데이터 사이언스의 6가지 응용 분야 | 세상을 바꾸는 데이터 사이언스

오늘날 세계에서 가장 인기 있는 분야인 데이터 과학에 대해 알아봅시다. 데이터는 산업의 필수 요소이기 때문에, 데이터 사이언스는 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 이 문장에서는 몇 가지 중요한 데이터 사이언스 응용 분야에 대해 소개합니다.

데이터 사이언스의 응용 분야

1. 데이터 사이언스의 응용 분야—은행

은행은 데이터 사이언스의 가장 큰 응용 분야 중 하나입니다. 은행들은 빅데이터 및 데이터 사이언스를 통해 경쟁에서 뒤쳐지지 않고 있습니다. 데이터 사이언스를 통해 은행은 자원을 효율적으로 관리할 수 있으며, 나아가 사기 조사, 고객 자료 관리, 즉각적인 예측 분석 및 고객 세분화 등의 방법을 통해 더욱 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

은행은 고객의 종신 가치를 평가해 고객 수를 모니터링할 수 있도록 했습니다. 또한 데이터 사이언스를 통해 전체적인 모습을 평가할 수 있습니다. 데이터 사이언스를 통해 은행은 고객의 요구에 따라 맞춤형으로 시장을 확장할 수 있습니다. 실시간과 예측성 분석에서 은행은 분석 전략을 개선합니다.

2. 데이터 사이언스의 응용 분야—금융

데이터 사이언스는 다양한 금융 업무를 자동화하는 데 핵심적인 역할을 해왔습니다. 은행들이 자동화된 리스크 분석을 하는 것과 마찬가지로 금융업계도 데이터 사이언스를 통해 이 작업에 사용했습니다. 금융업계는 회사의 전략적 결정을 수행하기 위해 리스크 분석을 자동화해야 합니다. 데이터 사이언스를 통해 금융업계는 위험을 인식하고 위험성을 우선적으로 고려합니다.

데이터 사이언스는 중요한 역할을 합니다. 엄격한 데이터 분석을 통해 금융 기관은 데이터 중심 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 사용자 환경을 개선시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 고객 경험의 광범위한 분석과 선호도의 수정을 통해, 금융 기관은 고객들과 개인화된 관계를 형성할 수 있습니다.

3. 데이터 사이언스의 응용 분야—제조업

21세기에 데이터 사이언티스트들은 새로운 공장 노동자입니다. 데이터 사이언티스트가 제조업에서 중요한 위치를 차지하고 있다는 뜻입니다. 데이터 사이언스는 제조업의 생산 최적화, 비용 절감, 수익 증대를 위해 광범위하게 사용되고 있습니다. 더욱이, IoT과 같은 기술이 추가됨에 따라, 데이터 사이언스는 기업이 잠재적인 문제를 예측하고, 시스템을 모니터하고, 데이터의 연속적인 흐름을 분석할 수 있게 되었습니다.  

고객 심사에 대한 심층 분석을 통해 데이터 사이언티스트는 업계가 더 나은 의사 결정을 내리고 제품의 품질을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 데이터 사이언스는 공업에서 또 다른 중요한 방면으로 자동화됩니다. 역사와 실시간 데이터에 힘입어 산업은 생산라인을 높이는 데 도움이 되는 자체 시스템을 발전시킬 수 있습니다.

4. 데이터 사이언스의 응용 분야—수송

데이터 사이언스의 또 다른 중요한 응용 분야는 운송입니다. 수송업계에서는 데이터 사이언스가 운전자가 보다 안전하게 운전할 수 있는 환경을 만드는 데 적극 나서고 있습니다. 차량 성능을 최적화하고 운전자의 자율성을 높이는 데도 핵심 역할을 하고 있습니다.

데이터 사이언스는 소비 패턴, 운전자 행동, 적극적인 차량 모니터링에 대한 광범위한 분석을 통해 수송 산업에 강력한 기반을 만들어냈다. 자율주행차는 오늘날 세계에서 가장 뜨거운 이슈입니다. 자동차 제조사들은 데이터 사이언스를 통해 자동차에 자율성을 도입해 자율주행차를 만들 수 있습니다. 게다가, 산업들은 데이터 사이언스의 도움으로 더 나은 물류 경로를 만들 수 있습니다. 소비자 프로파일, 위치, 경제 지표 및 물류와 같은 다양한 변수를 사용하요 공급업체는 전달 경로를 최적화하고 적절한 것을 제공할 수 있습니다.

5. 데이터 사이언스의 응용 분야—의료

의료 업계에서 데이터 사이언스는 크게 도약하고 있습니다. 데이터 사이언스를 이용한 의료 분야의 각각 업종에서 사용하고 있습니다. 의학 이미지 분석에서 데이터 사이언스는 X선, 자기공명영상, CT-Scans 등의 의학 이미지 분석을 위해 창조되었다. 강력한 그림자를 하나 만들었다. 데이터 사이언티스트는 의사가 복잡한 의료 이미지를 심층적으로 이해할 수 있는 강력한 이미지 인식 도구를 만들었습니다.
데이터 과학을 이용하는 또 다른 중요한 분야는 약물 발견입니다. 약물 발견에서는 새로운 후보 약물이 공식화됩니다. 약물 발견은 지루하고 종종 복잡한 과정입니다. 데이터 사이언스는 이 과정을 간소화하고 새로 발견된 약물의 성공률에 대한 초기 통찰력을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 머신 러닝을 통해, 우리는 또한 여러 가지 약물 조합과 다른 유전자 구조에 대한 효과를 분석하여 결과를 예측할 수 있습니다.

6. 데이터 사이언스의 응용 분야—전자상거래

전자 상거래와 소매 산업은 데이터 사이언스로부터 큰 혜택을 받았습니다. 데이터 사이언스는 전자상거래 산업을 변화시킨 방법 중 일부는 다음과 같습니다. 잠재적인 고객 기반을 식별하기 위해 데이터 사이언스 많이 활용되고 있습니다. 상품과 서비스를 예측하기 위한 분석할 수도 있습니다. 데이터 사이언스는 또한 인기 있는 제품의 스타일을 식별하고 추세를 예측하는 데 사용됩니다. 데이터 사이언스를 통해 기업들은 소비자를 위해 가격 구조를 최적화하고 있습니다.
또한, 기업들은 고객이 제공하는 피드백을 분석하기 위해 감정 분석을 활용하고 있습니다. 이것은 텍스트와 온라인 설문조사를 분석하기 위해 자연어 처리를 이용합니다. 업계에서 머신 러닝의 중심 역할인 부정 행위 탐지는 부정 행위 상인과 부정 행위를 무선 전송에서 발견하는 데 적합합니다.

마지막으로

은행업, 수송업, 전자상거래, 의료업 등과 같은 여러 산업은 제품 개선을 위해 데이터 사이언스를 이용하고 있습니다. 데이터 사이언스는 방대한 분야이므로 응용 분야도 거대하고 다양합니다. 산업은 앞으로 나아가기 위해 데이터가 필요하며, 따라서 오늘날 모든 산업의 필수적인 측면입니다.

참고문장:https://data-flair.training/blogs/data-science-applications/

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