原文：
www.kdnuggets.com/2021/04/data-science-predict-prevent-real-world-problems.html
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各行各业的人们越来越感兴趣于利用数据科学来了解改善决策的重要趋势。数据科学在预测事件和防止不良后果方面也发挥了重要作用。以下是一些发人深省的例子。
图片来自 Gerd Altmann Pixabay
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许多行业现在都有广泛的在线存在。然而，定向网络攻击可以迅速阻碍整个公司，迫使员工暂时转向纸质记录，或处理文件或门户的访问丧失。
然而，数据科学可以帮助公司 IT 团队掌握并阻止威胁。例如，关联规则学习（ARL）基于某些特征来评估风险。它允许管理人员根据是否与过去的问题有共同点来预测可能的问题。
当数据科学帮助发现异常值时，预防也变得可能。假设系统发现一个来自外国的未知 IP 地址的人在深夜试图访问公司网络。它可以自动拒绝该个人的访问，直到人工进行更仔细的检查。
对有色人种的持续警察暴力问题导致了对执法部门进行重大变革的呼声。然而，大多数人不知道如何推进。
一个名为 Campaign Zero 的组织使用数据驱动的方法来提出未来警务的新政策框架。该组织的研究人员审查了 600 份警察工会合同。结果显示，84% 的文件包含至少一项条款，使得追究警察责任变得困难。
数据还显示哪些地点的警察部门与黑人男性死亡的案件相关联，这些案件的比例高于全国谋杀率。应用数据分析的另一种方法是评估哪些警官的不当行为或投诉事件高于平均水平。警察局长可以据此做出部门决策，以预测和防止不必要的暴力。
人们特别感兴趣的是数据科学如何帮助那些成功几乎完全依赖于实现一致输出的行业。在这些情况下，意外事件或误导性的判断可能导致利润骤降和客户不满。
然而，数据科学也可以支持制造厂等设施中使用的预防性维护程序。研究表明，80% 的维护技术人员宁愿预防问题，也不愿意应对问题。当工厂领导使用连接传感器将数据传输到分析平台时，他们可以预测部件何时会故障或通过提醒相关人员关注不利趋势来防止问题发生。
在澳大利亚，政府官员认为数据科学可能是改善采矿行业结果的关键。寻找新的高质量矿床的困难意味着公司通常会进行成本高昂的勘探工作，但结果却不尽如人意。数据科学可以在这方面提供帮助，同时也能监控已建立矿井的通风系统。工人的安全性将得到提升，而公司则能避免过高的成本。
许多人都能与加入健身房并兑现健身承诺但随着时间推移变得不再热衷的情境产生共鸣。数据科学可以预测导致动机丧失的原因，并防止其发生。它还可以帮助为会员提供个性化的推荐。
一家名为 CIPIO 的风险投资科技公司帮助健身房老板将数据转化为可操作的策略。记录可能显示某位会员只参加了瑜伽课程，并且他们的出勤率逐渐变得不稳定。系统可以建议健身房工作人员通知该会员有关一个将瑜伽与短时间高强度心肺训练结合的课程。这个建议可能通过提供不同的机会来引起兴趣。
这样的工具还可以显示更广泛的趋势，例如大多数会员在哪几个月结束订阅。如果数据显示这种情况通常发生在三月，俱乐部可以提供额外的激励措施，以减少会员流失的可能性。它还可以预测对新特定类型课程的可能兴趣，例如适合老年人或受伤者的椅子锻炼。
当消费者打算购买某物却发现货架空空时，他们自然会感到沮丧。这就是为什么许多零售商现在利用大数据来预测需求并防止库存短缺。数据分析系统可以查看社会趋势、天气模式、区域偏好和其他细节，以评估人们购买的可能性。
这种方法还可以将适当数量的商品发送到正确的位置，例如具有全国性网点的连锁店。数据可能显示在科罗拉多州对运动服的需求迅速增加，而在阿肯色州这种销售下降或保持平稳。零售商可以利用这些信息保持商店的适当库存。
一些大型节日，如英国的格拉斯顿伯里，也依赖数据科学来预测结果和防止失望。研究人员分析数据，以了解某一年是否可能有比平常更多或更少的降雨。这些信息帮助零售商知道应该带什么样的商品。相同的方法使供应商能够确定最受欢迎的食品和饮料，以便更好地准备。
大多数商业领袖知道了解不良事件整体可能性的的重要性，并尽力阻止它们发生。数据科学可以使这些目标更可管理，无论是在这里的例子中还是在其他地方。
虽然无法确定地预测未来，但数据科学可以追踪趋势并从中提取有意义的见解。无论行业或服务的受众如何，它都可以帮助商业决策者平稳运营行业，同时减少不良结果。
简介：德文·帕提达是一位大数据和技术作家，同时也是ReHack.com的主编。
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