تطبيقات علوم البيانات في قطاعات البنوك والنقل والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية

يستخدم علم البيانات على نطاق واسع في الأعمال المصرفية. لقد أدى إلى تحسن كبير في جودة البنك وعملية العمل. يتعين على البنوك الوصول إلى البيانات وتحليلها مثل التف

  • 551 مشاهدة
  • Jun 20,2021 تاريخ النشر
  • الكاتب Sahar Shahatit
  • ( تعليق)
تطبيقات علوم البيانات في قطاعات البنوك والنقل والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية

ما هو علم البيانات

علم البيانات هو مجال دراسة متعدد التخصصات يساعد في تحطيم البيانات الضخمة والمعقدة لتحويلها إلى نموذج قابل للاستخدام. يساعد في تحليل هذه البيانات وبدء العمل الفعال معها. لذلك ، يجد التطبيق في عدة مجالات.

في هذه المقالة بعض القطاعات التي تستخدم علم البيانات.

 

تطبيقات علم البيانات

 

 

 

 

الخدمات المصرفية:

يستخدم علم البيانات على نطاق واسع في الأعمال المصرفية. لقد أدى إلى تحسن كبير في جودة البنك وعملية العمل. يتعين على البنوك الوصول إلى البيانات وتحليلها مثل التفاصيل الشخصية والحالة النقدية لعملائها بشكل مجمّع. تضمن العمليات التي تستخدم علم البيانات إدارة مرضية للموارد.

 

يضمن الكشف الفعال عن الاحتيال ونمذجة المخاطر وإدارة بيانات العملاء والفصل وما إلى ذلك. يمكن للبنوك تقييم البيانات مثل دورات العملاء وأنماط الاستثمار لتقديم العديد من المزايا التي تناسب العملاء. مع علم البيانات ، يمكن أتمتة العملية برمتها.

 

تطبق البنوك نماذج المخاطر لتقييم أدائها العام وتحديد العوامل الأساسية التي تعيق أدائها. يقومون ببناء خوارزميات التعلم الآلي في الوقت الحقيقي والتحليل التنبئي لتحسين إدارة البيانات واستراتيجيات التحليلات.

 

المواصلات:

يتيح قطاع النقل خلق بيئة آمنة للسائق والعملاء. يلعب دورًا حيويًا في تحسين أداء السيارة ويمنح استقلالية فائقة للسائقين من خلال التعلم المعزز وصياغة المسارات اللوجستية. في شكل سيارات ذاتية القيادة ، خلقت الأتمتة اتجاهًا عالميًا.

 

يمكن للقطاع زيادة رضا العملاء من خلال التحسينات المتوقعة من تحليل البيانات الشامل المكتسبة من سلوك السائق وأنماط استهلاك الوقود. يمكنه تحسين طرق التسليم وتخصيص الموارد بشكل فعال من خلال تحليل العديد من المتغيرات مثل موقع المستهلك والوضع الاقتصادي والملف الشخصي واللوجستيات.

وبالمثل ، يمكن لشركات النقل أيضًا تحديد سعر قياسي للرحلات باستخدام أدوات تنبؤية قوية.

 

الرعاىة الصحية:

استفادت تطبيقاته في قطاع الرعاية الصحية بشكل كبير الأطباء والباحثين والمرضى. أصبح تحليل الصور الطبية مثل الأشعة المقطعية والتصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة السينية وما إلى ذلك بلا مجهود. أصبحت تحقيقات المرض الكامنة في تمثيلات الجسم هذه غير معقدة أيضًا بسبب أدوات التعرف على الصور.

 

مع ظهور التعلم الآلي ، أصبح الاكتشاف المبكر للنمو السرطاني والأورام أمرًا ممكنًا الآن. من الممكن تتبع أصلهم ومنع تقدمهم إلى أجزاء أخرى من الجسم. يسمح علم الجينوم بفهم العيوب في الهياكل الجينية من خلال تطبيق التقنيات الإحصائية على التسلسلات الجينية.

 

عزز البحث إنتاج الأدوية وطرق العلاج المنقذة للحياة. يمكن للعلماء أيضًا إجراء أبحاث مكثفة حول تأثيرات الأدوية على الجسم لصياغة أدوية آمنة للاستهلاك. يسمح التحليل التنبئي لعلماء البيانات بالتنبؤ بنتائج الأمراض المختلفة عند تزويدهم بالتفاصيل التاريخية للمريض.

 

يمكن للرعاية الصحية تطبيق Natural Language Processing (NLP) لإنشاء روبوتات ذكية لتشخيص المرضى بدقة ، واقتراح العلاجات ، والإجابة على الاستفسارات.

 

التجارة الإلكترونية:

مكن علم البيانات قطاع التجارة الإلكترونية من إنشاء خطط توعية مناسبة من خلال تحليل قاعدة العملاء المحتملين والتنبؤ بخدماتهم. يساعد التحليل التنبئي والمشاعر في تحديد المنتجات والأنماط الشائعة وتصور اتجاهاتهم. تم باستخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ، فهو يضمن رضا العملاء من خلال تحسين الأسعار.

 

يتم تطبيق التصفية التعاونية والقائمة على المحتوى لإنشاء نظام توصية متقدم بناءً على عمليات الشراء والتفضيلات السابقة لكل عميل.

تستخدمه التجارة الإلكترونية للكشف عن عمليات الاحتيال بين دائرة التجار والتحويلات البرقية.

 

مقالات متعلقة في علوم اجتماعية