数据科学在解决许多现实世界的问题方面一直很有效，并且越来越多地被各个行业采用，以支持更智能、更明智的决策。随着计算机在日常业务和个人操作中的使用越来越多，需要智能机器，可以学习人类行为和工作模式。这将数据科学和大数据分析带到了前沿。
一项研究表明，全球数据科学市场预计将在 2023 年增长到 1150 亿美元，复合年增长率约为 29% 。 Deloitte Access Economics 的一份报告称， 76%的企业计划在未来两年内增加支出，以提高其数据分析能力。几乎所有行业都可以从数据科学和分析中受益。但是，以下是一些更适合利用数据科学和分析的行业。
1. 零售
零售商需要正确预测客户的需求，然后提供这些东西。如果他们不这样做，他们很可能会在竞争中落后。大数据和分析为零售商提供他们所需的洞察力，让他们的客户满意并返回他们的商店。 IBM 的一项研究表明， 62%的零售受访者声称分析和信息提供的洞察力为他们提供了竞争优势。
零售商可以通过多种方式使用大数据和分析来保持购物者的回头率。例如，零售商可以使用大数据和分析来创建超个人和相关的购物体验，使他们的客户高度满意并更容易做出购买决定。
2. 医学
医疗行业正在大量使用大数据和分析，以多种方式改善健康。例如，使用可穿戴追踪器向医生提供重要信息，医生可以利用这些数据为患者提供更好的护理。可穿戴追踪器还提供诸如患者是否正在服药以及是否遵循正确的治疗计划等信息。
随着时间的推移汇编的数据为医生提供了有关患者健康状况的全面信息，并提供了比短期面对面访问更多的可操作数据。
大数据和分析还可以帮助医院管理人员改善护理并减少等待时间。医疗数据是提供者如何查看大量数据以找到模式并开出适当的行动方案的一个很好的例子。
3. 银行和金融
银行业通常不被视为大量使用技术的行业。然而，随着银行家开始越来越多地使用技术来推动他们的决策，这种情况正在慢慢改变。
例如，美国银行使用自然语言处理和预测分析创建了一个名为 Erica 的虚拟助手，以帮助客户查看即将到来的账单信息或查看交易历史。
虚拟助手 Erica 也接受过培训，可以在每笔交易中变得更聪明。美国银行代表表示，该助理最终会研究其客户的银行习惯，并在适当的时候提出相关的财务建议。
4. 施工
建筑公司开始大规模采用数据科学和分析也就不足为奇了。建筑公司跟踪从完成任务所需的平均时间到基于材料的费用以及介于两者之间的所有内容。大数据现在在建筑行业被大量使用，以推动更好的决策。
5. 交通
人们总是需要准时到达目的地，公共和私人交通服务提供商可以使用数据科学和分析来增加成功旅行的机会。例如，伦敦交通局使用统计数据来绘制客户旅程图、管理意外情况并为人们提供个性化的交通详情。
公共交通官员还使用预测分析来保持平稳运行。 2017 年，美国人乘坐了101 亿次公共交通出行。这些旅行产生的大量数据可以让数据科学家分析这些数据，以确保所有障碍都得到妥善处理。
6. 通讯、媒体和娱乐
消费者现在希望在各种设备上随时获得不同格式的富媒体。收集、分析和利用这些消费者洞察现在是数据科学正在着手解决的一项挑战。数据科学被用于利用社交媒体和移动内容，并了解实时的媒体内容使用模式。借助数据科学技术，公司可以更好地为不同的目标受众创建内容、衡量内容性能并推荐点播内容。
例如，按需音乐流媒体服务 Spotify 使用 Hadoop 大数据分析来收集和分析数百万用户的数据，以便为个人用户提供更好的音乐推荐。
7. 教育
在教育行业中，数据科学和分析可以提供帮助的一项挑战是整合来自不同供应商和来源的数据，并在不是为不同数据而设计的平台上使用它们。
例如，拥有超过 26,000 名学生的塔斯马尼亚大学开发了一个学习和管理系统，可以跟踪学生何时登录系统、学生的整体进度以及在不同页面上花费的时间等。
大数据还可以通过衡量学科、学生人数、学生志向、学生人口统计和许多其他变量来微调教师的表现，从而衡量教师的效率。
8. 制造业和自然资源
石油、矿产、天然气、金属、农产品等自然资源的需求和供应不断增加，导致产生大量复杂、难以处理的数据，成为大数据分析的主要候选者.制造业还产生了迄今为止尚未开发的大量数据。
大数据使决策能够得到自然资源行业的预测分析的支持。可以使用数据科学分析大量地理空间数据、文本、时间数据和图形数据，以摄取和整合这些大型数据集。大数据还可以在储层描述和地震解释等方面发挥作用。
9. 政府
大数据在公共服务领域有很多应用。大数据可以/可以使用的地方包括金融市场分析、健康相关研究、环境保护、能源勘探和欺诈检测。
一个具体的例子是社会保障管理局 (SSA) 使用大数据分析来分析作为非结构化数据出现的大量社会残疾索赔。分析被用于快速处理医疗信息并检测欺诈或可疑索赔。另一个例子是食品和药物管理局 (FDA) 使用数据科学技术来识别和分析与食品相关的疾病和疾病的模式。
10. 能源和公用事业
能源和公用事业行业产生并将继续产生大量可以使用大数据分析进行分析的数据。例如，如今，与以前每天一次的情况相比，智能阅读器允许每 15 分钟左右收集一次数据。这些数据可用于更好地研究公用事业的消耗，进而可以更好地控制公用事业的使用并改善客户反馈。公用事业公司使用大数据还可以改进资产和劳动力管理，并有助于尽快识别和纠正错误。
11、外包行业
2018 年全球数据科学与分析外包市场价值为 24.9 亿美元，预计到 2027 年将以25.8%的复合年增长率增长至 193.6 亿美元。推动这种增长的因素是熟练资源的短缺和不同行业的高度采用。
在数据科学服务方面，外包公司并不遥远。他们正在利用数据科学来自动化后台流程、控制价格并缩短周转时间。 Flatworld Solutions 就是这样一家公司，它使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来自动化后端流程，以便客户自动分类和索引文档、处理 PDF 文件、命名和分类文件、自动发现文档、使用图像注释用于库存管理等。
结论： “数据科学”一词最早出现于 2001 年，用了不到 20 年的时间，它就变成了今天的现象。金融是第一个在无人能及的情况下了解数据科学优势的行业，并用它来筛选和分析大量数据，帮助企业减少损失。
今天，数据科学是一股不可忽视的力量，几乎所有行业都在努力利用它的潜力，随着数据科学技术变得更加可靠和更具成本效益，这个数字只会继续增加。但是，要利用数据科学机会，您需要了解特定行业的挑战，了解每个行业的数据特征，并将市场需求与自定义功能和解决方案相匹配。