กรณีศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมสำหรับแรงบันดาลใจ

กรณีศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล หมายถึงกระบวนการที่ประกอบด้วยปัญหาทางธุรกิจที่ใช้งานได้จริง ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานเพื่อพัฒนาอัลกอริทึมและโปรแกรมการเรียนรู้เชิงลึกหรือการเรียนรู้ของเครื่องโปรแกรมและอัลกอริทึมเหล่านี้นำไปสู่การแก้ปัญหาทางธุรกิจที่เหมาะสมที่สุด การทำงานในกรณีศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และการแก้ปัญหา

วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของธุรกิจและช่วยให้พวกเขารักษาประสิทธิภาพไว้ได้ กรณีศึกษาต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้บริษัทมีความก้าวหน้าอย่างมากในสาขาของตน กรณีศึกษาเหล่านี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการประเมินข้อมูลเชิงลึกสำหรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า มาดูกรณีศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ชั้นนำ เพื่อเป็นแรงบันดาลใจกัน

1) บริษัทชีวเวชภัณฑ์ชั้นนำแห่งหนึ่งใช้ Machine Learning และ AI เพื่อคาดการณ์ค่าบำรุงรักษาอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่ใช้แล้ว: อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

ไฟเซอร์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ค่าบำรุงรักษาอุปกรณ์ที่ใช้ในการรักษาผู้ป่วย แนวทางที่มีประสิทธิภาพต่อไปนี้ที่บริษัทยาควรใช้เพื่อลดค่าใช้จ่ายคือการใช้การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์โดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงและ AI

ปัญญาประดิษฐ์มีส่วนสำคัญในการเติบโตของภาคส่วนนี้ เครื่องมือขั้นสูงหลายอย่างในภาคส่วนนี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อพัฒนาข้อมูลเชิงลึกเพื่อให้การรักษาที่ดีที่สุดแก่ผู้ป่วย เครื่องมือที่ใช้โดยกรณีศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การดูแลสุขภาพ ช่วยในการระบุการรักษาตามสภาพร่างกายของผู้ป่วยเครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้โรงพยาบาลประหยัดค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นในการให้บริการ

ในการถ่ายภาพทางการแพทย์ วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยบุคลากรทางการแพทย์ด้วยยาที่มีประสิทธิภาพสำหรับผู้ป่วย กรณีศึกษาเหล่านี้ช่วยให้บริษัทเทคโนโลยีชีวภาพออกแบบการทดลองใหม่ได้ดีขึ้น และปรับปรุงกระบวนการพัฒนายานวัตกรรมให้ทันสมัย พวกเขาทำให้แน่ใจว่าบริษัทด้านการดูแลสุขภาพสามารถตรวจพบปัญหาและหลีกเลี่ยงไม่ให้พวกเขาก้าวไปข้างหน้า

ตรวจสอบเว็บไซต์ของเราหากคุณต้องการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

2) การใช้ Big Data Analytics เพื่อตรวจสอบความต้องการของนักเรียน: การศึกษา

วิทยาการข้อมูลได้ปฏิวัติวิธีที่ผู้สอนและนักเรียนมีปฏิสัมพันธ์และปรับปรุงการประเมินประสิทธิภาพของนักเรียน ช่วยให้ผู้สอนสามารถประเมินความคิดเห็นที่ได้รับจากนักเรียนและปรับปรุงวิธีการสอนของพวกเขาให้เหมาะสม

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ขั้นสูงช่วยให้ครูสามารถวิเคราะห์ความต้องการของนักเรียนโดยขึ้นอยู่กับผลการเรียนของพวกเขา

ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มการศึกษาออนไลน์ใช้กรณีศึกษาของ Python ที่อิงกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อติดตามผลการเรียนของนักเรียนจึงจัดระบบการประเมินการมอบหมายงานและปรับปรุงหลักสูตรตามความคิดเห็นของนักศึกษา กรณีศึกษานี้ช่วยให้ผู้สอนเตรียมการสร้างแบบจำลองเชิงทำนายเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพของนักเรียนและแก้ไขวิธีการสอนที่จำเป็น

สำรวจหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

3) Airbnb ใช้วิทยาการข้อมูลและเติบโต 43,000% ใน 5 ปี: อุตสาหกรรมการบริการ

กรณีศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูล ในอุตสาหกรรมการบริการช่วยให้โรงแรมสามารถจัดหาค่าใช้จ่ายที่ดีที่สุดให้กับลูกค้าได้ช่วยให้ผู้บริหารโรงแรมสามารถรับรองธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ เข้าใจความต้องการของลูกค้า กำหนดแนวโน้มล่าสุดในอุตสาหกรรมนี้ และอื่นๆ

กลยุทธ์นี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าได้ผลอย่างมากสำหรับ Airbnb เพราะบริษัทเติบโตถึง 43,000% ในเวลาเพียงห้าปี กรณีศึกษานี้มีเป้าหมายเพื่อแบ่งปันประเด็นสำคัญบางประการที่ Airbnb ประสบระหว่างเส้นทางการพัฒนา นอกจากนี้ยังแสดงข้อมูลเกี่ยวกับวิธีที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแก้ไขปัญหาเหล่านั้น นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการประมวลผลข้อมูล ตีความความคิดเห็นของลูกค้าได้ดีขึ้น และทำการตัดสินใจที่สมเหตุสมผลตามความต้องการของลูกค้า

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันดับต้น ๆ ที่ต้องเรียนรู้ในปี 2565

4) ปัญหาการบรรจุลงถังใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแพ็คเกจ: อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ

เมื่อผู้คนค้นหาผลิตภัณฑ์ใด ๆ ทางอินเทอร์เน็ต เครื่องมือค้นหาจะให้คำแนะนำสำหรับผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกัน บริษัทที่ขายผลิตภัณฑ์เหล่านั้นใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อทำการตลาดผลิตภัณฑ์ตามความสนใจของผู้ใช้ผ่านระบบคำแนะนำ คำแนะนำที่เกี่ยวข้องกับกรณีศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูล นี้ มักขึ้นอยู่กับประวัติการค้นหาของผู้ใช้

ปัญหาการบรรจุในถังเป็นปัญหาทั่วไปของ NP-Hard ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแพ็คเกจ

ในภาคส่วนนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้า ตรวจสอบราคา กำหนดวิธีการเพิ่มยอดขาย และรับประกันความพึงพอใจของลูกค้า

อีกตัวอย่างที่ดีที่สุดของกรณีศึกษานี้ คือ Amazon ใช้วิทยาการข้อมูลเพื่อสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าด้วยการปรับแต่งตัวเลือกผลิตภัณฑ์ ดังนั้น ข้อมูลที่สร้างขึ้นจะวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าและช่วยแบรนด์ในการปรับแต่งตามความต้องการ Amazon ใช้ข้อมูลของตนเพื่อให้บริการผู้ใช้พร้อมคำแนะนำเกี่ยวกับบริการและผลิตภัณฑ์ที่นำเสนอ เป็นผลให้ Amazon สามารถโน้มน้าวใจผู้บริโภคให้ซื้อและขายได้มากขึ้น

ผู้เรียนของเรายังอ่าน: หลักสูตร Python ฟรีพร้อมใบรับรอง

5) การคาดการณ์สิทธิ์สินเชื่อโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง: อุตสาหกรรมการเงินและการธนาคาร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์อย่างมากในอุตสาหกรรมการเงินและการธนาคาร กรณีศึกษาของนักวิเคราะห์ข้อมูล ที่สอดคล้องกัน จะช่วยระบุแง่มุมที่สำคัญมากมายของอุตสาหกรรมนี้กรณีศึกษาของ Python นี้ ใช้ Python เพื่อทำนายว่าจะต้องให้เงินกู้แก่ผู้สมัครหรือไม่ ทำนายโดยใช้พารามิเตอร์เช่นคะแนนเครดิต

นอกจากนี้ยังใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจจับความผิดปกติของลูกค้าหรือพฤติกรรมธนาคารที่เป็นอันตราย เมื่อพูดถึงการแบ่งกลุ่มลูกค้า วิทยาศาสตร์ข้อมูลจะใช้พฤติกรรมของลูกค้าเพื่อนำเสนอบริการและผลิตภัณฑ์ที่ปรับให้เหมาะกับคุณ กรณีศึกษานี้สามารถแนะนำวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพทางการเงินโดยขึ้นอยู่กับธุรกรรมและพฤติกรรมของลูกค้า

6) โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องระบุ ทำให้เป็นอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต: การจัดการห่วงโซ่อุปทาน

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถระบุระบบการจัดหาที่มีประสิทธิภาพหลังจากดำเนินการอัตโนมัติและปรับกระบวนการผลิตให้เหมาะสม ช่วยอำนวยความสะดวกในการปรับแต่งการจ่ายยาให้กับผู้ป่วยหลายราย

ปัจจัยต่างๆ เช่น ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้เกิดนวัตกรรมในอุตสาหกรรมนี้ กรณีศึกษานี้จะวิเคราะห์การดำเนินงานของบริษัท ความต้องการของลูกค้า ต้นทุนของผลิตภัณฑ์ ลดความผิดปกติของห่วงโซ่อุปทาน และอื่นๆ

อีกตัวอย่างที่ดีของการใช้กรณีศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล นี้ คือธุรกิจจัดส่งพัสดุภัณฑ์ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานการส่งมอบพัสดุอย่างทันท่วงทีและปลอดภัยเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้สำหรับความสำเร็จของบริษัทนี้ บริษัทนี้สามารถพัฒนาเครื่องมือนำทางขั้นสูงโดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่หรืออัลกอริธึม Hadoop ที่ล้ำสมัย เครื่องมือนี้ช่วยให้พนักงานขับรถของบริษัทกำหนดเส้นทางที่เหมาะสมตามเวลา ระยะทาง และแง่มุมอื่นๆ ดังนั้น ลูกค้าจึงมั่นใจได้ว่าจะได้รับประสบการณ์การขนส่งที่ไร้ที่ติ

7) Netflix ใช้คลัสเตอร์คำแนะนำมากกว่า 1,300 รายการเพื่อมอบประสบการณ์เฉพาะบุคคล: Entertainment Industry

Netflix ใช้คลัสเตอร์คำแนะนำมากกว่า 1,300 รายการเพื่อมอบประสบการณ์ที่กำหนดเอง คลัสเตอร์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับลำดับความสำคัญของการรับชมของผู้บริโภค Netflix รวบรวมข้อมูลของผู้ใช้ เช่น การวิจัยแพลตฟอร์มเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพคำหลัก เวลาหยุดชั่วคราว/ย้อนกลับของเนื้อหา ระยะเวลาการดูของผู้ใช้ ฯลฯ ข้อมูลนี้จะคาดการณ์การตั้งค่าการรับชมของผู้ชมและนำเสนอรายการและซีรีส์ที่กำหนดเอง

ความต้องการแพลตฟอร์มสื่อ OTT เพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทุกวันนี้ผู้คนนิยมดูซีรีส์และภาพยนตร์ทางเว็บหรือฟังเพลงอย่างสบายใจ การยอมรับอย่างแพร่หลายของแพลตฟอร์มเหล่านี้ได้เปลี่ยนโฉมหน้าของอุตสาหกรรมบันเทิง ดังนั้น แพลตฟอร์มสื่อหลายแห่งจึงใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้พึงพอใจและให้คำแนะนำที่จำเป็นแก่สมาชิก

กรณีศึกษาของนักวิเคราะห์ข้อมูล นี้ ใช้ในแพลตฟอร์มสื่อที่มีชื่อเสียง เช่น Netflix และ SpotifySpotify มีฐานข้อมูลเพลงมากมาย ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสนับสนุนการสตรีมเพลงออนไลน์ด้วยประสบการณ์ผู้ใช้ที่น่าพอใจ และสร้างประสบการณ์ที่เหมาะกับผู้ใช้ทุกคน ใช้อัลกอริทึมและข้อมูลขนาดใหญ่ต่างๆ เพื่อฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อนำเสนอเนื้อหาที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

8) การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมของเกมแบบโต้ตอบ: การเล่นเกม

มีโอกาสในการทำงานที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการเริ่มต้นอาชีพในสาขาเกม สาขานี้ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีเกมที่เป็นนวัตกรรมใหม่

ข้อมูลที่สรุปมาจากการวิเคราะห์เกมจะใช้เพื่อรับข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับความคาดหวังของผู้เล่น การคาดการณ์ปัญหาของเกม ฯลฯ

กรณีศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีบทบาทสำคัญในเส้นทางการพัฒนาเกมช่วยในการรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อพัฒนาเกมที่ทำให้ผู้เล่นหมกมุ่นอยู่กับการเล่น ประโยชน์อีกอย่างของกรณีศึกษานี้คือการสร้างรายได้จากเกม นำไปสู่การพัฒนาเกมอย่างรวดเร็วในราคาที่คุ้มค่า

อินเทอร์เฟซกราฟิกและภาพมีบทบาทสำคัญในการเล่นเกม กรณีศึกษานี้ใช้เพื่อปรับปรุงส่วนต่อประสานภาพของเกม อำนวยความสะดวกด้านกราฟิกที่สวยงามในเกมเพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์การเล่นเกมที่น่าพึงพอใจ

เริ่มต้นกับเส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณบน UpGrad

หวังว่าจะเริ่มต้นเส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณในที่ที่น่าเชื่อถือใช่ไหม หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพ ของ UpGrad ในหลักสูตร Data Science อาจเป็นทางเลือกที่เหมาะสมของคุณ!

หลักสูตร 8 เดือนนี้จัดทำขึ้นเพื่อมอบทักษะตามความต้องการ เช่น ความรู้เกี่ยวกับการแก้ปัญหาทางธุรกิจ การเรียนรู้ของเครื่องและสถิติ และกลยุทธ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ด้วย upGrad คุณจะได้รับประโยชน์จากสถานะศิษย์เก่าของ IIIT Bangalore พอร์ทัลโอกาสงานพิเศษ การให้คำปรึกษาด้านอาชีพ การเตรียมตัวสัมภาษณ์ และอื่นๆ อีกมากมาย โดยทั่วไป หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านไอที ผู้จัดการ และหัวหน้าโครงการในบริษัทไอที/เทคโนโลยี

บทสรุป

กรณีศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เหล่านี้ ดำเนินการโดยใช้ชื่ออุตสาหกรรมที่โดดเด่นที่สุด ซึ่งสะท้อนถึงความสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาในปัจจุบัน วิทยาการข้อมูลและความโดดเด่นนั้นจะต้องเติบโตยิ่งขึ้นในอีกไม่กี่วันข้างหน้า และทุกแขนงล้วนอ่อนไหวต่ออิทธิพลของมัน สิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือเริ่มเตรียมตัวให้พร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ซึ่งอาจเกิดขึ้นได้โดยการสืบทอดทักษะและประสบการณ์ด้านวิทยาการข้อมูลที่เป็นที่ต้องการ