کاربردهای علم داده چیست؟ + ۱۵ نمونه واقعی از نتفلیکس تا پزشکی

01

از 06

کاربرد در سرگرمی و بازاریابی (شخصی‌سازی)

کلان داده نقش بسیار مهمی در بازاریابی و تبلیغات شخصی‌سازی‌شده در صنعت سرگرمی ایفا می‌کند. با تحلیل رفتار مصرف‌کنندگان و فعالیت‌های آن‌ها در شبکه‌های اجتماعی، شرکت‌ها می‌توانند تبلیغاتی هدفمند ارائه دهند که احتمال تاثیرگذاری بیشتری روی هر کاربر به‌صورت فردی داشته باشند.

سیستم‌های توصیه گر (نتفلیکس، اسپاتیفای، یوتیوب)

امروزه دنیای سرگرمی حال و هوایی شخصی پیدا کرده و دلیل اصلی آن علم داده (Data Science) است. فهرست‌های پخش اسپاتیفای انگار دقیقاً سلیقه‌ی موسیقایی شما را می‌دانند، چون با تحلیل آهنگ‌هایی که گوش می‌دهید این شناخت را به دست می‌آورند. استودیوهای فیلم‌سازی از داده‌ها برای پیش‌بینی موفقیت فیلم‌ها استفاده می‌کنند. در حوزه‌ی بازی‌های ویدئویی نیز، شرکت‌ها با تحلیل رفتار بازیکنان، سطوح بازی را به‌گونه‌ای تنظیم می‌کنند که تجربه‌ای جذاب‌تر و سرگرم‌کننده‌تر ارائه شود.

یکی از محبوب‌ترین کاربردهای علم داده در صنعت سرگرمی، سیستم‌های توصیه گر هستند. این سیستم‌ها با بررسی محتوایی که پیش‌تر از آن لذت برده‌اید، موارد جدیدی را پیشنهاد می‌دهند که به احتمال زیاد موردعلاقه‌ی شما خواهند بود.

شخصی‌سازی تبلیغات آنلاین و پیش‌بینی ریزش مشتری

علم داده نقش بسیار مهمی در بهینه‌سازی عملکرد کسب‌وکارهای تجارت الکترونیک (E-commerce) دارد. با استفاده از الگوریتم‌های تحلیل داده، شرکت‌ها می‌توانند رفتار مشتریان، تاریخچه خرید، علایق و الگوهای مصرف آن‌ها را به‌طور دقیق بررسی کنند. این تحلیل‌ها به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا مشتریان را به گروه‌های مشخص تقسیم کنند و هر گروه را بر اساس نیازها و ترجیحات مشخص هدف‌گیری کنند.

با این روش، شرکت‌ها قادر خواهند بود کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده طراحی کنند که احتمال تعامل و خرید را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد. علاوه بر این، تحلیل داده‌ها می‌تواند پیشنهادات محصول هوشمند، تخفیف‌های هدفمند و پیام‌های تبلیغاتی مناسب را به هر مشتری ارائه دهد، که در نهایت رضایت مشتری، فروش و وفاداری به برند را بهبود می‌بخشد.

به‌طور خلاصه، علم داده به کسب‌وکارهای تجارت الکترونیک کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، بازاریابی هوشمند و رشد درآمد را به شکل موثری تحقق بخشند.

02

از 06

کاربرد در امور مالی و بانکداری (FinTech)

شرکت‌های فین‌تک (Fintech) به‌شدت به علم داده (Data Science) وابسته‌اند تا از میان مجموعه داده‌های عظیم، دیتاهای ارزشمندی استخراج کنند. آن‌ها با بهره‌گیری از تحلیل‌های پیشرفته، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌توانند درک عمیق‌تری از رفتار مشتریان، روندهای بازار و تراکنش‌های مالی به دست آورند.

تشخیص کلاهبرداری در تراکنش‌ها (Fraud Detection)

شناسایی تراکنش‌ها و تشخیص کلاهبرداری در تراکنش‌ها (Fraud Detection) یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی و علم داده در حوزه‌ی مالی است. این فرآیند با استفاده از دو تکنیک اصلی انجام می‌شود: تشخیص ناهنجاری‌ها و شناسایی الگوها.

در روش تشخیص ناهنجاری‌ها، سیستم رفتار عادی کاربران را از طریق داده‌های تاریخی یاد می‌گیرد و هرگونه تراکنشی که از الگوی معمول فاصله داشته باشد را به‌عنوان رفتار مشکوک علامت‌گذاری می‌کند.

از سوی دیگر، شناسایی الگوها به سیستم کمک می‌کند تا رفتارهای تکرارشونده‌ی متقلبانه را شناسایی کرده و الگوهای مشابه را در آینده تشخیص دهد. برای مثال، اگر نوع خاصی از تراکنش‌ها در گذشته منجر به کلاهبرداری شده باشد، مدل می‌تواند در دفعات بعدی تراکنش‌های مشابه را به‌سرعت شناسایی کند.

با ترکیب این دو روش، سیستم‌های مالی قادرند در زمان واقعی (Real-Time) رفتارهای غیرعادی را شناسایی کرده و از بروز کلاهبرداری‌های احتمالی جلوگیری کنند. این رویکرد نه‌تنها امنیت مالی کاربران را افزایش می‌دهد، بلکه اعتماد به سیستم‌های بانکی و پرداخت آنلاین را نیز تقویت می‌کند.

امتیازدهی اعتباری (Credit Scoring)

علم داده همچنین به بهبود امتیازدهی اعتباری (Credit Scoring) کمک می‌کند. این تکنولوژی با بررسی حجم بیشتری از داده‌ها — از جمله سوابق اعتباری غیر سنتی — تصویر دقیق‌تری از اعتبار مالی افراد یا کسب‌وکارها ارائه می‌دهد.

در حال حاضر بانک‌های ایرانی هم از هوش مصنوعی برای بهبود امتیازدهی اعتباری استفاده می‌کنند. برای مثال، برخی از این بانک‌ها از یادگیری ماشین (Machine Learning) روی داده‌های تراکنش‌ها و فعالیت‌های شبکه‌های اجتماعی بهره می‌برند تا توانایی بازپرداخت و اعتبار مالی مشتریان را با دقت بیشتری ارزیابی کنند.

03

از 06

کاربرد در نظام سلامت و پزشکی

یکی از پرکاربردترین حوزه‌های علم داده، بخش مراقبت‌های بهداشتی و درمان (Healthcare)  است. این حوزه با بهره‌گیری از علم داده، تحول چشمگیری را تجربه می‌کند و روزبه‌روز در حال ارتقا و هوشمند سازی بیشتر است.

پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها و تحلیل تصاویر پزشکی

الگوریتم‌های پیشرفته علم داده قادرند تصاویر پزشکی، پرونده‌های بالینی و داده‌های ژنتیکی بیماران را به‌طور هم‌زمان تحلیل کنند تا بیماری‌ها را با دقت بسیار بالا شناسایی کنند. این توانایی به پزشکان امکان می‌دهد که تشخیص‌ها را سریع‌تر و حتی در مراحل اولیه بیماری انجام دهند، پیش از آنکه علائم شدید بالینی ظاهر شوند.

با ترکیب یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهای پنهان و نشانه‌های ظریف بیماری‌ها را شناسایی کنند که ممکن است توسط چشم انسان قابل مشاهده نباشد. این روند نه تنها دقت تشخیص را افزایش می‌دهد، بلکه به طراحی درمان‌های شخصی‌سازی‌شده و بهبود نتایج بیماران نیز کمک شایانی می‌کند.

کشف داروهای جدید

با تحلیل گسترده و دقیق مجموعه داده‌های عظیم شامل ساختارهای مولکولی و اطلاعات زیستی، علم داده نقش بسیار مهمی در شتاب بخشیدن به فرآیند کشف داروهای جدید و توسعه درمان‌ها ایفا می‌کند. این تحلیل‌ها به محققان اجازه می‌دهد تا الگوهای پنهان و ارتباطات پیچیده بین مولکول‌ها و پروتئین‌ها را شناسایی کنند، ترکیبات دارویی بالقوه را سریع‌تر شناسایی کنند و اثرات جانبی احتمالی داروها را پیش‌بینی نمایند.

با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، امکان پیش‌بینی اثر بخشی ترکیبات جدید، کاهش هزینه‌های آزمایشگاهی و کوتاه کردن چرخه‌های تحقیق و توسعه فراهم می‌شود. این روند نه‌تنها شانس موفقیت داروهای جدید را افزایش می‌دهد، بلکه به تولید درمان‌های شخصی‌سازی‌شده و بهبود سلامت عمومی نیز کمک می‌کند.

04

از 06

کاربرد در حمل‌ونقل و شهرهای هوشمند

تحلیل‌های کلان داده (Big Data Analytics) می‌توانند در حمل‌ونقل عمومی به کار گرفته شوند تا رفتار و نحوه جابجایی مردم در شهر بهتر درک شود. شناخت دقیق‌تر الگوهای سفر مسافران می‌تواند به ارائه‌دهندگان خدمات حمل‌ونقل کمک کند تا تصمیمات بهتری درباره کیفیت خدمات اتخاذ کنند.

بهینه‌سازی مسیر (اسنپ، تپسی، Waze)

علم داده به یافتن بهترین مسیرها برای وسایل نقلیه کمک می‌کند. با بررسی ترافیک و وضعیت جاده‌ها، می‌توان مصرف سوخت را کاهش داد و آلودگی را کم کرد. همچنین، مدیریت ناوگان با ردیابی بهتر و برنامه‌های نگهداری مؤثرتر بهبود پیدا می‌کند.

05

از 06

کاربرد در ورزش (آنالیز ورزشی)

این حوزه شامل جمع‌آوری، پردازش و تفسیر داده‌ها است تا تصمیم‌گیری قبل، حین و بعد از بازی‌ها چه در زمین و چه خارج از آن بهبود یابد. تحلیل ورزشی (Sports Analytics) با ترکیب علم داده و عملکرد ورزشی، به کسب مزیت رقابتی کمک می‌کند.

06

از 06

سؤالات متداول (FAQ)