Aplikasi Ilmu Data di Sektor Perbankan, Transportasi, Kesehatan dan E-Commerce

Diposting pada

Ilmu data adalah bidang studi interdisipliner yang membantu memecah data yang sangat besar dan kompleks untuk mengubahnya menjadi bentuk yang dapat digunakan. Ini membantu dalam analisis data ini dan permulaan kerja yang efisien dengannya. Oleh karena itu, ia menemukan aplikasi di beberapa bidang.

Dalam artikel ini adalah beberapa sektor yang memanfaatkan ilmu data.

Perbankan:

Ilmu data banyak digunakan di perbankan. Ini telah sangat meningkatkan kualitas dan proses kerja bank. Bank harus mengakses dan menganalisis data seperti detail pribadi dan status moneter pelanggan mereka secara massal. Operasi menggunakan ilmu data memastikan manajemen sumber daya yang memuaskan.

Ini menjamin deteksi penipuan yang efisien, pemodelan risiko, manajemen data pelanggan, dan pemisahan, dll. Bank dapat mengevaluasi data seperti siklus pelanggan dan pola investasi untuk menawarkan beberapa manfaat yang sesuai dengan pelanggan. Dengan ilmu data, otomatisasi seluruh proses dimungkinkan.

Bank menerapkan pemodelan risiko untuk menilai kinerja mereka secara keseluruhan dan menentukan faktor-faktor mendasar yang menghambat kinerja mereka. Mereka menyusun algoritme pembelajaran mesin secara real-time dan analisis prediktif untuk meningkatkan manajemen data dan strategi analitik.

Mengangkut:

Sektor transportasi memungkinkan terciptanya lingkungan yang aman bagi pengemudi dan pelanggan. Ini memainkan peran penting dalam optimalisasi kinerja kendaraan dan memberikan otonomi superior kepada pengemudi melalui pembelajaran penguatan dan perumusan rute logistik. Dalam bentuk mobil self-driving, otomatisasi telah menciptakan tren secara global.

Sektor ini dapat meningkatkan kepuasan pelanggan melalui perbaikan yang diprediksi dari analisis data ekstensif yang diperoleh dari perilaku pengemudi dan pola konsumsi bahan bakar. Ini dapat mengoptimalkan rute pengiriman dan mengalokasikan sumber daya secara efektif dengan menganalisis beberapa variabel seperti lokasi konsumen, status ekonomi, profil, dan logistik.

Demikian pula, perusahaan transportasi juga dapat menetapkan harga standar untuk perjalanan menggunakan alat prediksi yang kuat.

Kesehatan:

Penerapannya di sektor kesehatan telah memberikan manfaat yang signifikan bagi dokter, peneliti, dan pasien. Analisis gambar medis seperti CT scan, MRI, sinar-X, dan sebagainya menjadi mudah. Investigasi penyakit yang mendasari dalam representasi tubuh ini juga menjadi tidak rumit karena alat pengenalan gambar.

Dengan munculnya pembelajaran mesin, deteksi dini pertumbuhan kanker dan tumor sekarang layak dilakukan. Dimungkinkan untuk melacak asal mereka dan mencegah kemajuan mereka ke bagian tubuh lainnya. Ilmu genom memungkinkan pemahaman cacat dalam struktur genetik dengan menerapkan teknik statistik untuk urutan genetik.

Penelitian telah memajukan produksi obat-obatan dan metode pengobatan yang menyelamatkan jiwa. Para ilmuwan juga dapat melakukan penelitian ekstensif tentang efek obat pada tubuh untuk merumuskan obat yang aman dikonsumsi. Analisis prediktif memungkinkan ilmuwan data untuk memprediksi hasil dari berbagai penyakit bila diberikan dengan spesifik sejarah pasien.

Healthcare dapat menerapkan Natural Language Processing (NLP) untuk membuat bot cerdas untuk mendiagnosis pasien secara akurat, menyarankan penyembuhan, dan menjawab pertanyaan.

Perdagangan elektronik:

Ilmu data telah memungkinkan sektor E-Commerce untuk membuat rencana penjangkauan yang sesuai dengan menganalisis basis pelanggan potensial dan memprediksi layanan mereka. Analisis prediktif dan sentimen membantu dalam mengidentifikasi produk dan gaya populer dan membayangkan tren mereka. Selesai dengan NLP, memastikan kepuasan pelanggan melalui optimasi harga.

Pemfilteran kolaboratif dan berbasis konten diterapkan untuk membuat sistem rekomendasi lanjutan berdasarkan pembelian dan preferensi masing-masing pelanggan sebelumnya.

E-commerce menggunakannya untuk mendeteksi penipuan di kalangan pedagang dan dalam transfer kawat.



Source by Shalini M

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *