コンシューマーウェブ企業で最も人気のあるデータサイエンスアプリケーションの使用例は何ですか

最も人気のあるユースケースは、さまざまな種類の推奨システム（ショッピングアイテムの推奨、ソーシャルネットワークのユーザーなど）のようです。

しかし、別の分野で使用される可能性のある他の典型的なデータサイエンスアプリケーションは何ですか？

例：機械学習による顧客チャーン予測、顧客生涯価値の評価、売上予測。

また、機能別およびKaggleの業種別のデータサイエンスユースケースの非常に包括的なリストがあるようです- 「データサイエンスユースケース」

満足は私がたくさん出会う巨大なものです。重要性/難易度/複雑さを言及する巨大な。

要するに、非常に大規模なサービス（検索エンジン、Facebook、Linkedinなど）の場合、ユーザーはログ行のコレクションにすぎません。それらからフィードバックを要求する能力はほとんどありません（必ずしも厳格な規則ではありません）。そのため、ほとんどの場合、彼らの正または負のフィードバックを推測する必要があります。

これは、予測モデリング以外でも、ログ行のコレクションから、誰かが実際に体験したものが好きかどうかを本当に知る方法を見つけることを意味します。この単純な動作は、最終的にはテストスコアカードで追跡するメトリックについて話しているため、A / Bテストよりもさらに基本的です（私の偏見では）。

優れたSATメトリックを把握したら、予測モデルの作成と実験を開始できます。しかし、SATについてログインストルメンテーションのどの部分があなたに伝えることができるかを決定することさえ、重要ではありません（そしてしばしば変更されます）。

もちろん、それは会社の焦点、コマース、サービスなどに依存します。提案した使用例に加えて、他のいくつかの使用例は次のようになります。

• 目標到達プロセスの分析：消費者がWebサイトを使用して販売を完了する方法の分析には、特に会社が大規模に事業を行っている場合、データサイエンスの手法が含まれる場合があります。
• 広告：広告を配置する企業は、多くの機械学習手法を使用して、どの広告が最も効果的であるか、または最も報酬が高いかを分析および予測して、それらを表示するユーザーの人口統計を提供します。