چندبار برای شما پیش آمده قصد خرید محصول از سایتی را داشته باشید و سایت در کوتاهترین زمان ممکن فهرستی از محصولات دلخواهتان را به شما نمایش دهد؟ نمایش دادن این گزینهها یکی از چندین کاربرد دیتاساینس است. از دیگر کاربردهای دیتاسانس میتوان به حملونقل، امور مالی، مسائل درمانی و بهداشتی اشاره کرد که در این مطلب به آنها پرداختهایم.
۱. موتورهای جستوجو
یکی از کاربردهای بسیار مهم علم داده، موتورهای جستوجو است. وقتی میخواهیم چیزی را در اینترنت جستوجو کنیم، معمولاً از موتورهای جستوجویی مانند Google ،Yahoo ،DuckDuckGo و Bing و غیره استفاده میکنیم. بنابراین، از علم داده برای سریعتر انجام شدن جستوجوها استفاده میشود.
برای مثال، وقتی در دیجیکالا دنبال محصولی میگردیم، فرض کنید عبارت «گوشی موبایل سامسونگ» را جستوجو کنیم، محصولات مرتبط با این جستوجو به ما نمایش داده میشوند. این اتفاق به این دلیل رخ میدهد که دیجیکالا دادههایی مانند جستوجوهای قبلی، محصولات مشاهدهشده، خریدهای قبلی و میزان محبوبیت و امتیاز محصولات را تحلیل میکند. بنابراین، این تحلیل با استفاده از علم داده انجام میشود و دیجیکالا میتواند محصولات مرتبطتر را به هر کاربر پیشنهاد دهد و تجربه خرید شخصیسازیشدهتری ایجاد کند.
۲. حملنقل
علم داده در حوزههای بلادرنگ (Real-Time) مانند حوزه حملونقل هم حضور دارد؛ برای مثال، بررسی حجم تردد در بزرگراهها که میتوان با آن تعداد خودروها و حجم ترافیک را بررسی کرد.
در بزرگراههای تهران، دادههای ترافیکی با کمک تکنیکهای علم داده تحلیل میشوند تا نقاط پرترافیک و گلوگاههای ترافیکی شناسایی شوند. در این فرایند، دادههای ترافیکی مربوط به مسیرها و زمانهای مختلف بررسی میشوند و با استفاده از روشهایی مانند دادهکاوی، پردازش تصویر و یادگیری ماشین، الگوهای ترافیکی و طول صف خودروها شناسایی میشوند. همچنین، نتایج تحلیل با دادههای دوربینهای نظارتی مقایسه میشوند تا دقت شناسایی گلوگاههای ترافیکی افزایش پیدا کند.
۳. کاربرد دیتاساینس در امور مالی
صنایع مالی همواره با مسئله تقلب و خطر زیان مواجه هستند. بنابراین، این صنایع نیاز دارند به کمک دانشمند داده تحلیل ریسک زیان را خودکار کنند تا بتوانند تصمیمهای راهبردی برای شرکت اتخاذ کنند. همچنین، صنایع مالی از ابزارهای تحلیل علم داده برای پیشبینی آینده استفاده میکنند. این ابزارها به شرکتها اجازه میدهند ارزش طول عمر مشتری و حرکات بازار سهام را پیشبینی کنند.
برای مثال، در سیستم بانکی ایران، دادههای مربوط به تراکنشهای مالی میتوانند با استفاده از تکنیکهای علم داده تحلیل شوند تا تراکنشهای مشکوک و الگوهای غیرعادی شناسایی شوند. در این فرایند، ویژگیهایی مانند مبلغ تراکنش، زمان، تعداد تراکنشها و الگوی رفتاری مشتری بررسی میشوند و با استفاده از روشهای دادهکاوی و یادگیری ماشین، احتمال تقلب در تراکنشها پیشبینی میشود. بانکها میتوانند تراکنشهای مشکوک را سریعتر شناسایی کرده و ریسک زیانهای مالی را کاهش دهند.
با شرکت در دوره علم داده دانشکار یاد میگیرید چگونه به بهترین شکل ممکن از دیتاساینس در کسبوکارهای مختلف استفاده کنید.
۴. تجارت الکترونیک
وبسایتهای تجارت الکترونیک مانند دیجیکالا، باسلام و سایر فروشگاههای آنلاین ایرانی از علم داده برای بهبود تجربه کاربری و ارائه پیشنهادهای شخصیسازیشده استفاده میکنند.
برای مثال، زمانی که در یک فروشگاه اینترنتی ایرانی مانند دیجیکالا محصولی را جستوجو یا خرید میکنیم، سیستم بر اساس رفتارهای قبلی ما (مانند بازدیدها، خریدهای گذشته و امتیازدهیها) محصولات مشابه یا مکمل را پیشنهاد میدهد. همچنین، محصولاتی که بیشترین بازدید، خرید یا امتیاز را در میان کاربران مشابه داشتهاند هم بهصورت هوشمند به ما نمایش داده میشوند. این فرآیندها با استفاده از الگوریتمهای علم داده و سیستمهای توصیهگر انجام میشوند که هدف آنها افزایش رضایت کاربر و بهبود فروش است.
۵. مراقبتهای بهداشتی
در صنعت مراقبتهای بهداشتی، علم داده مانند یک موهبت عمل میکند. از علم داده برای موارد زیر استفاده میشود:
- تشخیص تومور
- کشف داروها
- تحلیل تصاویر پزشکی
- رباتهای پزشکی مجازی
- ژنتیک و ژنومیک
- مدلسازی پیشبینانه برای تشخیص بیماری و غیره
۶. کاربرد دیتاساینس در تشخیص تصویر
امروزه از علم داده در تشخیص تصویر نیز استفاده میشود. برای مثال، در شبکههای اجتماعی و سرویسهای آنلاین، الگوریتمهای یادگیری ماشین برای شناسایی و برچسبگذاری چهرهها در تصاویر به کار میروند. در یک مطالعه انجامشده توسط پژوهشگران ایرانی در حوزه بینایی ماشین، از مدلهای یادگیری عمیق برای تشخیص و تطبیق چهره افراد در تصاویر استفاده شده است که نشان میدهد چگونه میتوان با تحلیل ویژگیهای بصری تصاویر و مقایسه آنها با دادههای موجود، افراد را در عکسها شناسایی کرد. این فناوری در کاربردهایی مانند جستوجوی تصاویر و مدیریت آلبومهای عکس بهکار گرفته میشود.
۷. پیشنهاد هدفمند
هر چیزی که کاربر در اینترنت جستوجو کند، پستهای متعددی را در همهجا مشاهده خواهد کرد. برای مثال، در دیجیکالا، دادههای مربوط به رفتار مشتریان مانند تعداد و زمان خرید و میزان هزینهکرد میتوانند با استفاده از تکنیکهای علم داده تحلیل شوند تا مشتریان بر اساس رفتارشان دستهبندی شوند. در یک پژوهش روی دادههای دیجیکالا، از مدل RFM و الگوریتم K-means برای دستهبندی مشتریان و ارائه پیشنهادهای شخصیسازیشده استفاده شده است. بنابراین، با تحلیل داده مشتریان میتوان محصولات مناسبتری را به هر گروه پیشنهاد داد و احتمال خرید و رضایت مشتری را افزایش داد.
مطلب مرتبط: نمونه پروژه دیتاساینس از مبتدی تا پیشرفته
۸. برنامهریزی مسیر پرواز
با کمک علم داده، صنعت هواپیمایی نیز در حال پیشرفت است؛ برای مثال، با کمک آن پیشبینی تأخیر پروازها آسانتر میشود. همچنین، علم داده به تصمیمگیری درباره این موضوع کمک میکند که آیا هواپیما باید مستقیماً در مقصد فرود بیاید یا در مسیر توقفی داشته باشد؛ برای مثال، یک پرواز میتواند مسیر مستقیمی از دهلی به آمریکا داشته باشد یا در میانه مسیر توقف کند و پس از آن به مقصد برسد.
برای مثال، در صنعت هواپیمایی ایران، دادههای مربوط به پروازها میتوانند با استفاده از تکنیکهای علم داده تحلیل شوند تا احتمال و میزان تأخیر پروازها پیشبینی شود. در یک پژوهش روی شبکه پروازهای یک ایرلاین بزرگ ایرانی، عواملی مانند سن ناوگان و نوع هواپیما بررسی و مدلهایی مانند درخت تصمیم، جنگل تصادفی و مدلسازی بیزی برای پیشبینی تأخیر استفاده شدهاند. نتایج نشان داد که این روشها میتوانند به شرکتهای هواپیمایی در پیشبینی تأخیرها و بهبود برنامهریزی پرواز کمک کنند.
۹. کاربرد دیتاساینس در بازی
در بسیاری از بازیها که کاربر با یک حریف، یعنی حریف کامپیوتری، بازی میکند، از مفاهیم علم داده در کنار یادگیری ماشین استفاده میشود. در این حالت، کامپیوتر با کمک دادههای گذشته عملکرد خود را بهبود میدهد. بازیهای زیادی مانند شطرنج، EA Sports و غیره از مفاهیم علم داده استفاده میکنند.
۱۰. پزشکی و توسعه دارو
فرآیند تولید دارو بسیار دشوار و زمانبر است و باید با دقت و نظم کامل انجام شود، زیرا با جان انسانها سروکار دارد. بدون علم داده، توسعه دارو یا داروی جدید به زمان، منابع و هزینه زیادی نیاز دارد؛ اما با کمک علم داده، این فرایند آسانتر میشود. زیرا میتوان نرخ موفقیت را بر اساس دادهها یا عوامل زیستی بهراحتی پیشبینی کرد. الگوریتمهای مبتنیبر علم داده و یادگیری ماشین در پزشکی میتوانند پیشبینی کنند که یک دارو چگونه بر بدن انسان واکنش نشان خواهد داد، بدون اینکه نیاز به انجام آزمایشهای آزمایشگاهی باشد.
در حوزه داروسازی و زیستپزشکی ایران، دادههای زیستی و بیوشیمیایی میتوانند با استفاده از روشهای یادگیری ماشین تحلیل شوند تا فرایند کشف و توسعه دارو سریعتر و دقیقتر انجام شود. پژوهشگران ایرانی در مطالعات خود کاربرد روشهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در کشف دارو بررسی کردهاند. این روشها با تحلیل کلانداده از دادههای زیستی میتوانند به شناسایی ترکیبات مناسب و پیشبینی ویژگیها و اثرات احتمالی داروها کمک کنند.
۱۱. کاربرد دیتاساینس در لجستیک و تحویل کالا
علم داده به شرکتهای حملونقل کمک میکند بهترین مسیر برای ارسال محصولات، مناسبترین زمان برای تحویل، بهترین روش حملونقل برای رسیدن به مقصد و غیره را پیدا کنند.
در اسنپ، دادههای مربوط به سفرها و رفتار رانندگان میتوانند با استفاده از تکنیکهای علم داده تحلیل شوند تا تطبیق بهتری بین مسافر و راننده انجام شود. در یکی از پروژههای دادهمحور اسنپ، رفتار رانندگان هنگام پذیرش سفر بررسی شد و مشخص شد که عواملی مانند زمان تخمینی رسیدن راننده (ETA) تنها عامل مؤثر بر پذیرش سفر نیستند. سپس با استفاده از دادههای رفتاری، مدلی برای پیشبینی احتمال پذیرش سفر توسط راننده ایجاد شد تا فرایند تطبیق راننده و مسافر بهبود پیدا کند.
۱۲. تکمیل خودکار
قابلیت تکمیل خودکار بخش مهمی از علم داده است که در آن کاربر میتواند تنها چند حرف یا کلمه را تایپ کند و قابلیت تکمیل خودکار جمله را دریافت کند. در Google Mail، هنگامی که در حال نوشتن یک ایمیل رسمی برای شخصی هستیم، از مفهوم علم داده در قابلیت تکمیل خودکار استفاده میشود و این قابلیت میتواند گزینهای مناسب برای تکمیل خودکار کل جمله باشد. همچنین، قابلیت تکمیل خودکار در موتورهای جستوجو، شبکههای اجتماعی و اپلیکیشنهای مختلف بهطور گسترده استفاده میشود.
در زبان فارسی، دادههای مربوط به کلمات و جملههای نوشتهشده توسط کاربران میتوانند با استفاده از تکنیکهای علم داده و یادگیری ماشین تحلیل شوند تا کلمه یا عبارت بعدی پیشبینی شود. در پژوهشهای انجامشده درباره Predictive Typing فارسی، روشهایی مانند الگوریتمهای آماری، شبکههای عصبی و یادگیری عمیق برای پیشبینی متن بررسی شدهاند. این فناوری میتواند در صفحهکلیدهای فارسی، موتورهای جستوجو، پیامرسانها و برنامههای مختلف برای تکمیل خودکار کلمات و عبارتها استفاده شود.
منبع: geeksforgeeks.org
