Data Science 服务

医疗卫生：预测患者再入院风险

通过创建预测模型来确定风险因素和预测患者再入院风险。使用患者病例、健康状况、环境因素和历史医学趋势等数据构建更强大的模型，以更低的成本提供优质的医疗服务。

零售业：预测客户终身价值

使用回归技术分析数据，预测未来的客户支出。分析历史交易，结合历史客户数据与趋势数据、收入水平数据（甚至天气等因素）来构建机器学习模型，确定营销活动目的 — 留住老客户或获取新客户。

制造业：预测性维护

基于传感器数据构建异常检测模型，在问题变严重之前捕获设备故障，或使用预测模型预测零件和设备的使用寿命。通过机器学习和监视运营指标，增加车辆和设备的正常运行时间。

金融业：欺诈检测

利用数据科学防范欺诈和金融犯罪。构建机器学习模型来实时识别异常事件，包括欺诈数额或异常交易。