• 首页
        • 更多产品

          客户为中心的产品管理工具

          专业的软件研发项目管理工具

          简单易用的团队知识库管理

          可量化的研发效能度量工具

          测试用例维护与计划执行

          以团队为中心的协作沟通

          研发工作流自动化工具

          账号认证与安全管理工具

          Why PingCode
          为什么选择 PingCode ?

          6000+企业信赖之选,为研发团队降本增效

        • 行业解决方案
          先进制造(即将上线)
        • 解决方案1
        • 解决方案2
  • Jira替代方案
目录

数据科学有哪些应用

数据科学的应用有:1、能源;2、金融和保险;3、医疗;4、制药;5、制造。数据科学主要用于能源行业,以优化勘探、生产和运营,同时预测。在金融和保险行业,数据科学主要侧重于降低风险、检测欺诈和优化客户体验。医疗领域的数据科学主要用于提高护理质量、改善运营和降低成本。制药行业的数据科学主要用于确保安全性、产品质量和药物疗效。在制造业中,数据科学有助于优化流程、提高质量和监控供应商。

一、数据科学应用示例

以下是数据科学在不同行业解决挑战的示例:

1、能源

数据科学主要用于能源行业,以优化勘探、生产和运营,同时预测以下需求:

  • 预测设备故障
  • 预测未来的石油量和价格
  • 优化分配
  • 减少排放
  • 分析地面成分
  • 描绘水库特征

2、金融和保险

在金融和保险行业,数据科学主要侧重于降低风险、检测欺诈和优化客户体验。使用数据科学的一些示例包括:

  • 预测信用风险
  • 检测欺诈
  • 分析客户
  • 管理组合风险
  • 确定流失的可能性
  • 遵守 SOX、巴塞尔 II 等法规

3、医疗

医疗领域的数据科学主要用于提高护理质量、改善运营和降低成本。

  • 预测疾病风险
  • 检测欺诈性索赔
  • 开出个性化药物剂量
  • 分析图像以检测癌症
  • 管理索赔
  • 提高患者安全
  • 确定谁的风险最大

4、制药

制药行业的数据科学主要用于确保安全性、产品质量和药物疗效,例如:

  • 确定黄金批次
  • 分析临床试验
  • 追踪产品
  • 分析稳定性 & 保质期
  • 验证报告和分析是否符合法规性
  • 分析制造流程、数据

5、制造

在制造业中,数据科学有助于优化流程、提高质量和监控供应商。一些示例如:

  • 提高收益
  • 减少废料、返工和 & 召回
  • 检测保修欺诈
  • 遵守法规
  • 预测 & 防止设备故障

二、数据科学过程的关键步骤

1、业务了解

  • 了解要做出的业务决策
  • 确定做出决策所需的数据
  • 了解决策会使您的业务发生什么变化
  • 确定支持决策所需的架构
  • 组建跨职能部门的技术和项目管理团队

2、了解机器学习过程

  • 数据采集和集成
  • 数据探索、准备和清理
  • 数据预处理、转换和特征生成
  • 模型开发和选择
  • 模型测试和调整
  • 模型部署

3、了解模型运营和治理流程

  • 模型存储库、文档和版本控制
  • 模型评分、API 框架和容器策略
  • 模型执行环境
  • 模型部署、集成和结果
  • 模型监控、测试和刷新

三、数据科学需要的技能

1、商业技能

协作、团队合作、沟通、领域专业/业务知识

2、分析技巧

 数据准备、机器学习、统计、地理空间分析、数据可视化

3、计算机科学 /IT 技能

数据管道、模型部署、监控、管理、编程/编码

四、数据科学家面临的挑战

1、无法访问的数据

解决方法:

  • 将来自多个不同来源的数据轻松合并到虚拟数据层
  • 以可视方式操纵、清理和转换数据,以便为分析做好准备
  • 使用内省和关系发现来理解和验证模型构建的数据关系

2、脏数据

解决方法:

  • 人工智能助长了视觉争论,以自动建议转换、删除异常值和清理数据
  • 自动化数据健康状况检查以填写缺失值、删除不重要变量并准备数据以备分析
  • 大规模格式化和准备不同来源的数据

3、有限的人才 & 专业知识

解决方法:

  • 使用自动化推荐和视觉见解以理解复杂性
  • 利用整个团队而不仅仅是少数数据科学家的创造力,并在端到端分析生命周期中进行协作
  • 创建可由公民数据科学家运行的可重复使用的参数化模板来扩展机器学习

4、结果未被使用

解决方法:

  • 简化对操作系统的部署,以便在影响点将机器学习嵌入到业务流程中
  • 通过模型监控、再培训和治理来操作数据科学
  • 确保在端到端分析生命周期中成功移交:数据管道、模型构建、评分和应用开发

以上就是关于数据科学应用示例、数据科学过程的关键步骤、数据科学需要的技能和数据科学家面临的挑战的全部内容了,希望对你有所帮助。

相关文章