早些时候我们看到了许多数据科学应用。今天我们将看到各种数据科学用例。我们将举例说明社交媒体、电子商务、交通运输和医疗保健，以展示当代行业中一些重要的数据科学用例。
改变世界的六大数据科学案例
为什么我们需要数据科学？
数据科学为世界带来了另一场工业革命。这个世界上的每个行业都需要数据。随着计算能力的进步，这些公司有可能分析大规模数据并从大量信息中了解洞察力。此外，通过数据科学，行业可以采取适当的数据驱动决策。在本文中，我们将了解行业如何使用数据来塑造其客户体验。
数据科学用例
以下是您必须了解的前6个数据科学用例。大公司正在将数据科学用于不同目的。让我们从最挑剔的Facebook开始 –
1. Facebook – 利用数据彻底改变社交网络和广告
Facebook是当今世界的社交媒体领导者。凭借全球数百万用户，Facebook利用数据科学进行大规模定量研究，以深入了解人们的社交互动。Facebook已经成为一个创新中心，它一直在使用数据科学的先进技术来研究用户行为并获得改进产品的见解。Facebook利用数据科学中的先进技术称为深度学习。通过深度学习，Facebook利用面部识别和文本分析。在面部识别中，Facebook使用强大的神经网络对照片中的面部进行分类。它使用自己的文本理解引擎“DeepText”来理解用户句子，并利用深层文本来理解人们的兴趣并将照片与文本对齐。
然而，Facebook不仅仅是一个社交媒体平台，更像是一家广告公司。它使用深度学习进行定向广告。使用它，它决定用户应该查看哪种广告。它使用从数据中获得的见解，根据用户的偏好对用户进行聚类，并为他们提供吸引他们的广告。
现在，我们来看看另一个数据科学用例 – 亚马逊
2.亚马逊 – 用数据科学转变电子商务
Amazon
自成立以来，亚马逊一直在努力使自己成为以客户为中心的平台。亚马逊非常依赖预测分析来提高客户满意度。它通过个性化推荐系统实现。该推荐系统是混合类型，其还涉及协作过滤，其本质上是全面的。亚马逊分析用户的历史购买情况以推荐更多产品。这也来自于使用类似产品或提供类似评级的其他用户的建议。
Amazon推荐引擎
亚马逊有一种预期的运输模式，它使用大数据来预测最有可能被用户购买的产品。它会分析您购买的模式，并将产品发送到您最近可能会使用的仓库。亚马逊还通过记住用户活动，订单历史记录，竞争对手提供的价格，产品可用性等各种参数来优化其网站上的价格。使用此方法，亚马逊提供热门商品的折扣并在不受欢迎的商品上获得利润。
每个电子商务平台正在解决的另一个领域是欺诈检测。亚马逊有自己的新方法和算法来检测欺诈卖家和欺诈性购买。除了在线平台，亚马逊一直在优化仓库中产品的包装，并通过从工人处收集的数据提高包装线的效率。
Uber
数据科学的下一个用例是Uber。Uber是一款流行的智能手机应用程序，可让您预订出租车。优步广泛使用大数据。毕竟，优步必须维护一个包含驱动程序，客户和其他几个记录的大型数据库。因此，它植根于大数据，并利用它来获取洞察力并为其用户提供最佳服务。优步与众包共享大数据原则。也就是说，该地区的注册司机可以帮助任何想去某个地方的人。
如上所述，Uber包含一个驱动程序数据库。因此，无论您何时需要，优步都会将您的配置文件与最合适的驾驶员相匹配。优步与其他出租车公司的不同之处在于，优步根据覆盖距离而非距离本身所需的时间向您收费。它计算通过各种算法所花费的时间，这些算法也利用与交通密度和天气条件相关的数据。
优步充分利用数据科学来计算其溢价。当用户更多而车辆更少时，车的价格会上涨。这种情况只发生在任何特定区域的司机稀缺期间。然而，如果对优步的需求较少，那么优步的收费率较低。这种动态定价植根于大数据，并充分利用数据科学来根据参数计算票价。
4.美国银行 – 利用数据来利用客户体验
Bank of America
10年前，美国银行是最早向其客户提供移动银行业务的金融公司之一。最近，BoA推出了Erica，这是他们的第一个虚拟财务助理。它被认为是全球金融领域最优秀的创新。目前，Erica是全球超过4500万用户的客户顾问。Erica还利用语音识别来吸引客户，这是数据科学领域的技术进步。
此外，BoA等其他几家银行也在利用数据科学和预测分析。利用数据科学，银行业能够检测支付和客户信息中的欺诈行为。它还可以防止有关保险，信用卡和会计的欺诈行为。为了尽量减少损失，银行需要尽快发现欺诈行为。为了实现这一目标，银行雇用数据科学家使用他们的定量知识，他们应用协会，聚类，预测和分类等算法。
风险建模是银行监管金融活动的另一个重要领域。使用机器学习，银行能够最小化风险建模。通过分析解决方案，银行可以制定基于透明度和风险分析的数据驱动决策。此外，美国银行使用这种大数据技术检测出高风险账户。
BoA等多家银行通过智能客户细分方法了解客户。通过各种数据挖掘技术，银行能够在高价值和低价值细分市场中细分客户。数据科学家利用各种技术，例如聚类，逻辑回归，决策树来帮助银行了解客户生命周期价值（CLV）并将它们分组到适当的部分。
5. Airbnb – 使用数据使住宿更加舒适
Airbnb
Airbnb是一家国际酒店公司，允许您通过其移动应用程序和网站托管住宿并找到它们。它是一个以数据为中心的行业。它包含大量的客户和主机信息，寄宿家庭和旅馆记录，以及网站流量。
数据科学在该公司中发挥着关键作用。它使用数据为其客户提供更好的搜索结果。它利用人口统计分析来分析其网站的跳出率。2014年，Airbnb发现来自某些国家/地区的用户会点击附近的链接、浏览页面和照片而不进行任何预订。
为了缓解这一问题，Airbnb为这些国家的用户发布了不同版本，并替换了与顶级旅游目的地的附近链接。这使得这些用户的提升率提高了10％。
此外，Airbnb利用知识图谱，其中用户的偏好与各种参数相匹配，以提供理想的住宿和地点。它还优化了搜索引擎，为客户提供更好的结果，并找到兼容的主机。
6. Spotify – 革命性的音乐流媒体
Spotify
数据科学中的下一个用例是Spotify。它是一个在线音乐流媒体巨头，使用数据科学提供个性化的音乐推荐。Spotify拥有超过1亿用户，可处理大量大数据。它使用用户生成的600 GB日常数据来构建其算法，以提升用户体验。Spotify是一家数据驱动型公司，利用大数据为其用户提供个性化播放列表。 Spotify还通过引入Spotify for Artists应用程序为其艺术家带来了一些分析功能。这允许艺术家和管理人员通过Spotify的几个播放列表分析他们的流，粉丝批准和他们产生的点击。
在2017年，Spotify使用数据科学来深入了解哪些大学的派对播放列表占比最高，哪些大学花费的时间最多。它在其“Spotify Insights”页面上发布其调查结果，以提供有关音乐持续趋势的信息。此外，在同一年，Spotify购买了Niland，这是一种基于API的产品，它使用机器学习为用户提供更好的搜索和建议。
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