分析中排名前9位的数据科学用例
数据科学和分析在现代世界中的普及和应用范围正在不断增长。数据科学负责回答问题和发现隐藏的见解，而分析则相当集中在处理本身以及对数据集进行统计分析。  
目前，当我们打开浏览器时，指标开始生成。点击次数，喜欢次数，分享次数，展示次数，会话持续时间以及在各个页面上花费的平均时间等均属于关键的数字指标。这些指标代表的一小部分数据对于渴望提高客户满意度的公司具有重要价值。分析有助于发现见解，并利用它来改善决策过程和业务效率。
让我们专注于用例，其中数据科学算法和高级分析技术的应用是最有益的。
个性化营销
个性化营销需要在个人层面上对客户有深入的了解。营销人员坚信，对潜在客户和潜在客户的个人数据进行分析对于整个广告系列的成功至关重要。个性化有助于增进和加强客户之间的关系以及对品牌的积极态度。让听众相信您对待每个客户并尊重这种个性至关重要。
这些品牌面临着跟踪各种指标并应用高级分析技术来个性化其营销策略的需求。借助先进的个性化工具和软件跟踪，来自多个来源的这些指标现在比以往任何时候都更加自然。此类分析解决方案的应用有助于品牌获得可观的竞争优势。
客户细分
客户细分是另一个更好地了解客户并提高客户满意度的重要工具。收集客户信息并对其进行分析在很多方面都对公司有利。
为了使此分析达到更高的水平，专家将应用高级分析。应该尽全力充分理解使客户独特的所有特征和属性，同时为根据群体进行细分提供依据。客户分析是公司开展的所有类型的营销活动的基础。它可以帮助公司将主要问题分解为可管理的问题，并促进有关定价，促销和管理的决策程序。这些公司比以往更倾向于依赖客户分析。
客户分析提供了有关客户如何以及为什么选择特定产品以及他们如何使用这些产品的过程的可见性。其主要任务是为客户创建准确的视图，以进一步用于营销目的。  
终生价值预测
客户生命周期价值预测（CLV）的工具已被营销人员积极使用了数十年。该工具已经证明了其业务效率。CLV反映了客户对公司的价值。因此，它公开了必不可少的见解，例如盈利能力，保留率和折扣。客户生命周期价值预测的主要目标是对客户的购买行为进行建模。CLV适用于从广告系列定位到客户服务优化的各种情况。生命周期价值预测与客户获取成本直接相关。因此，公司可以快速确定哪些客户值得花时间和金钱，哪些不会带来收入。
保留报价的优化在很大程度上还取决于CLV，并使公司能够在折现率与其业务成本之间找到平衡。
客户情绪分析
情感分析也称为观点挖掘，属于自然语言处理领域，其目的是识别和分散上下文中的观点。当前，情绪分析引起了公司的极大兴趣，他们愿意利用一切机会来提供高质量的客户体验。通过博客，站点，论坛和社交媒体，可以在互联网上获得大量文本进行分析。因此，毫无困难地获得所需数据以进行进一步分析。
应用客户情绪分析，非结构化数据将转变为结构化信息和有价值的数据见解。CLV算法能够区分事实和观点，主观和客观，比较和直接，明确和隐含的观点。先进分析的应用不仅可以区分极性（正面，负面或中立）观点，还可以检测和识别情感（高兴，生气，悲伤等）。
情绪分析证明了其在劳动力分析，产品分析和市场分析领域的效率。
实时分析
对于企业来说，实时分析是解决tada处理非常复杂的问题的绝佳解决方案。在这种情况下，计算机的响应速度几乎达到了瞬时速度。
没有以下主要软件组件，就不可能进行实时分析：
聚合器，必须从实时事件流中收集数据；
经纪人，必须使以前收集的数据可供消费；
分析引擎，它必须分析数据并混合流。
实时分析应用程序的主要优点是可以立即检测到操作中的错误和复杂性；因此，可以立即解决它们；竞争优势很容易实现，因为您可以实时应对竞争对手策略的变化。此外，实时分析有助于深入了解您的销售情况。这样，您就有机会了解哪种产品在市场上表现良好。
因此，大数据的实时分析不仅将有助于监视您网站的指标，而且还将有助于监视竞争对手的政策和策略。
预测分析
预测分析是高级分析的一个分支，旨在对特定过程的未来事件和未来发展做出假设。数据挖掘，统计，建模和机器学习是预测分析的众多技术之一。借助这些技术，以及对历史数据的仔细分析，我们可以构建未来事件的模型。
预测分析的应用使组织具有前瞻性，并对其决策更有信心。因此，数据科学家向公司提供这种信心的能力是他们的主要吸引力。
市场篮分析
市场篮子分析是分析技术实施的生动体现，可以更好地了解客户的行为。这种技术使我们能够确定哪些服务或产品更经常一起购买或放在相同的愿望清单或购物篮中。因此，市场购物篮分析旨在推导关联或模式。
市场篮分析有两种主要类型：
预测性的（按顺序对集团，购买，事件和服务进行分类）；
差异（过滤不相关的结果或获得见解，并对数据进行深入比较）。
电子商务网站主要依靠市场篮子分析的结果来提出产品建议。因此，市场购物篮分析主要用于提高销售量和客户满意度。
保修分析
通常，客户提出的保修索赔使制造商和零售商付出了很多钱。此外，它们可能导致客户满意度，品牌忠诚度和对品牌的整体信任度下降。因此，制造商正在寻找降低保修成本的方法，而这正是保修分析的舞台。
保修分析解决方案有助于跨渠道自动集成大量与保修相关的数据。通过应用高级分析，这些解决方案设法揭示保修范围内的缺陷。但是，对于公司而言，此过程相当复杂且具有挑战性。该技术的主要优点如下：
及早发现问题
对问题的深刻理解；
有效管理和处理索赔；
更快解决保修索赔。  
价格优化
定价决策对于公司而言是最重要的。消费者的需求，购买行为，满意率以及公司的收入取决于这些决定。价格的复杂性（包括各种变量）以及需求和利润预测的复杂过程使价格优化成为一项艰巨的任务。  
借助分析可以解决各种价格优化任务。例如，Markdown优化技术用于从历史数据中获得有关客户购买行为和趋势的见解，以建议最佳折扣率。反过来，这些最优折扣不仅会增加利润，而且会增加特定时间的需求。
此外，在这种情况下，数据分析还可以用于识别其他过程和操作以进行进一步优化。此外，价格优化分析在最佳促销活动的开发以及寻找新的促销机会中也起着至关重要的作用。
结论
分析为公司提供了宝贵的见解，而这些见解可能会被遗漏。在成功的现代数据驱动世界中，数据至关重要。分析是一种工具，可帮助使这些数据受益，更好地了解流程并改善业务绩效。
在本文中，我们尝试将最有效和应用最广泛的数据科学用例放在一起。

关注 CDA人工智能学院 ，回复“录播”获取更多人工智能精选直播视频！