使用大数据分析的 10 大行业

1. 医疗保健领域的大数据分析

预测分析中的应用

因此，它被定义为利用大数据对外推医疗保健行业中事件和模式的未来假设进行预测。这是通过使用先前收集的有关已发生问题的细节数据来确定可能出现的结果计算来完成的。

• 疾病预测和预防： 考虑到患者的信息和病史，预测模型有助于定义糖尿病、心脏病、癌症和其他疾病在早期阶段的可能性，从而避免它们。
• 医院再入院率： 这些患者被识别出来，以确定在出院后指定时间内有再入院可能性的患者。这使得医院能够最大限度地减少再入院事件，从而减少再入院的干扰次数。
• 急诊室利用率： 急诊科可以通过预测分析来处理患者的分布和流量等因素。因此，在繁忙时期以及需要处理大量患者时，有更好的机会进行资源组织。

改善患者护理和预后

• 个性化治疗方案： 因此，根据当前的事件，将基因详细信息的内容与患者数据库及其实践以及高级工具相结合，将有助于揭示他们的生活方式和健康史等因素，这将为特定患者提供一个良好的开端。
• 实时监测和警报： 为了提高患者的意识，必须利用从智能手表和其他形式的远程跟踪设备接收到的所有信息，向护理人员/医生传达患者的状况和状态，并监测其任何波动。
• 结果预测模型： 构建准确的评估器，应轻松显示患者在某些治疗方案后的状态，以便医疗保健提供者能够提供正确的治疗以提高患者的生活质量。

管理健康记录和数据

高效管理健康记录和数据对于改善医疗服务和运营效率至关重要。

• 电子健康记录 (EHR)： 将大数据分析与 EHR 结合，可同时保存患者状况的两种形式的记录，以确保护理人员随时掌握最新记录。
• 数据集成和互操作性： 促进连接用于多元化医疗保健部门的众多数据库，以实现更好、无障碍的数据以及患者健康信息交换。
• 数据安全和隐私： 确保患者数据符合 HIPAA 等数据保护法律的另一种方法是，通过仔细咨询商业智能，正确检测欺诈行为，例如可能危及患者数据的数据程序。

2. 金融领域的大数据分析

风险管理和欺诈检测。

• 欺诈检测： 因此，与使用大量交易的大数据算法不同，它可以发现并过滤掉可能被视为欺诈案例的现象。这种实时分析有助于在公司财务账簿上发生巨大损失之前预防欺诈。
• 信用风险评估： 银行和其他金融机构可以通过整合社交媒体信息、不同交易以及有关其经济状况的数据，有效评估潜在借款人的信用评分。这改善了贷款的流动，因为决策是其核心。
• 系统性风险建模： 在金融系统中，大数据有助于理解预测风险的因素之间的关系，并启动流程以使金融市场保持稳定。

个性化银行服务

• 个性化产品优惠： 关于产品，由于确定了客户的行为和特征，银行可以向人们提供合适的产品，这些产品可能包括不同类型的贷款或投资产品，具体取决于客户。
• 客户参与： 在识别关键欢迎消息和行动号召消息的过程中，实时数据分析有助于制定针对特定客户群体的沟通计划。这使得企业能够向客户提供相关信息，例如适合其财务计划和状况的更新。
• 增强用户体验： 银行应用程序可以通过大数据处理开发，并且还将专门设计并易于使用，以提高客户满意度。

投资策略和市场分析

• 算法交易： 其中一些用于开发可以在金融公司中实施的精确高效的交易技术。这些模型需要在几微秒内做出决策，因此根据实时市场信息进行操作，以便公司能够以低风险获得高回报。
• 市场情绪分析： 因此，从报纸文章、社交媒体和许多其他来源获取的数据将更好地反映现有市场情绪，使投资者能够就买卖哪些股票和债券做出更好的决策。
• 投资组合管理： 在多元化投资组合中使用大数据分析非常容易进行。它平衡风险和利润，并有助于评估各种类型的金融工具和市场情况。

其他应用

• 监管合规： 记录和跟踪金融机构的交易是标准做法。大数据分析使公司能够满足设定的监管标准，从而避免可能随之而来的罚款和处罚。
• 客户保留： 信息管理的概念还有助于银行培养最有可能导致客户流失的特征，从而制定策略以最大限度地减少客户流失。
• 运营效率： 在内部业务流程中使用大数据还将通过以更低的成本改善服务交付来改善其他领域，例如贷款处理和客户服务。

3. 零售领域的大数据分析

客户行为分析

• 客户细分： 这通常涉及根据客户的购买频率、他们在类别、品牌和产品类型方面的偏好以及他们的年龄、性别、婚姻状况、收入等来对客户进行细分。这使得确定最合适的营销技术和个性化成为可能。
• 预测分析： 零售店可以采取的一些活动包括使用客户需求和行为的数据挖掘模型进行库存控制和改进广告。购买率的波动对于在产品购买率下降之前重新进货客户欢迎的产品可能很有用。

库存管理

• 需求预测： 分析历史数据、年度和季节趋势以及市场情况，以预测某些产品的需求。这有助于始终保持最佳库存水平，并防止库存过剩或缺货问题。
• 实时跟踪： 不同类型的分析有助于实时监测供应链中各个仓库的库存，从而有助于提供更高效的库存流动，进而降低支出。
• 自动化： 另一种情况是，当大数据与物联网设备集成时，补货和订购可以自动完成。

个性化营销推荐系统

• 定制活动： 分析从客户那里获取的数据，零售商可以创建更好的活动，及时触达所有客户，从而提高转化率。
• 推荐引擎： 利用大数据，可以根据客户购买或查看的特定商品向客户提供其他类似产品的信息，从而增加公司的收入和客户满意度。
• 动态定价： 这解释了通过利用大数据，公司可以开发机制，使其能够根据需求、竞争和客户行为设置动态价格。它还有助于利用容量并为企业获得最高收入和最佳价格。

4. 电信领域的大数据分析

网络优化

• 流量管理： 通过使用流量强度数据，我们可以获得其最大值和变化，从而获得大量关于流量管理和流量负载的信息。这确保了网络设置正确，并以所需的最高质量发挥最佳性能。
• 容量规划： 网络需求分析的其他重要用途是：可以观察到，通过使用一种或另一种算法，可以根据过去和现在的网络模式估算未来的网络需求和交付。也就是说，它帮助电信组织提前规划其基础设施的增强和开发，并避免网络拥塞问题。
• 资源分配： 大数据确保网络内的流量得到良好管理，资源分配更有效率。因此，带宽得到利用，延迟得到克服。

客户体验和保留

• 个性化服务： 这也将使电信公司受益，因为客户的数据流将可用于提供客户特定的计划、促销和服务。这将有助于提高客户满意度百分比，这将不可避免地转化为客户忠诚度。
• 客户流失预测： 大数据可用于确定表明客户流失的模式和信号。这使得电信公司能够主动采取行动，提供正确的服务，引入改进的奖励以留住客户，等等，以留住那些可能流失的消费者。
• 增强客户支持： 在客户支持方面，它用于检查来自各种支持渠道的交互数据，以此确定客户最常遇到的问题以及用于回答这些问题的方法，从而获得最有效且需要最少时间提供的解决方案。

预测性维护

• 故障检测： 从网络设备生成的信息还可以预测网络设备过时或已达到报废状态的指标。同样，这减少了维护时间，从而降低了费用。
• 主动修复： 基于上述，某些网络模型可以预测维护，以确保在适当的时间进行维护，而不会危及网络。
• 资源优化： 因此，预测模型将允许电信公司预测正确的时机来跟进正确的资源，在这种情况下，是技术团队甚至新的备件。这些流程将变得高效且成本低廉。

5. 制造业大数据分析

维护和质量控制

• 预测性维护： 机器生成大量数据，可用于预测特定资产何时将出现故障，进行维护，并避免修复它所需的费用和时间。
• 质量保证： 大数据还有助于通过对制造各个阶段的数据进行分析来跟踪生产过程中的缺陷和异常。这导致生产出符合市场需求的优质产品，并减少了有缺陷产品的发生率。

供应链优化

• 需求预测： 通过分发过去的销售数据、当前趋势和其他因素，制造商将能够预测市场趋势，从而避免商品库存过剩或缺货的情况。
• 物流和运输： 第四，分析用于确定可能的廉价路线和运输类型，从而降低组织成本并提高现成的竞争力。
• 供应商管理： 供应商数据性能因此可用于审查关键供应商、协商最佳交易并降低供应风险。

生产流程改进

• 流程优化： 这利用大数据表明，可以对生产流程进行实时评估，识别需要关注的领域并加以修复，以提高生产效率。
• 能源效率： 还可以感测能源，以确保制造高效进行，从而减少能源使用量。
• 定制化和灵活性： 因此，如果一家公司确定了客户在制造目标产品中的位置以及其所固定的市场位置的变化，那么它就可以满足所需的需求。

6. 交通运输和物流领域的大数据分析

路线优化

• 交通和天气分析： 这些现实允许公司规划富有成效的交付，并排除由于实际交通和天气条件，送货车辆必须行驶很长距离的情况。
• 预测性路线规划： 因此，利用与路线描述和特征、交付时间和车辆行为相关的历史数据，可以提前分析要走的路线并预测其特征。
• 动态路由： 例如，对于货运，动态路由功能在发生事故或天气条件变化或变差时非常有用。

车队管理

• 预测性维护： 在这里，分析用于研究有关车辆的实时信息，从而在问题出现之前识别需要服务的情况，并从本质上延长车辆的使用寿命。
• 燃油效率： 通过应用驾驶和车辆的统计数据，可以实现正确的燃油使用，从而消除成本和污染。
• 驾驶员行为： Hauge 和 Bongshieng 同意，他们表示驾驶员的速度、制动和怠速时间有助于提供改进安全驾驶和减少运营损失和事故的建议。

7. 能源和公用事业领域的大数据分析

智能电网管理

• 负荷预测： 预测能够满足需求和供应率的电力容量是确定智能电表和传感器所消耗电能量信息的一个案例。
• 故障检测： 对捕获的数据进行实时分析还有助于识别电网中的故障并将其隔离，从而减少电网停运时间，从而提高其可靠性。
• 能源盗窃检测： 这种消费模式识别不规律性，这意味着消费有助于识别能源窃贼及其在公用事业中的使用。

能源消耗分析

• 需求响应： 因此，对消费数据的研究有助于最好地定位需求响应计划，该计划旨在说服消费者减少或将其消费转移到高峰期，否则这将给公用事业电网带来负荷。
• 预测性维护： 分析所用设备的强度和频率有助于管理预测性维护计划，降低设备故障风险并延长备用资产的使用寿命。
• 能源效率： 用于研究消费者和企业的消费趋势，数据分析有助于确定未使用的资源以及有关能源的必要行动。

其他应用

• 可再生能源整合： 因此，对与太阳能和风能等可再生能源相关的天气条件和能源统计数据的调查，使得可以将这些资源泵回电网。
• 容量规划： 大数据也一样；这有助于预测和规划发电和分配基础设施的需求，以满足未来的客户需求，而不会过分强调过剩规模。
• 客户参与： 还可以看到，节能技巧和使用报告需要与数据分析捆绑设计，以提高消费者对公用事业的满意度。

8. 政府和公共部门公共安全和保障领域的大数据分析

• 犯罪模式分析： 除了过去几年的具体犯罪指数外，统计数据对于警察部门规划工作和分配资源也很有用。
• 预测性警务： 使用来自不同来源的数据，可以创建预测模型，帮助预防犯罪活动并启动预防措施。
• 应急响应优化： 实时操作协助应急响应团队在最短时间内到达现场，并意味着突出最有效利用资源的方法。

政策制定和社会服务

• 情感分析： 分析从社交媒体上提取的关于虐待儿童案件的公民意见样本，对于深入了解他们的意见具有重要意义，这可能有助于政策制定者做出必要的决策。
• 有针对性的干预： 政府正确使用数据分析来识别需要国家关注的群体，并以最小的费用向这些群体提供社会服务。
• 教育和就业： 教育和就业统计数据的结合有助于构建为残疾消费者提供最有利结果的计划和服务，同时消除此类人群与其余必要人口之间的差距。

9. 教育领域的大数据分析

学生表现分析

• 早期干预系统： 教师可以利用在教育环境中被认为是有效的线性模型，识别需要特别关注的学习者，以提高辍学率和及格率。
• 绩效跟踪： 教学分析捕获学习者在各个领域的表现，并将这些数据模式化，以支持学习和修改实践。

课程开发

• 内容有效性： 这些教育内容的使用和绩效数据还有助于在教学过程中改进和修改教案，以提高学生的学习效果。
• 与工业化和数据分析的协同作用导致重新审视课程，使其与行业和市场中的趋势变化相关联。
• 反馈整合： 因此，收集学生的反馈数据可确保所用课程的有效性和适用性及其与教育成果的一致性。

10. 媒体和娱乐领域的大数据分析

受众分析和定位

• 受众细分： 一种根据受众的人口统计、行为和社会属性等各种特征对受众进行分类的程序，以提供他们所需的内容。
• 预测分析： 预测客户的品味和行为，以管理广播、促销和互动中使用的策略。
• 实时反馈： 帮助内容创作者和直播者了解他们应该如何“掌控局面”，即实时监控、分析并提供如何吸引受众的建议。

营销策略

• 数据驱动的活动： 实施在广告的放置、时间和内容中使用分析，这将有助于获得最佳的投资回报。
• 受众参与： 与目标受众建立沟通实践以及基于消费的广告和病毒式营销理念。
• 绩效衡量： 自愿 FLA 意识，了解活动在任何时候的效果，以便进行改进。