کاربردهای عملی علم داده در زمینه‌های مختلف چیست؟ علم داده یک رشته‌ی مطالعاتی نسبتاً جدید و درعین‌حال با رشدی سریع است که در بسیاری از حوزه‌ها به کار می‌رود. از تکنیک‌های مختلف تحلیلی پیشرفته و الگوریتم‌های مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای استخراج بینش معنی‌دار از داده‌ها برای کمک به پاسخگویی به سؤالات استراتژیک تجاری یا علمی استفاده می‌کند. علم داده طیف وسیعی از مهارت‌ها را از مهارت‌های فنی (برنامه‌نویسی، جبر خطی، آمار و مدل‌سازی) تا غیرفنی (تجسم داده‌ها و ارتباط کارآمد نتایج) را ترکیب می‌کند؛ علاوه‌براین، بسته به صنعتی که علم داده در آن به کار می‌رود، لازم است دانش حوزه‌ی قوی‌ای داشته باشیم تا بتوانیم اطلاعات موجود و بینش‌های به‌دست‌آمده را به‌درستی تفسیر کنیم.
الگوریتم‌های علم داده را می‌توان با موفقیت در حوزه‌های مختلفی که در آن داده‌های زیادی جمع‌آوری‌شده به کار برد: امور مالی، بازرگانی، بازاریابی، مدیریت پروژه، بیمه، پزشکی، آموزش، تولید، منابع انسانی، زبان‌شناسی، جامعه‌شناسی، و غیره. عملاً هر صنعتی با علم داده می‌تواند از جمع‌آوری، تجزیهوتحلیل و مدل‌سازی داده‌های آن‌ها سود چشمگیری داشته باشد. بخشی از کاربردهای عملی علم داده در ادامه آمده است.
کاربردهای عملی علم داده چیست؟
کاربرد علم داده، به‌طور کلی، حل یک مسئله در دنیای واقعی با استفاده از داده‌های موجود است. در چارچوب یک شرکت خاص، بسیاری از متغیرها با استفاده از تکنیک‌های علم داده در زمینه صنعت خاص آن شرکت تجزیهوتحلیل می‌شوند. موارد استفاده از علم داده می‌تواند مسئله‌ای باشد که باید حل شود، فرضیه ای که باید بررسی شود یا سؤالی که باید پاسخ داده شود. اساساً انجام‌دادن علم داده به‌معنای حل مسئله‌های موجود در دنیای واقعی است.
اگرچه محتوای هر مورد استفاده احتمالاً بسیار با هم متفاوت خواهند بود، برخی موارد مشترک میان آن‌ها وجود دارد که همیشه باید در نظر بگیرید:
برنامه‌ریزی برای موارد استفاده از علم داده عبارت است از: ترسیم یک هدف روشن و نتایج موردانتظار، درک محدوده‌ی کار، ارزیابی منابع موجود، ارائه‌ی داده‌های موردنیاز، ارزیابی ریسک‌ها و تعریف KPI به‌عنوان معیار موفقیت.
رایج‌ترین رویکردها برای حل مسائل دنیای واقعی با استفاده از علم داده عبارت‌اند از: پیش‌بینی یا prediction، طبقه‌بندی یا همان classification، تشخیص الگو و ناهنجاری یا pattern and anomaly recognition، توصیه‌ها (recommendations) و شناسایی تصویر (image recognition).
برخی از موارد استفاده از علم داده وظیفه‌های مشابه در حوزه‌های مختلف را شامل می‌شوند؛ بنابراین می‌توان برای حل آن‌ها به رویکردهای مشابهی تکیه کرد، برای مثال پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری، تقسیم‌بندی مشتری، تشخیص کلاه‌برداری، سیستم‌های توصیه و بهینه‌سازی قیمت.
با علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) بیشتر آشنا شوید.
موارد استفاده از علم داده در صنایع مختلف
موارد استفاده از علم داده را می‌توان تقریباً به هر صنعتی که در آن مقدار زیادی داده جمع‌آوری‌شده یا می‌توان در آن انباشته کرد مرتبط دانست. در این بخش ما قصد داریم درمورد برخی از موارد استفاده از علم داده در سه حوزه‌ای که بیشتر موردتوجه هستند بحث کنیم: لجستیک، پزشکی و مخابرات. برخی از موارد استفاده ای که ما در نظر خواهیم گرفت میان‌رشته ای هستند و می توان به‌راحتی در بسیاری از حوزه‌های دیگر با آن‌ها مواجه شد. پس در نظر بگیرید که این سه حوزه یگانه کاربردهای علم داده نیستند و هر جا که داده وجود داشته باشد، می‌توان از تکنیک‌های علم داده برای تحلیل آن‌ها و استخراج بینش مناسب استفاده کرد.
علم داده در پزشکی
در بخش‌های قبل بحث کردیم که چگونه روش‌های علم داده می‌توانند به شرکت‌های صنایع مختلف در افزایش درآمدشان کمک کنند. وقتی صحبت از مراقبت‌های بهداشتی و درمان به میان می آید، نه‌تنها استفاده و تفسیر صحیح داده‌های موجود می‌تواند برای بازاریابان این بخش مفید باشد، می‌تواند به تشخیص به‌موقع بیماری‌های جدی و حتی نجات جان افراد کمک کند.
ارائه‌کنندگان دارو و مراقبت‌های بهداشتی حجم عظیمی از داده‌ها را از منابع متعدد جمع‌آوری می‌کنند؛ برای مثال، سیستم‌های پرونده‌ی الکترونیک سلامت (EHR)، داده‌های دستگاه‌هایی مانند دستبند یا پابند که برای تِرَک‌کردن وضعیت سلامت افراد هستند، مطالعات تحقیقات پزشکی و غیره. بهره‌گیری از علم داده و تکنیک‌های تجزیهوتحلیل داده‌ها به‌تدریج کل صنعت مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی را متحول می‌کند و امیدوارکننده‌ترین و تأثیرگذارترین راه‌حل‌ها را برای توسعه‌ی آینده آن ارائه می‌کند. به‌طور خاص، برخی از زمینه‌های بسیار تخصصی پزشکی، مانند ژنتیک، پزشکی تولیدمثل، سرطان‌شناسی، بیوتکنولوژی، رادیوگرافی، تشخیص پیش‌بینی‌کننده و داروسازی، به‌لطف ظرفیت خوب داده‌های‌شان به سطح کاملاً جدیدی رفته‌اند.
علم داده در حملونقل و لجستیک
لجستیک سازماندهی فرایند تحویل محصول از نقطه‌ای به نقطه‌ی دیگر است، درحالی‌که حملونقل به‌معنای عمل حملونقل مشتری یا کالاست. بسته به مشخصات فعالیت شرکت (برای مثال، تحویل غذا، خدمات پستی، حملونقل بین‌المللی، شرکت‌های هواپیمایی و خدمات تاکسی یا اتوبوس)، منابع داده را می‌توان با برنامه‌ها، جدول‌های زمانی، جزئیات مسیر، فهرست‌بندی موجودی انبار، گزارش‌ها، قراردادها، اسناد حقوقی و بازخورد مشتریان نمایش داد. خود داده‌ها می‌توانند ساختاریافته یا بدون ساختار باشند و اطلاعاتی درمورد زمان‌بندی، برنامه‌های سفر، مسیرها، مختصات، داده‌های مشتری، جزئیات کالا، هزینه ها و قیمت‌ها را دربرگیرند.
کارایی کسب‌وکار در بخش‌های زنجیره‌ی تأمین و حملونقل همیشه ساده نیست و به عوامل متعددی بستگی دارد: مسائل ترافیکی پیش‌بینی‌نشده، کیفیت مسیرها، شرایط آب‌وهوایی، شرایط اضطراری، نوسان قیمت سوخت، کمبود انبارها، آسیب‌های فنی، تأخیرها، مقررات و تحریم‌های دولتی و بسیاری موارد دیگر؛ علاوه‌براین، در سال‌های اخیر تعداد زیادی شرکت جدید در بازار به وجود آمده‌اند و رقابت در این صنعت نسبتاً شدید شده است؛ از این رو، برای همگام‌شدن با رقبا و افزایش بهره‌وری عملیاتی، تجزیهوتحلیل کلان داده‌ها و تبدیل آن به بینش معنادار برای هر شرکت لجستیک یا حملونقل ضروری است.
حال سؤال اینجاست که علم داده دقیقاً چگونه می‌تواند به بخش حملونقل و لجستیک کمک کند؟ در اینجا به برخی از کاربردهای بالقوه آن در این حوزه اشاره می‌کنیم:
- ردیابی کل فرایند حملونقل از مبدأ تا مقصد
- خودکار و شفاف‌سازی تمامی فعالیت‌ها
- تحویل به‌موقع
- بهینه‌سازی مسیر
- قیمت‌گذاری پویا
- حفظ موجودی منابع
- حفاظت از کالاهای فاسدشدنی
- نظارت بر شرایط وسایل نقلیه
- بهبود شبکه‌های تولید
- بهبود خدمات مشتری
- تطبیق پویای قیمت عرضه‌وتقاضا
- پیش‌بینی تقاضا
- اتوماسیون عملیات دستی
- وسایل نقلیه‌ی خودران
- شفافیت زنجیره‌ی تأمین
- تشخیص آسیب
- مدیریت انبار
- تجزیهوتحلیل احساسات مشتری
- چت‌بات‌های خدمات مشتری
با کاربرد علم داده در مشاغل بیشتر آشنا شوید.
علم داده در مخابرات
در چند دهه‌ی اخیر فناوری‌های مخابراتی با سرعت فوق‌العاده سریع رشد کرده و به مرحله‌ی جدیدی از توسعه خود وارد شده‌اند. امروزه انواع و اقسام وسایل الکترونیکی ما را احاطه کرده‌اند و بسیاری از مردم، به‌معنای واقعی کلمه، به اینترنت، به‌ویژه شبکه‌های اجتماعی و پیام‌رسان‌ها، وابسته شده‌اند و اعتیاد پیدا کرده‌اند. گاهی از این اعتیاد به دستگاه به‌دلیل جایگزینی با ارتباط واقعی چهره‌به‌چهره انتقاد می‌شود؛ بااین‌حال باید اعتراف کنیم مخابرات زندگی ما را به‌طور چشمگیری آسان‌تر کرد و به ما این امکان را داده است که در عرض چند ثانیه با مردم سراسر جهان ارتباط برقرار کنیم.
این امر، به‌ویژه در دوره‌ی همه‌گیری COVID-19 که بسیاری از شرکت‌ها و مدرسه‌ها طرح‌های کار یا یادگیری از راه دور را در پیش گرفتند، مصداق پیدا کرد. با وجود چنین موقعیتی که به‌سرعت در حال رشد است، کیفیت و روان‌بودن اتصال دیجیتال اهمیت بی‌سابقه‌ای در همه‌ی حوزه‌ها پیدا کرد. دوره‌ی قرنطینه باعث شد مردم بیشتر از قبل با همکاران، بستگان و دوستان خود تماس بگیرند و پیامک ارسال کنند. همه‌ی این تمایلات جدید به تشدید بیشترحجم ارتباطات از راه دور انجامید که به‌نوبه‌ی خود تولید مقادیر زیادی داده در این صنعت را رقم زد.
استفاده از روش‌های علم داده برای تحلیل این داده‌های انباشته‌‌شده می‌تواند ازطرق مختلف به صنعت مخابرات کمک کند:
- ساده‌سازی عملیات
- بهینه‌سازی شبکه
- فیلترکردن هرزنامه
- بهبود انتقال داده‌ها
- انجام‌دادن تجزیهوتحلیل بلادرنگ
- توسعه‌ی استراتژی‌های تجاری کارآمد
- ایجاد کمپین‌های بازاریابی موفق
- افزایش درآمد
- بخش‌بندی مشتری
- توسعه‌ی محصول
- تجزیهوتحلیل رکورد جزئیات تماس
- سیستم‌های توصیه‌گر
- پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری
- بازاریابی هدفمند
- تشخیص کلاه‌برداری
- مدیریت و بهینه‌سازی شبکه
- افزایش امنیت شبکه
- بهینه‌سازی قیمت
- پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری
با ترندهای هوش مصنوعی و علم داده بیشتر آشنا شوید.
جمع‌بندی مطالب درباره‌ی کاربردهای عملی علم داده
در این مطلب کاربردهای عملی علم داده را در سه حوزه‌ی پرتقاضا بررسی کردیم. درواقع تحلیل داده‌ها در برخی از حوزه‌ها برای قرن‌ها وجود داشته است. در طول کل تاریخ، بسیار قبل از شروع دوره‌ی جدید دیجیتالی‌شدن جهانی، داده‌های این صنایع به‌شکل دستی جمع‌آوری می‌شد، در کتاب‌ها و اسناد نوشته و در آرشیوها و کتابخانه‌ها نگهداری می‌شد. آنچه واقعاً در سال‌های اخیر با ظهور فناوری‌های جدید به‌طور چشمگیری تغییر کرده درک اساسی از ظرفیت عظیم نهفته در هر داده و اهمیت حیاتی ثبت، جمع‌آوری و ذخیره‌سازی مناسب آن است. به‌کارگیری این تلاش‌ها و بهبود مستمر سیستم‌های مدیریت داده امکان انباشت کلان‌داده‌ها را در تمامی صنایع برای تحلیل و پیش‌بینی بیشتر فراهم کرده است.
ورود به دنیای دیتا ساینس با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس
مهم نیست در چه رشته‌ای تحصیل کرده‌اید یا در چه صنعتی مشغول به فعالیت هستید؛ یادگیری علم داده به شما کمک می‌کند دانش و آموخته‌ها و مهارت‌های فعلی‌تان را به دنیای شگفت‌انگیز علم داده پیوند بزنید و درواقع پلی ایجاد کنید میان پیشینه‌ی خودتان با دنیای جذابی که در آینده‌ی نزدیک منتظرتان است.
کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به شما کمک می‌کند در هر نقطه‌ی جغرافیایی که هستید به به‌روزترین و جامع‌ترین آموزش دیتا ساینس و ماشین لرنینگ دسترسی داشته باشید.
این کلاس‌ها به‌صورت کاملاً پویا و تعاملی و کارگاهی برگزار می‌شود و مبنای آن هم پروژه‌های واقعی دنیای علم داده است. صفر تا صد پیش‌نیازها و مباحث علم داده و یادگیری ماشین را در این کلاس‌های آنلاین می‌آموزید.
برای آشنایی بیشتر با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری علم داده و یادگیری ماشین روی این لینک کلیک کنید:
دوره جامع آموزش علم داده (Data Science)