Cuáles son las mejores aplicaciones de análisis de datos del mundo

En el escenario actual, las aplicaciones de análisis de datos no están vinculadas a las industrias manufactureras. Está involucrado en casi todos "si no todos" los campos.

En este mundo contemporáneo, big data es un cambio de juego para muchas industrias y empresas. El aumento del acceso a Internet nos permite analizar estos datos sin procesar para convertirlos en información valiosa. Además, con la ayuda de diversas herramientas estadísticas. La información basada en datos ayuda a la organización en la toma de decisiones.

Las empresas han entendido que esta información puede aplicarse para mejorar el servicio al cliente. Para entender la tendencia del mercado. Y ayuda a las empresas a saber qué área de sus servicios necesitan mejorar. Si alguna empresa tiene la intención de obtener información tan valiosa. Además, es fundamental analizar los datos en bruto y concluir información específica para mejorar el mercado y los aspectos comerciales.

Además, desde las redes sociales hasta las grandes corporaciones, dependen de los datos. Cada empresa, institución guarda una gran cantidad de datos durante los meses y años de gasto. Casi todos los campos ahora se enfocan en analizar estos datos. Y adopta análisis de datos para predecir la demanda y el rendimiento de productos y servicios.

El análisis de datos es un campo enorme e importante que cubrir y en este blog nos sumergiremos en las mejores aplicaciones de análisis de datos.

Índice de contenidos
  1. ¿Cuál es el significado del análisis de datos?
  2. Las 10 mejores aplicaciones de análisis de datos
    1. 1. Seguridad
    2. 2.Transporte
    3. 3. Detección de riesgos y fraude
    4. 4. Gestionar el riesgo
    5. 5. Entrega
  3. Leer también
    1. 6. Publicidad digital
    2. 7. Salud
    3. 8. Suministro web
    4. 9. Interacciones con los clientes
  4. Ultimas palabras
  5. Preguntas frecuentes
    1. ¿Por qué es importante el análisis de datos?
    2. ¿Cuáles son los tipos de análisis de datos?
    3. ¿Cuáles son algunas herramientas de análisis de big data?

¿Cuál es el significado del análisis de datos?

Es un proceso de sacar a la luz ideas valiosas. El análisis de datos o análisis de datos se utiliza para averiguar las fluctuaciones en el mercado. Correlación anónima, patrones ocultos y demanda del cliente. Ayude a las industrias a tomar mejores decisiones, detectar fraudes y más.

Las 10 mejores aplicaciones de análisis de datos

Algunas de las fascinantes aplicaciones de análisis de datos de la vida real. Los cuales se utilizan actualmente en varias organizaciones alrededor del mundo son-

1. Seguridad

Uso de aplicaciones prácticas de análisis de datos significativamente análisis predictivo. Se hace posible mitigar la tasa de criminalidad en diferentes áreas. Una gran cantidad de ciudades de todo el mundo han adoptado análisis predictivos para revelar dónde podría aumentar la tasa de criminalidad.

Analizan datos geográficos e históricos para predecir la tasa de delincuencia en las principales ciudades como Chicago, Los Ángeles y Londres.

Por lo tanto, es útil reducir las tasas de criminalidad aumentando las patrullas policiales. Aunque es posible arrestar a los delincuentes con la ayuda de herramientas o aplicaciones especiales. Se enfoca principalmente en la mitigación del crimen en lugar de atrapar a los criminales después del crimen.

2.Transporte

Trajo la revolución del transporte en solo unos pocos años. Es beneficioso para los lugares donde está dispuesto a transportar una gran cantidad de personas. En un sitio determinado y necesita transporte regular. Tomemos el ejemplo de los Juegos Olímpicos de Londres hace unos años; había que hacer unos 18 millones de viajes. ¿Cómo lo consiguen?

Utilizan un operador ferroviario y una aplicación de planificación de viajes TFL (Transporte para Londres) para satisfacer sus necesidades. Utilice datos de eventos similares. Para que sea fácil predecir la cantidad de personas que viajarán y garantizar un transporte constante. El transporte ha sido muy eficiente y efectivo para llevar a los atletas y visitantes hacia y desde los estadios.

3. Detección de riesgos y fraude

La detección de fraude y riesgo se considera una de las primeras aplicaciones de la ciencia de datos extraída de las finanzas. Un gran número de organizaciones están preocupadas por la deuda en la que han incurrido. Aplicaron la ciencia de datos a los datos que recopilaron cuando sus clientes solicitaron préstamos.

Esta aplicación los liberó de pérdidas y deudas. Han implementado la fórmula de 'divide y vencerás' en datos, gastos, perfiles de clientes. Y otra información valiosa para predecir la morosidad del cliente. Finalmente, reduce el fraude y el riesgo.

4. Gestionar el riesgo

La gestión de riesgos es el foco principal en la industria de seguros. El análisis de datos proporciona a las compañías de seguros datos sobre siniestros, datos actuariales. E información sobre datos de riesgo para cubrir la decisión crucial que debe tomar una empresa.

Utilizan esta aplicación porque muchas personas desconocen que el riesgo que implica no se basa únicamente en la información. Pero también sobre los datos analizados antes del proceso de toma de decisiones durante el aseguramiento de una persona.

5. Entrega

Muchas grandes empresas como DHL, FedEx, UPS y otras utilizan datos para mejorar su eficiencia en las operaciones. Las aplicaciones de análisis de datos les permiten descubrir las rutas de envío preferidas.

El mejor momento para la entrega, el medio de transporte más adecuado a elegir para lograr la rentabilidad, y más. También usan GPS en los datos producidos por estas empresas. Con el fin de tener la oportunidad de explotar los beneficios del análisis de datos.

Leer también

6. Publicidad digital

¿Sabes por qué la publicidad digital obtiene más CTR (tasa de clics) que las técnicas publicitarias tradicionales?

La respuesta a esta pregunta es el análisis de datos. El análisis de datos revoluciona la publicidad digital. Casi todas las fuentes de publicidad utilizan análisis de datos mediante algoritmos de datos. La publicidad digital actual se enfoca en analizar el comportamiento del usuario en el pasado para futuras predicciones.

7. Salud

El análisis de datos es útil para rastrear el tratamiento de los pacientes y el uso de equipos en los hospitales. Evite que los hospitales luchen con los costos de la atención médica moderna. Incluyendo maquinaria compleja, medicinas, etc.

8. Suministro web

Mucha gente cree que las ciudades inteligentes tienen altas velocidades de Internet ofrecidas por empresas o el gobierno. Pero no es necesario iniciar sesión en Facebook y YouTube a alta velocidad para hacer una ciudad inteligente.

Este es solo un aspecto de hacerlo inteligente. La ciudad debe estar ubicada en un lugar adecuado y debe tener la clasificación adecuada de personas. Debería poder cambiar el ancho de banda en el momento y lugar adecuados. Y todo esto puede hacerse realidad con la ayuda del análisis de datos.

Se cree que las áreas comerciales tienen un mayor ancho de banda entre semana. Mientras que las áreas residenciales deberían recibirlo los fines de semana. Hay una razón compleja detrás de esto y la aplicación de análisis de datos puede solucionarlo.

9. Interacciones con los clientes

Es una de las aplicaciones de análisis de datos de seguros para revelar información sobre sus servicios. Con la ayuda de encuestas consistentes después de interactuar con los manejadores de reclamos. Pueden usarlo para estimar qué servicio sirven bien y dónde necesitan mejorarse.

Tener en cuenta el análisis de los comentarios de los clientes puede ayudar a las compañías de seguros. Mejore la experiencia del cliente en función del comportamiento del cliente y la información comprobada. Por el contrario, para mejorar la experiencia del cliente, las aseguradoras deben proporcionar una variedad de métodos de comunicación para sus clientes.

Ultimas palabras

Queda claro a partir de la discusión de las aplicaciones de análisis de datos. Que si somos capaces de entender los datos y analizarlos, ayuda a aumentar en mayor medida la eficiencia global del trabajo. Sin embargo, el mal uso o el análisis de datos ineficiente pueden causar varios problemas. Por lo tanto, es fundamental que los científicos de datos sepan cómo utilizar los datos de forma adecuada con las aplicaciones de análisis de datos adecuadas.

En este blog hemos discutido las diversas aplicaciones del análisis de datos. Junto con la definición de big data, análisis de datos y los beneficios del análisis de datos. Espero que este blog sea útil para comprender las aplicaciones útiles del análisis de datos. Si necesita ayuda con Excel, comuníquese con nuestro ayuda en linea excel expertos

Preguntas frecuentes

¿Por qué es importante el análisis de datos?

El análisis de datos ayuda a las personas y las organizaciones a dar sentido a los datos sin procesar. Los datos sin procesar se analizan para obtener información y tendencias que ayuden a las industrias u organizaciones en la toma de decisiones. Los datos sin procesar se analizan con la ayuda de diferentes herramientas y técnicas.

¿Cuáles son los tipos de análisis de datos?

Existen diferentes tipos de análisis de datos, como el análisis descriptivo, prescriptivo, predictivo y de diagnóstico. Cada tipo tiene su propio propósito independiente basado en la consulta que un analista de datos pretende resolver. Por ejemplo, si un analista de datos quiere saber por qué sucedió algo, utilizará el análisis de diagnóstico para ello.

¿Cuáles son algunas herramientas de análisis de big data?

Hay una serie de herramientas utilizadas en el análisis de datos. Algunos de ellos son-
Hadoop- Ayuda a almacenar y analizar datos.
Talend-Se utiliza con fines comerciales y de gestión.
MongoDB: Es útil cuando los conjuntos de datos cambian constantemente.
Chispa - chispear: Spark se utiliza para analizar grandes cantidades de datos y para el procesamiento en tiempo real.
casandra- Se utiliza para tratar con bloques de datos.

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