Najlepsze studia przypadków analizy danych dla inspiracji

Studiumprzypadku nauki o danych odnosi się do procesu obejmującego praktyczny problem biznesowy, nad którym naukowcy zajmujący się danymi pracują nad opracowaniem algorytmów i programów głębokiego uczenia się lub uczenia maszynowego.Te programy i algorytmy prowadzą do optymalnego rozwiązania problemu biznesowego. Praca nad studium przypadku analizy danych obejmuje analizę i rozwiązanie problemu.

Data Science pomaga zwiększyć wydajność firm i pomaga im utrzymać ich wydajność. Różne studia przypadków związane z nauką o danych pomagają firmom osiągnąć znaczny postęp w swoich dziedzinach. Te studia przypadków pomagają firmom skutecznie spełniać wymagania klientów poprzez dogłębną ocenę danych w celu uzyskania cennych spostrzeżeń. Przyjrzyjmy się najważniejszymanalizom przypadków związanych z nauką o danych w poszukiwaniu inspiracji.

1) Wiodąca firma biofarmaceutyczna wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do prognozowania kosztów utrzymania używanego sprzętu medycznego: przemysł medyczny

Pfizer wykorzystuje uczenie maszynowe do prognozowania kosztów utrzymania sprzętu używanego w leczeniu pacjentów. Kolejnym skutecznym podejściem, które firmy farmaceutyczne powinny zastosować w celu zmniejszenia wydatków, jest wdrożenie konserwacji zapobiegawczej z wykorzystaniem uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja znacząco przyczyniła się do rozwoju tego sektora. Wiele zaawansowanych narzędzi w tym sektorze jest tworzonych w celu opracowywania spostrzeżeń w celu zapewnienia pacjentom najlepszego leczenia. Narzędzia wykorzystywane wstudiach przypadków związanych z nauką o opiece zdrowotnej pomagają w określeniu leczenia zgodnie z warunkami fizycznymi pacjentów.W konsekwencji narzędzia te pomagają szpitalom zaoszczędzić na wydatkach ponoszonych na ich usługi.

W obrazowaniu medycznym analiza danych pomaga personelowi medycznemu w opracowywaniu skutecznych leków dla pacjentów. Te studia przypadków pomagają firmom biotechnologicznym przeprojektować lepsze eksperymenty i unowocześnić proces opracowywania innowacyjnych leków. Zapewniają one firmom medycznym wykrywanie problemów i zapobieganie ich postępom.

Sprawdź naszą stronę internetową, jeśli chcesz nauczyć się nauki o danych.

2) Wykorzystanie Big Data Analytics do monitorowania wymagań uczniów: Edukacja

Data Science zrewolucjonizował sposób interakcji instruktorów i uczniów oraz poprawił ocenę wyników uczniów. Pomaga instruktorom ocenić informacje zwrotne uzyskane od uczniów i odpowiednio ulepszyć swoje metody nauczania.

Zaawansowane techniki analizy dużych zbiorów danych pomagają nauczycielom analizować wymagania uczniów w zależności od ich wyników w nauce.

Na przykład internetowe platformy edukacyjne wykorzystująstudium przypadku Pythona oparte na analizie danych do śledzenia wyników uczniów.Tym samym systematyzuje ocenę prac i poprawia program kursu w zależności od opinii studentów. To studium przypadku pomaga instruktorom przygotować modelowanie predykcyjne w celu prognozowania wyników uczniów i wprowadzenia wymaganych zmian w metodach nauczania.

Zapoznaj się z naszymi popularnymi kursami Data Science

3) Airbnb wykorzystuje analitykę danych i odnotował wzrost o 43 000% w ciągu pięciu lat: branża hotelarska

Studium przypadku analizy danych w hotelarstwie pomaga hotelom zapewnić klientom możliwie najniższe koszty.Pomaga kierownictwu hotelu skutecznie wspierać ich biznes, rozumieć potrzeby klientów, określać najnowsze trendy w tej branży i nie tylko.

Ta strategia okazała się bardzo skuteczna dla Airbnb, ponieważ firma odnotowała wzrost o 43 000% w ciągu zaledwie pięciu lat. To studium przypadku ma na celu podzielenie się kilkoma krytycznymi problemami, z którymi Airbnb zetknął się podczas swojej podróży rozwojowej. Zawiera również informacje o tym, jak analitycy danych rozwiązali te problemy. Ponadto zastosowała techniki analizy danych w celu przetwarzania danych, lepszej interpretacji opinii klientów i podejmowania rozsądnych decyzji w oparciu o potrzeby klientów.

Najważniejsze umiejętności Data Science do nauczenia się w 2022 roku

4) Bin Packing Problem wykorzystuje analizę danych do optymalizacji opakowań: branża e-commerce

Gdy ludzie szukają dowolnego produktu w Internecie, wyszukiwarka podpowiada podobne produkty. Firmy sprzedające te produkty wykorzystują data science do marketingu swoich produktów w oparciu o zainteresowania użytkowników za pośrednictwem systemu rekomendacji. Sugestie zawarte w tymstudium przypadku analizy danych są zazwyczaj zależne od historii wyszukiwania użytkowników.

Problem Bin Packing jest powszechnym problemem NP-trudnym, nad którym pracują analitycy danych w celu optymalizacji pakietów.

W tym sektorze analityka big data pomaga analizować potrzeby klientów, sprawdzać ceny, określać sposoby na zwiększenie sprzedaży i zapewnienie satysfakcji klientów.

Innym najlepszym przykładem tego studium przypadku jest Amazon . Wykorzystuje analitykę danych, aby zapewnić zadowolenie klientów poprzez dostosowywanie wyborów produktów. W rezultacie generowane dane analizują potrzeby klientów i pomagają marce odpowiednio je dopasować. Amazon wykorzystuje swoje dane, aby służyć użytkownikom rekomendacjami dotyczącymi oferowanych usług i produktów. W rezultacie Amazon może przekonać swoich konsumentów do zakupu i zwiększenia sprzedaży.

Nasi uczniowie czytali również: Bezpłatny kurs Pythona z certyfikatem

5) Przewidywanie kwalifikowalności pożyczki za pomocą uczenia maszynowego: branża finansów i bankowości

Nauka o danych okazuje się całkiem korzystna w branży finansowej i bankowej. Odpowiednie studium przypadku analityka danych pomaga zidentyfikować wiele kluczowych aspektów tej branży.Tostudium przypadku w języku Python wykorzystuje język Python do przewidywania, czy pożyczka musi zostać udzielona wnioskodawcy.Przewiduje użycie parametru, takiego jak ocena kredytowa.

Wykorzystuje również algorytm uczenia maszynowego do wykrywania anomalii klientów lub złośliwych zachowań bankowych. Jeśli chodzi o segmentację klientów, data science wykorzystuje zachowanie klientów do oferowania dostosowanych usług i produktów. To studium przypadku może zasugerować sposoby na zwiększenie wyników finansowych w zależności od transakcji i zachowań klientów.

6) Modele uczenia maszynowego identyfikują, automatyzują i optymalizują proces produkcyjny: Supply Chain Management

Modele uczenia maszynowego mogą określać wydajne systemy zaopatrzenia po zautomatyzowaniu i optymalizacji procedury produkcyjnej. Ułatwia dostosowanie podawania leków do kilku pacjentów.

Czynniki takie jak big data i analityka predykcyjna zapewniają innowacyjność w tej branży. To studium przypadku analizuje działalność firmy, wymagania klientów, koszty produktów, zmniejsza anomalie w łańcuchu dostaw i nie tylko.

Innym przyzwoitym przykładem wykorzystania tegostudium przypadku nauki o danych jest biznes dostarczania paczek w zarządzaniu łańcuchem dostaw.Terminowe i bezpieczne dostarczanie przesyłek jest nieuniknione dla sukcesu tej firmy. Firma ta może rozwijać zaawansowane narzędzia nawigacyjne przy użyciu najnowocześniejszych algorytmów Big Data lub Hadoop. To narzędzie pomaga kierowcy firmy określić optymalną trasę w oparciu o czas, odległość i inne aspekty. Dzięki temu klienci mają pewność bezbłędnej wysyłki.

7) Netflix korzysta z ponad 1300 klastrów rekomendacji, aby oferować spersonalizowane wrażenia: Przemysł rozrywkowy

Netflix korzysta z ponad 1300 klastrów rekomendacji, aby zapewnić spersonalizowane wrażenia. Klastry te są zależne od priorytetów oglądalności konsumentów. Netflix gromadzi dane użytkowników, takie jak badania platform w celu optymalizacji słów kluczowych, czasu wstrzymywania/przewijania treści, czasu oglądania przez użytkowników itp. Te dane przewidują preferencje oglądalności widzów i oferują dostosowane rekomendacje programów i seriali.

Zapotrzebowanie na platformy medialne OTT znacznie wzrosło w ciągu ostatnich kilku lat. W dzisiejszych czasach ludzie wolą oglądać seriale i filmy w Internecie lub cieszyć się muzyką w swoim komforcie. Powszechne przyjęcie tych platform zmieniło oblicze branży rozrywkowej. Dlatego wiele platform medialnych korzysta obecnie z analizy danych, aby zapewnić satysfakcję użytkowników i zapewnić subskrybentom niezbędne rekomendacje.

Tostudium przypadku analityka danych jest wykorzystywane na renomowanych platformach medialnych, takich jak Netflix i Spotify.Spotify zawiera bazę danych niezliczonych utworów. Wykorzystuje duże zbiory danych do obsługi strumieniowego przesyłania muzyki online z satysfakcjonującym doświadczeniem użytkownika i tworzenia dostosowanych doświadczeń dla każdego użytkownika. Wykorzystuje różne algorytmy i duże zbiory danych do trenowania modeli uczenia maszynowego w celu oferowania spersonalizowanych treści.

Przeczytaj nasze popularne artykuły dotyczące nauki o danych

8) Wykorzystanie analityki danych do stworzenia interaktywnego środowiska gry: Gaming

Istnieją doskonałe możliwości pracy dla analityków danych, którzy chcą rozpocząć karierę w dziedzinie gier. Ta dziedzina wykorzystuje naukę danych do opracowywania innowacyjnych technologii gier.

Dane wywnioskowane z analizy gry są wykorzystywane do uzyskania szczegółowych informacji o oczekiwaniach graczy, prognozowaniu problemów z grą itp.

Studiumprzypadku nauki o danych odgrywa istotną rolę na ścieżce tworzenia gier.Pomaga w uzyskiwaniu wglądu w dane w celu tworzenia gier, które utrzymują graczy pochłoniętych rozgrywką. Inną przydatnością tego studium przypadku jest monetyzacja gier. Prowadzi to do szybkiego rozwoju gier po opłacalnej cenie.

Grafika i interfejsy wizualne odgrywają kluczową rolę w grach. To studium przypadku służy do ulepszania interfejsu wizualnego gier. Ułatwia atrakcyjną grafikę w grze, aby zapewnić użytkownikom satysfakcjonujące wrażenia z gry.

Rozpocznij swoją przygodę z nauką o danych w UpGrad

Chcesz rozpocząć swoją przygodę z nauką o danych w niezawodnym miejscu? Profesjonalny program certyfikatów UpGrad w kursie Data Science może być Twoim właściwym wyborem!

Ten 8-miesięczny kurs ma na celu przekazanie pożądanych umiejętności, takich jak znajomość rozwiązywania problemów biznesowych, uczenia maszynowego i statystyki oraz strategii analizy danych. Dzięki upGrad skorzystasz ze statusu absolwenta IIIT Bangalore, ekskluzywnego portalu z ofertami pracy, mentoringu zawodowego, przygotowania do rozmowy kwalifikacyjnej i nie tylko. Ogólnie rzecz biorąc, ten kurs jest odpowiedni dla specjalistów IT, menedżerów i kierowników projektów w firmach IT / Tech.

Wniosek

Te studia przypadków analizy danych dotyczą niektórych z najbardziej znanych marek z branży, odzwierciedlając znaczenie nauki o danych w dzisiejszym rozwijającym się świecie technologii. Nauka o danych i jej znaczenie w nadchodzących dniach z pewnością jeszcze wzrośnie, a każda dziedzina jest podatna na jej wpływ. Najlepsze, co możesz zrobić, to zacząć przygotowywać się do wielkiej zmiany, która może być możliwa dzięki odziedziczeniu poszukiwanych umiejętności i doświadczenia w zakresie analizy danych.