Наука о данных и аналитика данных — важность и необходимость

Наука о данных произвела революцию в мире. Мы все знаем, что в науке о данных есть что-то, что выделяет его и делает работу в области данных одной из лучших работ в двадцать первом веке.

Важность науки о данных

Наука о данных может использоваться компаниями для управления и извлечения различных данных из больших массивов информации. Это может помочь компаниям производить более качественные продукты и услуги для своих клиентов, последовательно анализируя их отзывы и обзоры. Это помогает различным инжиниринговым и коммерческим фирмам улучшать себя и принимать различные бизнес-решения.

Кроме того, знаете ли вы, что наука о данных может помочь вам предсказать, какой будет следующая сцена фильма или драмы, или как люди из разных культур и экономических слоев будут реагировать на разные вещи или даже на будущее? Разве это не удивительно? Да, это действительно так!

Прогнозирующая казуальная аналитика

Теперь, это самый важный вид анализа в науке о данных. Предположим, вы хотите предсказать исход в будущем. Например, если вы одалживаете кому-то деньги и хотите знать, вернут ли они ваши деньги вовремя или нет, просто чтобы быть уверенным, вы можете разработать модель, основанную на прогнозном случайном анализе, с помощью которого вы можете проверить их предыдущее погашение денег записи, чтобы знать, если у них есть история отсрочки погашения любого кредита. Следовательно, вы можете знать, одолжить ли им свои ценные деньги или нет.

Prescriptive Analytics

Эта модель может использоваться для создания чего-то, что может разумно принимать решения самостоятельно. Например, есть определенные случаи, когда вы хотите знать, стоит ли что-то делать или нет. В таких случаях вы можете воспользоваться помощью такой модели. Очевидно, что компьютер не может думать сам по себе. Следовательно, некоторые данные должны быть переданы в машину заранее, чтобы заставить ее мыслить аналогичным образом и принять соответствующее решение. Лучший пример такой модели - Google Self Driving Car. Как следует из самого названия, такой автомобиль может самостоятельно принимать решения о том, когда поворачивать, а когда нет, а также поворачивать налево или направо, просто зная местоположение места с помощью GPS, куда хочет ехать пассажир.

Машинное обучение для прогнозирования

Предположим, вы хотите предсказать будущие тенденции чего-то, тогда эта модель может пригодиться. Эта модель широко используется различными компаниями по всему миру для изучения прошлых тенденций и последующего прогнозирования будущего.

Машинное обучение для прогнозирования моделей

Предположим, что нет конкретного параметра, по которому вы должны извлечь данные. Затем, используя эту модель, вы можете обучить компьютер искать различные повторяющиеся шаблоны в данных и извлекать из них что-то значимое. Это также широко используемая модель.

Следовательно, область науки о данных очень обширна, и можно провести много исследований, если кто-то действительно заинтересован в этом. Именно ученый, специализирующийся на данных, должен решить, в какой области науки о данных он хочет специализироваться.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *