业务用例通常 被定义为导致预定的增值结果的一系列业务操作。Data Flair 分享了前 6 大数据科学用例将带来另一场工业革命。从实体商业世界中的银行到交通运输，从社交媒体到数字商业领域的电子商务——数据驱动的决策在整个业务职能中占据着至高无上的地位。

一个业务用例通常可以扮演多个角色。机器学习模型或智能算法可能被视为应用程序开发公司的核心“用例”，但当用于金融科技或贸易业务时，同样的机器学习模型将成为支持用例。

根据 什么是数据科学？5 商业应用：

“数据科学可用于获取有关行为和流程的知识…… [以] 快速有效地处理大量信息…… [并] 指导数据驱动的决策。”

确定合适的用例
最多数据科学用例s 有两个重要组成部分：数据堆和可操作的业务决策。要使特定用例成功，必须满足以下要求：

用于用例的数据必须具有来自干净来源的优质数据。
用于数据分析的工具必须适合给定的数据类型、大小和性质。
特定行业的数据科学用例
根据一个最近的研究，数据科学市场将在 2023 年达到 1150 亿美元，复合年增长率为 29%。以下是业务部门中一些重要的数据科学用例：

在销售和营销领域，数据科学主要用于预测市场、识别新客户群、优化定价结构和分析客户组合。

制造业的数据科学用例：这一关键业务功能中使用的用例是原型设计、演示、虚拟产品分析和市场趋势分析。  

数据科学金融和银行业用例：银行或金融公司使用的常见用例包括产品和服务设计、客户投资组合管理、风险分析以及基于过去投资趋势的定制金融解决方案。银行正在大量使用数据科学平台来增强安全性。

电影制作的数据科学用例：数据技术帮助电影制作行业的一些方式包括故障预防、创收和 HBO 或 Netflix 等网站的实时流媒体。

电子商务的数据科学用例：电子商务中最流行的用例是受众定位——在大量客户数据中定位目标市场。

你可以回顾一些流行的数据科学应用程序通过这个链接。此外，本文档还提供了一些专门的数据科学应用程序成为人类.ai文章。

人工智能和数据科学结合：组合用例
人工智能和数据科学目前在以下领域相互结合使用：

在交易中：人工智能驱动的数据分析被大量用于高速自动交易决策、交易数据分析、预测分析和财务审计。
在垃圾邮件过滤中：电子邮件中对反垃圾邮件过滤器的日益增长的需求推动了高级 ML 模型的开发以过滤掉垃圾邮件。
在自动驾驶汽车领域：在该领域，数据科学和人工智能用于提供网络安全系统以确保安全和数据隐私、集成视觉传感系统以及驾驶辅助以改善驾驶体验。
在人才管理方面：人力资源数据的数据处理有助于为特定工作角色确定更好的候选人。数据科学还用于通过机器人进行面试，以评估职位的最佳匹配。此外，员工绩效数据 (KPI) 可以为衡量员工满意度和离职率提供准确的见解。高级数据管理系统用于生产力监控和绩效指标分析。
在医疗保健领域：在该领域，关键用例是用于增强医疗保健决策的患者数据分析、高精度辅助诊断和症状检测。在医疗保险中，数据科学解决方案用于设计合适的治疗计划和定制计划，以获得最佳治疗效果。数据科学用例在医学界做出的最有价值的贡献在于药物发现——结合医学情报、历史患者数据和 FDA 数据，以加快药物开发并提高批准率。规范性分析用例有助于减少错过的紧急护理就诊并促进早期诊断。在医疗保健营销中，数据丰富的市场情报改善了市场研究、品牌管理、目标市场映射和细分。
在客户服务中： 自然语言处理(NLP) 与 ML 模型通过代理或自动响应来跟踪、定位和接近客户。社交数据越来越多地授权客户服务人员为满意的客户提供个性化（推荐、优惠、免费赠品）服务体验。先进的呼叫路由系统可以将合适的座席与客户匹配，以获得最优化的服务。24/7 全天候可用的聊天机器人和生物识别语音认证只是此类高科技客户呼叫管理平台的一些独特优势。ING银行上涨15%销售额增加在他们的呼叫系统中实施人工智能后，性能和静音率降低了 3%。
在销售和营销方面：人工智能用于在销售中进行数据驱动的预测和预测。高级评分技术有助于确定销售活动的优先级。客户交易数据在人工智能驱动的数据分析系统中大量使用，以增加销售额并提供卓越的营销服务。聊天机器人分析和销售代表响应数据共同用于提高销售业绩。销售数据分析用于将个性化的销售内容与高优先级的潜在客户进行匹配。最后，人工智能驱动的营销分析系统跟踪和分析媒体事件，以跟踪客户行为模式以及流量、客户参与度和收入的关键驱动因素。
Twitter 案例研究：最受关注的数据科学用例
现在每个人都在谈论的最热门的 AI 驱动用例是可以识别那些推特用户很可能在他们真正做之前就传播虚假信息。谢菲尔德大学计算机科学系的一组研究人员“开发了一种方法来预测社交媒体用户是否可能分享来自不可靠新闻来源的内容。”

这些研究人员在 NLP 技术的帮助下审查并“分析了来自大约 6,200 名 Twitter 用户的超过 100 万条推文”。这些海量数据训练了一种机器学习算法，以几乎 80% 的准确率预测虚假信息在社交媒体上的传播。

博士学位 谢菲尔德大学的候选人评论说：

“研究和分析用户分享来自不可靠新闻来源的内容的行为可以帮助社交媒体平台在用户层面防止假新闻的传播，补充现有的在帖子或新闻来源层面工作的事实核查方法。”

从数据科学到数据分析
由于许多雄心勃勃的数据科学项目在执行过程中失败，多年来数据分析已转向垂直市场。数据分析和分析平台的“专业化”需求促使供应商在设计分析解决方案平台时考虑到“领域专家”。这里有一些重大转变席卷而来当前全球数据分析市场：

趋势 1： “垂直化”是数据分析市场为减少数据分析项目失败而选择的故障安全方法。

趋势 2：对于基于云的数据分析，Lakehouse 数据存储解决方案现在可以存储结构化和半结构化数据，并可以访问所有数据，并通过复杂的模型和 BI 功能实现高级分析。

趋势三： Gartner 预测，到 2023 年，图技术将主导全球 30% 公司的决策过程。

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