行业

为领先企业提供经过实战考验的数据科学平台

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天博app的企业解决方案是通用的工具,使用户能够在任何行业中构建安全和独特的数据科学和机器学习模型.

  • 金融服务
  • 制造业
  • 能源 & 公用事业公司
  • 医疗保健
  • 零售

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金融服务

金融服务行业有一些使用数据科学和机器学习来改善运营和提升客户体验的最著名案例. 几家财富500强金融公司已经使用天博app和开源工具来检测欺诈行为, 提高信用评分, 评估贷款申请, 预测生产, 自动化通信, 和更多的.

金融公司培训欺诈检测算法,以识别数千笔交易中的可疑活动,并立即向员工发出警报. 公司也在使用他们自己的客户活动数据集来补充FICO评分来实施信用评分系统, 使他们能够更准确地预测风险. 天博app下载也看到金融公司使用自然语言处理的开源工具来分析电话记录中的客户反馈, 社交媒体, 以及聊天平台,在趋势成为主要问题之前识别出它们.

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制造业

制造商正从机器学习项目中获得超过1万亿美元的价值. 天博app下载已经看到制造商使用天博app和强大的开源软件进行需求预测和供应链优化, 预见性维护, 根本原因分析, 和质量控制.

制造企业的数据科学团队使用开源Python工具构建预测分析模型来分析历史销售数据, 天气数据, 不同地区的经济模式,以预测需求并优化其供应链. 他们还使用图像处理工具和异常检测来识别并消除故障部件,然后再将其交付给客户. 传感器与图像和音频处理工具结合使用,以开发预测设备退化和防止停机的模型.

能源 & 公用事业公司

天博app下载看到了石油和天然气, 实用程序, 其他能源公司也从数据可视化工具和机器学习的使用中受益匪浅. 使用天博app和其他开源工具, 能源公司可以预测设备故障和中断, 预测其运作对环境的影响, 可视化复杂地质数据, 更好地管理能源和需求响应.

石油和天然气公司使用地质数据, 历史测井, 以及生产数据来预测对环境影响最小的有利可图的钻井地点. 设备故障会导致所有能源公司的重大财务损失, 现在,许多公司都在采用预测分析技术与传感器技术相结合,以防止停机时间. 公用事业公司还使用预测算法,根据天气和历史数据预测停电和能源需求.

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医疗保健

从实验室到病床, 医疗保健公司正在使用机器学习来发现新的治疗方法, 降低风险, 加强对病人的护理. 使用开源工具, 医疗领域的数据科学家可以以满足医疗保健IT严格要求的方式定制构建应用程序,并在各种环境中改善患者护理.

医学研究人员正在使用自然语言处理(NLP)工具,从社交媒体上挖掘数千项研究和评论,从出现的模式中获得新发现. 医疗保健公司还通过分析非结构化数据,利用NLP工具更好地利用电子医疗记录(EHRs). 使用开源图像处理工具进行肿瘤检测已经取得了重大进展, 人们还发明了新的工具来降低病人在医院的风险.

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零售

电子商务的兴起, 在科技飞速发展, 全球扩张给零售业带来了巨大的变化. 公司必须通过更好地理解和联系他们的客户——线上和线下——使自己在竞争中脱颖而出. 那些不能适应顾客行为变化和提供个性化体验的公司很快就会落后.

天博app下载已经看到一些公司使用开源工具来构建个性化的产品推荐引擎,以帮助刺激消费. 零售商也可以使用机器学习决策树来分析多个变量,比如价格弹性, 竞争, 产品和折扣类型,以优化定价. 价格优化模型对于电子商务动态定价策略的成功实施尤为重要. 零售领域的数据科学家也使用预测分析技术,通过复杂的需求预测算法来优化供应链.

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