，所有此类产品都有其历史数据，需要每年通过库存进行维护和审查。在这里，数据科学家（高度专注于对大量结构化或非结构化数据进行分类和分析）应用强化学习技术用于预测与制造相关的问题，以便制造商可以监控产品成本并优化生产时间。这真的很有帮助，因为生产单元现在可以在潜在复杂的环境中工作时实现预定义的目标。即使是制造过程中的持续改进，也可以实时发现，因为自动增强系统可以提高制造产品的质量，并提高为此类流行制造线处理的客户评论的积极率。
5. DS 是另一个客户数据管理框架
数据科学常见的商业应用：客户数据管理要求对与组织连接的客户的结构化或非结构化数据进行更长时间的平稳处理分析。这是因为客户体验与渠道无关，并且从业务角度来看包含大量机会。借助客户细分，公司可以更深入地了解客户的性别、种族、生活方式、教育水平和个性特征（行为或非行为），然后应用数据分析程序来预测这些特征的相关性。细分客户正在与其业务部门沟通？好处是通过可靠的营销资源最大化交叉和向上销售机会，从而鼓励细分客户购买更多产品。因此，销售和客户帐户等接触点根据购买历史进行了很好的排序，现在，组织将更容易识别有价值和赞赏的客户，而不会忽视他们购买模式中的忠诚度和同理心。
6. DS 正在塑造风险分析
数据科学在商业有哪些应用？风险与每项业务相关，因此，公司必须在其生产部门内做出任何决策之前对风险领域进行批判性分析。这将收获成果，因为客户将对提供客户可能需要的服务的组织的安全性和可信度点头。通过数据科学的分析工具，在特定部门工作的专家将首先识别成本、技术、时间、资源或沟通等产生风险的因素. 之后，他们将检查这些风险对现有项目的影响，并根据其重要性进行合理的排序。毕竟，这完成后，将准备一个适当的风险应对计划，可以终止或转移风险。当执行计划并根据其响应计划检测到风险时，可以重新评估风险的趋势和重要性，以便可以通过适当的措施监测和控制其后果。所有这些分析都让公司能够验证其客户群的信誉，从而使他们以优化的成本领先于竞争对手。
7. DS 专注于定向广告
数据科学在商业中的应用：定向广告是一种在线方法，组织可以在其中确定其客户的兴趣和偏好，这些客户可能因年龄组和收入而异。好处是公司可以确定哪些客户是认真的或令人毛骨悚然的，然后通过有意义地定位响应客户来帮助减少他们的费用。数据科学在这里有所帮助，因为广告商现在可以了解客户的浏览模式（通过 ML 应用程序）并识别真正反映客户利益的趋势。现在，趋势得到了很好的识别，组织现在可以投放在线广告，其洞察力能够专注于具有良好浏览和购买习惯的客户。HubSpot、MetaData、Acuity Ads 等公司遵循这种广告技术，并成功地提高了他们的商誉并扩大了他们在市场上的优质产品。总体而言，客户受益，因为他们获得了优质的产品，无需支付中间商费用即可获得他们真正想要的！！
