Aplicaciones de ciencia de datos en los sectores de banca, transporte, salud y comercio electrónico

La ciencia de datos es un campo de estudio interdisciplinario que ayuda a desglosar datos enormes y complejos para convertirlos en una forma utilizable. Ayuda en el análisis de estos datos y el inicio de un trabajo eficiente con ellos. Por lo tanto, encuentra aplicación en varios campos.

En este artículo hay algunos sectores que utilizan la ciencia de datos.

Bancario:

La ciencia de datos se utiliza ampliamente en la banca. Ha mejorado considerablemente la calidad y el proceso de trabajo del banco. Los bancos tienen que acceder y analizar datos como datos personales y el estado monetario de sus clientes de forma masiva. Las operaciones que utilizan la ciencia de datos garantizan una gestión satisfactoria de los recursos.

Garantiza una detección de fraude eficiente, modelado de riesgos, gestión de datos de clientes y segregación, etc. Los bancos pueden evaluar datos como ciclos de clientes y patrones de inversión para ofrecer varios beneficios que se adapten a los clientes. Con la ciencia de datos, es posible la automatización de todo el proceso.

Los bancos aplican modelos de riesgo para evaluar su desempeño general y determinar los factores subyacentes que impiden su desempeño. Estructuran algoritmos de aprendizaje automático en tiempo real y análisis predictivo para mejorar las estrategias de gestión y análisis de datos.

Transporte:

El sector del transporte permite la creación de un entorno seguro para el conductor y el cliente. Desempeña un papel vital en la optimización del rendimiento de los vehículos y otorga una autonomía superior a los conductores a través del aprendizaje reforzado y la formulación de rutas logísticas. En forma de automóviles autónomos, la automatización ha creado una tendencia a nivel mundial.

El sector puede aumentar la satisfacción del cliente a través de las mejoras previstas a partir de un extenso análisis de datos adquiridos a partir del comportamiento del conductor y los patrones de consumo de combustible. Puede optimizar las rutas de entrega y asignar recursos de manera efectiva mediante el análisis de varias variables, como la ubicación del consumidor, el estado económico, el perfil y la logística.

Del mismo modo, las empresas de transporte también pueden establecer un precio estándar para los viajes utilizando potentes herramientas predictivas.

Cuidado de la salud:

Sus aplicaciones en el sector sanitario han beneficiado significativamente a médicos, investigadores y pacientes. El análisis de imágenes médicas como tomografías computarizadas, resonancias magnéticas, rayos X, etc. se ha vuelto fácil. Las investigaciones de dolencias subyacentes en estas representaciones corporales también se han vuelto sencillas gracias a las herramientas de reconocimiento de imágenes.

Con la llegada del aprendizaje automático, la detección temprana de tumores y crecimientos cancerosos ahora es factible. Es posible rastrear su origen y evitar su avance a otras partes del cuerpo. La ciencia genómica permite la comprensión de los defectos en las estructuras genéticas mediante la aplicación de técnicas estadísticas a las secuencias genéticas.

La investigación ha fomentado la producción de medicamentos y métodos de tratamiento que salvan vidas. Los científicos también pueden llevar a cabo una amplia investigación sobre los efectos de los medicamentos en el cuerpo para formular medicamentos seguros para el consumo. El análisis predictivo permite a los científicos de datos predecir los resultados de varias dolencias cuando se les brindan los detalles históricos del paciente.

El cuidado de la salud puede aplicar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para crear bots inteligentes para diagnosticar con precisión a los pacientes, sugerir curas y responder consultas.

Comercio electrónico:

La ciencia de datos ha permitido al sector del comercio electrónico crear planes de divulgación adecuados mediante el análisis de una base de clientes potenciales y la predicción de sus servicios. El análisis predictivo y de sentimiento ayuda en la identificación de productos y estilos populares y visualiza sus tendencias. Hecho con NLP, asegura la satisfacción del cliente a través de la optimización de precios.

Se aplica filtrado colaborativo y basado en contenido para crear un sistema de recomendación avanzado basado en las compras y preferencias anteriores de cada cliente.

El comercio electrónico lo utiliza para detectar fraudes entre el círculo de comerciantes y en las transferencias electrónicas.

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