Прикладной анализ данных (по отраслям)

Введение
В современном мире объемы информации постоянно растут, и прикладной анализ данных становится все более важным. Процесс извлечения ценной информации из больших объемов данных, специфичных для определенной отрасли, играет ключевую роль в различных сферах, таких как здравоохранение, финансы, маркетинг, транспорт, энергетика и другие.




Основная часть
Применение современных методов машинного обучения для анализа больших объемов данных является процессом, который способствует решению бизнес-задач. В рамках этого процесса возможны различные виды анализа данных. Описательный анализ данных описывает данные в контексте изучаемой темы. Разведочный анализ данных направлен на получение новых знаний о данных. Индуктивный анализ данных строит зависимости на основе имеющихся данных для получения новых выводов. Прогностический анализ данных использует модели для прогнозирования будущих событий.
Исследование, основанное на причинно-следственных связях, изучает зависимости между событиями и стремится понять глубинные механизмы, лежащие в основе наблюдаемых явлений. Для анализа данных используются разнообразные методы: от корреляционного и регрессионного анализа до кластерного и дискриминантного анализа, а также методы сравнения средних, частотный анализ, анализ соответствий и факторный анализ. Важно учитывать разнообразные подходы и инструменты для более глубокого понимания и интерпретации данных.
Современные медиа и развлекательные платформы, такие как Hulu и Netflix, активно используют огромные объемы данных для выявления предпочтений пользователей и создания персонализированных предложений. Анализ больших данных стал ключевым фактором в повышении доходов и улучшении пользовательского опыта в этой цифровой сфере. Например, Netflix воспользовалась прогностическим анализом данных для успешного запуска сериала "Карточный домик", который оказался популярным среди аудитории благодаря данным исследованиям. Возникновение множества потоковых сервисов можно объяснить тем, что большие данные открывают новые возможности для монетизации цифрового контента, что в свою очередь создает новые источники дохода для медиа и развлекательных компаний. Это имеет особенно сильное воздействие на финансовую отрасль, особенно на торговлю акциями. Внедрение количественного анализа привело к переходу от ручной торговли к технологически поддерживаемой торговле. Крупные финансовые институты и хедж-фонды были первыми, кто использовал эту технологию, и теперь количественные модели стали стандартом.
Анализ больших данных используется этими моделями для прогнозирования результатов определенных событий в финансовом мире, принятия точных решений о входе / выходе из торговли, минимизации рисков с помощью машинного обучения и даже оценки настроений на рынке путем анализа мнений.
Система здравоохранения дает возможность улучшить качество жизни, предоставить индивидуальное лечение пациентам и открывать новые медицинские достижения делает сектор здравоохранения идеальным для использования больших данных. Фактически, индустрия здравоохранения становится одним из ведущих сторонников анализа больших данных в настоящее время. Использование больших данных в сфере здравоохранения в области здравоохранения подчёркивается не увеличение доходов или поиск новых возможностей для продуктов, а скорее анализ и использование больших данных, ориентированных на пациента. Существует множество потрясающих примеров этого:
В одном исследовании прогностической аналитики рассматривалось, как alayacare применила анализ больших данных для прогнозирования негативных последствий для здоровья пожилых людей, получающих уход на дому. Анализ позволил снизить количество госпитализаций и вызовов скорой помощи на 73% и 64% соответственно среди пациентов с хроническими заболеваниями.
Исторические данные о здоровье от поставщиков медицинских услуг могут использоваться для выявления и анализа определенных рисков у пациентов. Это помогает более оперативно обнаруживать заболевания и принимать необходимые меры. Большие данные позволяют выявлять тенденции заболеваемости в целом на основе демографических, географических, социально-экономических и других факторов. Образовательная сфера в современное обучение, поддерживаемое новыми технологиями, отходит от традиционных методов работы и все больше ориентируется на эффективные практики. Благодаря большим данным преподаватели могут создавать персонализированные модели обучения, вместо того чтобы применять общепринятые стандарты.



Заключение
Анализ данных в различных отраслях становится все более значимым в современном обществе, где данные играют ключевую роль в принятии стратегических решений. Технологический прогресс позволяет компаниям получать ценные знания, улучшать процессы, повышать качество продукции и услуг, а также прогнозировать будущие тенденции. Анализ данных в отраслях обнаруживает скрытые закономерности, помогает понять потребности клиентов, оптимизировать расходы и повышать эффективность бизнеса.