4个最受欢迎的数据分析案例研究

发布时间: 2021-01-09

您学习了数据分析。您是否想过为什么在所有行业中都可以使用它以及它是如何开始的? 

今天,我提出了4个最受欢迎的数据分析案例研究,以解释如何利用数据分析。您的工作是阅读每个案例研究,然后您将自动掌握使用Data Science的概念。

数据分析具有广泛的应用。它被用于健康,教育,运输和制造业等多个领域。各行各业都在使用Data Science来提高产量,做出更明智的决策并开发满足客户需求的创新产品。让我们检查一下这些行业如何使用数据分析。

数据分析案例研究

以下是最著名的数据分析案例研究,将向您简要介绍数据分析在不同行业中的使用情况。此外,数据分析在多个行业中的重要性。

1.制药行业的数据分析

随着数据分析和云驱动技术的增强,现在可以更轻松地分析大量患者信息数据集。在制药行业,人工智能和数据分析彻底改变了肿瘤学。随着每天出现新的药品,医生很难保持自己对治疗产品的更新。而且,更多的通用诊断治疗很难进入复杂的竞争市场。但是,随着分析技术的进步以及流水线统计模型的处理,制药行业现在更容易在市场上拥有竞争优势。

借助Markov Chains等各种统计模型,现在可以根据医生与品牌之间的相互作用来预测医生开药的可能性。同样,强化学习也开始在数字营销领域中确立自己的地位。它用于识别医生及其处方的数字参与模式。该数据分析案例研究的主要目的是分享面临的问题以及数据分析如何为此提供解决方案。

2.维持油气供应的预测模型

原油和天然气工业面临设备故障的主要问题,这通常是由于油井效率低下以及其性能不佳而引起的。通过采用提倡预测性维护的成功策略,并且操作员可以收到有关停机关键阶段的警报,并可以将维护周期通知给他们。这将导致石油产量增加并防止进一步的损失。

数据分析家可以应用预测维护策略来使用数据,以优化用于制造和精炼石油产品的高价值机械。通过传感器提取遥测数据后,可以使用稳定的历史数据流来训练我们的机器学习模型。这种机器学习模型将预测机器零件的故障,并将及时通知操作人员以免油流失。负责制定PdM策略的数据分析家将有助于避免危险并预测机器故障,从而促使操作员采取预防措施。

3.生物技术中的数据分析

人类基因由四个组成部分组成-A,T,C和G。我们的外观和特征由这四个组成部分的30亿个排列决定。尽管存在遗传缺陷和生活方式中获得的缺陷,但其后果可能导致慢性疾病。尽早发现此类缺陷可以帮助医生和诊断团队采取预防措施。

同样,由于新的计算方法的出现,为特定基因设计量身定制的几种药物也变得越来越流行。由于数据的爆炸式增长,我们可以了解复杂的基因组序列并进行大规模分析。数据分析家可以利用当代的计算能力来处理大型数据集,并了解基因组序列的模式以识别缺陷并为医生和研究人员提供见解。此外,通过使用可穿戴设备,数据分析家可以利用遗传特征和医疗就诊之间的关系来开发预测模型系统。

4.教育中的数据分析

数据分析还改变了学生与老师互动和评估他们表现的方式。教师可以使用数据分析来分析从学生那里收到的反馈,并使用它来改进教学。数据分析可用于创建预测模型,该模型可以根据学生的表现预测学生的辍学率,并告知教师采取必要的预防措施。

这些是由数据分析专家提供的最受欢迎的数据分析案例研究。数据分析已在多个行业中建立了强大的立足点。还有更多的案例研究证明,数据分析提高了行业的绩效,并使它们更智能,更高效。

数据分析不仅提高了公司的绩效,而且使他们轻松管理和维持绩效成为可能。

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