使用数据科学预测和预防现实世界中的问题
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-05-07
现在许多行业都拥有广泛的在线业务。但是，有针对性的网络攻击可能会迅速阻碍整个公司，迫使员工暂时转而使用纸质记录，或者处理无法访问文件或门户的问题，数据科学可以帮助公司IT团队掌握并阻止威胁，关联规则学习基于某些特征来度量风险，它使管理人员可以根据是否与过去的问题具有共同点来预测可能出现的问题，当数据科学帮助发现异常值时，也可以进行预防，假设系统发现某个陌生人的IP地址在国外，并且试图在深夜访问工作场所网络，它可以自动拒绝那个人，直到一个人仔细观察为止。
2.保持高输出水平
当成功几乎完全取决于获得一致的输出时，人们特别对数据科学如何为行业提供帮助感兴趣，在这种情况下，意料之外的事件或错误的判断可能会导致利润暴跌和客户不满意，但是数据科学可以支持制造工厂等设施中使用的预防性维护计划。研究表明，80％的维护技术人员宁愿预防问题也不愿对问题做出反应，当工厂负责人使用连接到数据分析平台中的连接传感器时，他们可以通过提醒人们有关趋势来预测零件何时发生故障或防止出现问题，数据科学可能是改善采矿业成果的关键，寻找新的高质量矿产资源的困难，意味着公司经常进行昂贵的勘探工作，而这些工作并没有达到预期，数据科学可以为您提供帮助，还可以监控现有矿井的通风系统，在公司避免过多成本的同时，工人将保持更安全。
3.帮助健身设施吸引顾客
许多人可能会想到加入体育馆并兑现诺言，使自己变得健康，但随着时间的流逝变得不那么热情，数据科学可以预测导致动力丧失的原因并防止这种情况的发生，它还可以帮助为成员提供个性化推荐，由风险投资支持的技术公司帮助体育馆老板将数据转换为可行的策略，记录可能表明特定成员仅参加过瑜伽课程，而他们的出勤率逐渐变得不太稳定，该系统可以建议体育馆工作人员告知该人有关将瑜伽与短暂的有氧运动相结合的课程，通过提出不同的机会，该建议可能会引起人们的兴趣。
这样的工具可能还会显示出更广泛的趋势，例如大多数会员终止订阅的月份。如果数据表明通常发生在三月，那么俱乐部可以提供额外的激励措施以减少人们离开的机会，它还可以预测对新型特定课程的兴趣，例如针对老年人或受伤人员的椅子锻炼。
4.避免脱销实例
可以理解的是，当消费者打算购买东西并找到空架子时，他们会感到沮丧，这就是为什么许多零售商现在使用大数据来预测需求并防止库存短缺的原因，数据分析系统可以查看社会趋势，天气模式，区域偏好和其他细节，以评估人们的购买可能性，这种方法还可以将适当数量的商品发送到正确的位置，数据可能表明，想要健身运动服的人迅速增加，而在阿肯色州，这类运动销售下降或保持平稳，零售商可以使用该信息来保持商店的充足库存。
依靠数据科学来预测结果并防止失望
研究人员检查了数据，以查看特定年份的降雨量是否可能比平年多或少，这些信息帮助零售商知道要携带哪种商品，同样的方法使供应商能够确定的食品和饮料，以便更好地进行准备。
数据科学潜力巨大
大多数企业都知道了解不良事件的总体可能性，并尽其所能阻止此类事件发生的重要性，在此处的示例之内和之外，数据科学都可以使这些目标更易于管理，不可能确定性地预测未来，但是数据科学可以跟踪趋势并从中提取有意义的见解，无论服务于哪个行业或受众，它都可以帮助业务决策者平稳地运营其行业，同时程度地减少不良后果。