【IT168 资讯】数据科学已经被应用于现代工作场所的许多问题中。由于更快的计算和更便宜的存储，我们已经能够预测和计算之前可能要花费人工几个小时来处理的结果。保险索赔分析师现在可以利用算法来帮助检测欺诈行为，零售商可以更好地定制你的在线和店内体验，这一切都要归功于数据科学。我们结合了几个现实生活项目的例子，以及其他一些团队的其他一些想法。

　　预测非常好的零售地点

　　商业成功的真正因素之一是“位置”。当你看到一个总是有新的餐馆或商店的地方时，你可能已经明白了这一点。出于某种原因，它永远不会成功。这迫使企业长期以来都需要认真思考哪里才是最适合开展业务的地方。答案是你的顾客在考虑你的产品的时候。但那是哪里？

　　这里列举一个例子是Buxtonco，它正在回答你应该在哪里打开你的下一个数据业务！有网站表示，

　　“任何零售商都可以通过了解他们的客户来取得更大的成功和发展，并且有科学的方式可以确定客户是谁，潜在客户在哪里以及哪些客户才是最有价值的。”

　　这项技术可以帮助你确定开设下一个业务的非常好的位置，无论你从事的是咖啡店还是服装店。但数据科学和机器学习的力量有时似乎仅限于互联网。然而，信息却能够提供在线和现实生活中的力量。

　　预测患者重新入院的原因

　　能够预测患者再入院可以帮助医院降低成本，并增加人口健康。了解谁可能被重新接纳，也可以帮助数据科学家找到被重新接纳的特定人群的“原因”。这不仅因为公共卫生重要，而且因为在30天之前再次入院时负担得起的医疗行为减少了索赔的医疗补助金额。

　　不仅仅是典型的索赔数据，全国各地的医院都正在融合多种数据来源，以深入了解造成再入院的原因。研究再入院和社会经济数据点之间的联系，如收入，地址，犯罪率和空气污染是常见的方法之一。

　　类似于营销人员使用机器学习和产品推荐系统来定位客户的方式，该系统将社会经济数据点作为要素来告诉客户如何销售。医院正在努力根据其他类似患者过去的反应来更好地定制他们的护理方式来帮助患者。

　　在操作之后，即使是在正确的时间拨打电话，也能减少再次发生的数量。有时病人再次入院的原因可能与医生在医院接受治疗无关，而可能是病人不知道如何服药，或者他们家里没有人帮忙照顾他们而已。因此，能够找出重新接纳背后的原因，可以反过来解决这个问题。一旦决策者理解了这个原因，开发更好的方法来处理每个患者就容易多了。

　　检测保险欺诈

　　保险欺诈的事件每年可能会花费公司和消费者（谁受到更高的利率）数百亿美元。为了弄清这个问题，试图证明索赔是欺诈性的，反过来可能会使公司花费超过索赔本身的原始成本。

　　这就是为什么许多公司已经转向用机器学习和预测模型来检测欺诈行为，这有助于查明人力审计人员应该研究的更多索赔。这种方法不仅降低了人工的成本，而且还增加了从欺诈索赔中追回被盗的资金的机会。

　　一旦你有一个很好的调整算法，你的团队处理欺诈索赔的准确性和速度将大大增加。

　　当你走进商店时，实体店会预测产品需求和价格

　　针对特定客户定价的概念是许多公司实施的一种经过验证的真实方法。如果推销员认为你穿着昂贵的西装，那么他们可能会以较高的价格为你提供他们当天早些时候卖的那辆车。同样，现在电脑可以量化最好的价格，鼓励顾客做出购买决定，同时也使利润最大化。

　　这甚至不限于电子商务。如果在生活中，一旦顾客走进门，实际上零售商店实际上就已经启用了过去的购买历史。

　　它可以帮助你选择适合你的店铺。他们可以将这些数据与你的个人资料和工资估算等其他信息融合在一起。他们也会十分清楚你赚了多少钱和你的购买习惯如何，甚至可能会从前面的推销员或售货员那里得到一些消息。所有这一切的结合将使他们能够更好地为你和其他像你这样的客户量身定制体验。

　　对于喜欢亲自购买衣服和其他产品的顾客来说，这可能有助于为部分公司提供重要的竞争优势，而这些公司已经倾向于不仅仅是销售，而是专注于经验。另外，公司可以更好地规划哪个销售人员与哪个客户合作。也许他们可以预测销售与客户相处可以达到的满意匹配度。

　　管理IT服务台需要一个平衡，有足够的技术支持专业人员，以减少等待时间，并保持高的客户满意度，同时保持低成本，没有太多的人同时工作。

　　检测谁在召集资金

　　作为一个筹集资金的人，自动化只会在涉及到捐赠者方面起到作用。某些捐赠者可能会对自定义电子邮件做出更好的回应，也许他们对电话的回应会更好。这是数据科学和有针对性的信息和方法可以帮助的地方。

　　营销部门已经开始对其网站和电子邮件进行A / B测试等技术，以帮助说服客户购买产品，从而找到合适的捐助者。

　　这其中的关键是要开始收集数据并进行高效管理。尽管这个用例是可能的，但是除了excel或者基本的数据库之外，其中大部分都没有以任何形式存储数据。这就是为什么迈出的第一步是创建一个能够提供未来见解的数据系统。

　　预测患者何时需要行为健康程序与他们的物理医疗程序合作

　　有三分之一的患有身体疾病的人群也患有伴随的精神健康状况，这加剧了身体疾病，降低了生活质量，并增加了医疗成本。一些公司发现，如果他们帮助改善心理健康和顾客的身体健康，有助于改善他们的整体健康状况并降低患者的成本。该公司正通过策划有效的护理团队并将他们的专业知识与数据驱动的见解相结合，致力于建立一个协作式的健康生态系统。

　　同时也可以与保险提供商合作开展类似项目，帮助他们计算，还节省了30万的开支。

　　数据科学是一个让公司更好地服务客户和利润的工具。但是，这一切都始于确保贵公司提出了正确的问题。如果一家公司没有从正确的使用案例和问题开始，则可能花费数千至数百万美元。这大部分归结为通信故障。将抽象的商业指令转化为具体的模型和报告是非常困难的，这些模型和报告将对需要的决策提供影响。

　　数据科学家配备工具，会增加个人成长和部门绩效。如果你想开始看到你的团队的成长，那么就从这里开始吧！