数据科学通识第三讲：数据科学的应用

目前数据科学已经广泛地应用到了各行各业中。从新兴的互联网产业到传统的工业、农业、能源、房地产、建筑、电子商务、文化、娱乐等多个行业领域，都在运用数据科学技术，改善自身业务的发展状态。

金融

以金融行业为例，数据科学技术的使用，为金融机构提供了一个从竞争中脱颖而出，并重塑其业务的巨大机会。比如，金融机构可以使用数据分析来预测客户的生命周期价值以及预测股票或有价证券等市场的走势。再比如，银行通过收集客户的相关数据，对客户进行信用分析，从而进行贷款的风险评估，这样就可以为客户的需求量身定制个性化的营销手段。

对金融机构来说，金融风险的管理是非常重要的。对金融风险的管理与控制也叫做风控。风险管理的能力会直接影响金融机构的资金投向安全性、运行可信度和相关战略决策。金融机构的风险是非常多的，这些风险可能来自于竞争对手，也可能来自于投资者、监管机构或者公司的客户。在风险管理中，数据科学技术的主要作用是识别潜在客户的信用情况，运用机器学习算法对客户过去的支出行为和模式进行分析，进而为特定的客户确立适当的信用额度。

在欺诈识别方面，机器学习能够帮助金融机构检测和防范涉及信用卡、会计、保险等欺诈行为。金融机构越早检测到欺诈，就能够越快地限制账户活动，进而能够减少用户的损失。对于新账户，欺诈监测算法还可以调查非常高的热门项目的购买量，或在短时间内使用类似的数据打开多个账户。

在客户服务方面，客户以前经常会因为人工服务响应太慢而抱怨服务不好。近年来，自动应答机器人开始变得越来越普及，可是人们对于自动应答系统过于简单生硬的回答时常感到不满。机器学习算法可以通过模式识别、语音识别及语义感知等技术，通过对客户的行为习惯进行大量的建模和分析，改进机器人的自动应答能力，使客户感觉像是在与一个人进行交谈。数据科学为金融机构企业提供了更加个性化的服务和帮助，改善了服务质量。

健康医疗

在健康医疗领域，数据科学家创造了强大的图像识别工具，帮助医生深入了解复杂的医学图像，同时也运用自然语言处理技术来创建医疗机器人，回答病人的简单问题，为他们提供一定的就医指南。通过运用大数据技术比如MapReduce，可以帮助医疗行业大幅缩短基因组测序的处理时间，加快新药品的研制。

在医学影像分析方面，如果用人工的方式搜索X射线、核磁共振成像、CT扫描等医学影像从而进行疾病诊断是十分繁琐的。当病人在医院积累了一定量的医学影像之后，保存、处理、检索这些信息也是非常麻烦的。运用机器学习技术，在大量医学影像及专家标注下进行模型训练，就可以实现特定病变组织的检测、组织分割以及影像识别等，进而能够帮助医生快速地进行影像分析，得出一些结论。

在药物发现方面，新药的研制和发现周期很长，过程也非常的繁冗复杂。机器学习算法和大数据技术可以帮助研制药品的人员分析多种药物组合对不同基因结构的影响，从而预测实验结果，快速发现新的药物和有效的药物。

在疾病辅助诊断方面，数据分析人员可以根据患者的历史数据来建立模型，预测疾病的结果，通过分析数据变量之间的相关性，运用模型的预测结果，为医生提供辅助的诊断意见和见解。

电子商务

电商领域也是数据科学技术应用很广泛的一个领域。通过搜集用户的行为数据可以预测客户偏好，确定潜在的客户群。数据分析还可以帮助识别一些产品的风格与流行度，预测流行趋势，帮助商家辅助制定个性化的营销方案。数据科学还可以帮助电商平台根据用户的历史交易购买数据来预测用户的偏好，构建商品推荐系统。精准营销和推荐系统的建立都离不开数据科学技术。

客户分群也称为客户细分，是根据客户的行为和特征对客户进行分组。分组的目的就是为了给客户提供更多的个性化服务，保证客户的忠诚度，减少客户的流失。运用聚类、决策树、逻辑回归等机器学习算法能够帮助电商平台了解客户群的生命周期价值并发现高价值的客户与低价值的客户，进而根据不同的客户实施不同的营销策略。

精准营销就是指制定适合特定客户需求和偏好的产品和报价。数据分析在精准营销中的最终目的就是能够创建个性化营销，在适当的时间和正确的设备上为合适的人员提供合适的产品。通过数据分析，企业可以高效地宣传相应的产品服务，改善与客户的关系，与客户形成良好的互动。

推荐系统是数据科学的另一个典型应用。用户在浏览电商平台进行购物的时候，系统就会推荐一些用户可能感兴趣的东西。推荐系统可以通过收集用户的基本信息、历史浏览和购买记录选择合适的算法建立模型。用户再次登录到电商平台后，推荐系统就会通过前期的计算和预测来给用户推送可能感兴趣的商品。