資料科學你了解多少？4大優點，透過數據分析挖掘潛藏的商業價值

資料科學是一門涵蓋多學科的專業領域，不但在學校等教育單位也重視起資料科學的課程，企業營運上也扮演著重要角色，該科系在數位時代下的未來出路，更是極具潛力！他到底是什麼？有什麼商業用途？又能如何應用呢？本篇文章將帶你了解資料科學是什麼、資料科學的應用範疇與實際範例，幫助你釐清資料科學的強大影響力。

資料科學是什麼？

資料科學（英文：data science）是一門結合了數學、統計學、人工智慧和電腦工程等領域的學科，在大量資料中摘取對企業有利的前瞻數據而進行資料分析與研究，創造商業價值。

資料科學能為企業帶來4大好處

企業每日會面臨各式各樣的策略決擇，人為的數據整理和演算較容易出現缺漏，而資料科學能夠輔助決策，簡化作業流程，幫助企業減少人力成本、規避風險。以下深入帶大家了解資料科學的 4 大好處：

1. 高效處理企業數據

企業的產品推出、優化生產流程到接收和整理顧客回饋，機器學習有效處理大量數據，幫助企業掌握市場流動性。

1. 提升企業產值

除了資料蒐集、整理和分析外，溝通、分工、儲備、互相理解是資訊科學中的軟實力，透過交流分析去確認企業目標，減少與企業負責人的思想誤差。提出可行性分析，有效並準確地為企業提高生產力。

1. 洞察問題即時解決

利用資料科學分析資料，預測客戶可能會碰到的任何情形，提前改善產品的品質或服務，減少企業的損失或失誤並提升客戶體驗。

1. 視覺化分析

將複雜且巨量的資料或分析結果以圖表、圓餅圖等視覺方式呈現，可以更輕易理解抽象的數據資料，增強資料處理的效率。

資料科學應用

大數據時代興起，該如何活用資料科學來獲取更多利益？將透過下列幾點介紹資料科學的重要性與用途。

資料科學的重要性

科技快速更迭，面對越來越龐大的資訊量，卻沒辦法有效辨別或使用，因此利用資料科學來蒐集、觀察資料、提出假設及驗證結果，分析數據，將資料視覺化，藉此來找出有益社會或是有商業價值的資訊。

資料科學的用途

在這個資訊爆炸的時代，資料科學的用途十分廣泛，不論是日常生活或是商業領域都能看到資料科學不可或缺的存在。

• 大數據分析：

在大數據的時代中，可以蒐集到巨量且複雜的資料，利用資料科學，透過分析可以讓這些數據發揮更大的價值。

• 物聯網：

透過機器與網路的連線完成數據的傳遞，像是智能家電或發展到現在的自動駕駛，資訊科學都有一定程度的協助。

• 資料科學自動化：

資料科學自動化漸漸融入我們的生活，現在世界處於一個資料科學模型自動化的階段。靠著資料科學，模型自動化將會越來越被廣泛使用。

• 雲端和資料科學：

雲端計算不止降低在硬體、軟體和平臺上的成本，也減少數據維護的人力成本，提供一個雲端平臺，幫助資料科學家運用機器學習進行數據整理和分析。

• 自然語言處理：

深度學習是近期十分熱門的技術之一，在各行業也被廣泛利用，像是影像識別、語音辨識等都運用了許多資料科學的知識。

資料科學應用範例

1. 醫療

在醫學影像的領域，先解讀資料再利用AI分析提高診斷的準確性、輔助主治醫生和放射科醫生的決策，使人們生命得到更好的保障。

2. 政府機構

由於政府每日需要處理的政務數量和復雜性不斷增加，各部門避免出現批漏，運用資料管理儲存、整理、再由資料科學家分析，提升決策的準確性、公平性和速度。

3. 金融

蒐集數據，再運用訊號處理和深度學習，幫助金融業界更準確地進行風險管理分析。

4. 網絡行銷

透過資料管理了解品牌定位，使用資料視覺化進行制定和執行品牌行銷策略，利用AI分析和監測績效，進行品牌維繫。運用演算法幫助決策規避風險，提升策略的可行性。

5. 產品銷售

分析線上的銷售資料，解釋未來的銷售趨勢、了解消費者需求，協助推出新產品。為了成功推行產品，使用資料管理蒐集數據和機器學習資料與文字分析，及資料視覺化把資料呈現，協助他們更精準地找出消費者的痛點，以及調整產品的方向。

6. 企業管理

一家公司的專案的進行，需要資料科學進行統計與數據的分析，去考證各項在策略中的假設，負責清理、挑選數據和開發適當的演算法，剖析專案中出現的問題和風險。

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