数据科学在行业中的应用

21/24数据科学在行业中的应用第一部分数据科学在金融行业的应用 2第二部分医疗行业中的数据科学应用 5第三部分零售业中数据科学技术的应用 8第四部分数据科学在制造业中的应用 10第五部分交通运输行业的数据科学运用 13第六部分电信行业中的数据科学应用 16第七部分数据科学在能源行业的应用 19第八部分数据科学在政府和公共部门的应用 21

第一部分数据科学在金融行业的应用关键词关键要点风险管理

1.利用机器学习算法预测金融风险，例如信用违约、市场波动和欺诈。

2.开发风险模型，优化投资组合，防止过度集中和损失。

3.实施实时监控系统，识别异常事务并发出警报，以采取及时行动。

欺诈检测

1.使用监督学习技术分析交易模式，识别可疑活动和欺诈性行为。

2.建立自适应系统，利用人工智能技术检测不断演变的欺诈手段。

3.利用自然语言处理技术分析文本数据，例如电子邮件和社交媒体信息，以识别欺诈性沟通。

客户细分和目标营销

1.运用聚类算法将客户划分为不同的细分市场，基于人口统计、行为和财务特征。

2.使用推荐系统，根据历史交易和偏好，为客户提供个性化产品和服务。

3.开发预测模型，识别高价值客户并制定针对性营销活动。

投资管理

1.利用自然语言处理和情感分析技术，提取有关市场情绪和公司新闻的见解。

2.构建量化交易模型，自动化交易策略，利用机器学习优化投资组合。

3.使用贝叶斯方法进行概率建模，评估投资决策中的不确定性和风险。

反洗钱和合规

1.实施基于规则的引擎，监测交易活动，识别可疑模式和潜在洗钱活动。

2.使用图分析技术，追踪资金流并识别参与洗钱行为的个人和实体。

3.采用机器学习算法，分析客户行为，检测偏离正常交易模式的异常情况。

预测性建模

1.利用时间序列分析技术，预测金融指标，例如股价、汇率和经济增长。

2.开发专家系统，模拟金融专业人士的知识和决策过程，为投资者和分析师提供建议。

3.利用强化学习算法，优化交易策略，在不确定的金融环境中最大化回报。数据科学在金融领域的应用

风险管理

*信贷评分：数据科学模型可用于评估借款人的信用风险，根据信用历史、财务状况和人口统计特征制定评分。

*市场风险：数据科学技术可用于预测金融资产价格的波动，并制定风险管理策略以减轻投资组合的损失。

*操作风险：数据科学模型可用于识别和量化操作风险，例如欺诈、失误和技术故障，并制定缓解措施。

欺诈检测

*反洗钱：数据科学模型可用于识别可疑交易，例如大额或不寻常的现金交易，并发出洗钱警报。

*欺诈发现：数据科学算法可用于检测异常行为模式，例如信用账户中的可疑活动或保险索赔中的欺诈行为。

投资分析

*股票预测：数据科学模型可用于预测股票价格的走势，基于历史数据、公司财务信息和行业趋势。

*基金经理选择：数据科学技术可用于评估基金经理的业绩，并根据他们的投资风格、风险偏好和收益记录做出决策。

*资产配置：数据科学模型可用于优化投资组合，根据风险承受能力和投资目标确定资产配置。

客户关系管理

*客户细分：数据科学模型可用于将客户划分为不同组，基于他们的行为、偏好和财务状况。

*个性化营销：数据科学技术可用于创建个性化营销活动，根据客户的细分和偏好定制信息。

*客户体验改善：数据科学模型可用于分析客户互动数据，并识别改善客户体验的机会。

运营效率

*欺诈预防：数据科学模型可用于识别和预防欺诈，例如信用卡诈骗和保险欺诈。

*声誉管理：数据科学技术可用于监控社交媒体和在线评论，并及早识别潜在的声誉风险。

*流程优化：数据科学模型可用于分析业务流程数据，并识别效率低下和改进领域。

数据科学在金融领域的具体案例

*高盛：高盛使用数据科学技术来优化其交易策略，提高利润率和降低风险。

*摩根大通：摩根大通使用数据科学模型来检测欺诈，并已成功减少其信用卡欺诈损失。

*黑石集团：黑石集团使用数据科学技术来分析公司财务数据，以确定投资机会并制定投资策略。

*普信集团：普信集团使用数据科学模型来预测信用评分，并根据该信息向借款人提供贷款。

*花旗银行：花旗银行使用数据科学技术来优化其客户关系管理，并提高客户满意度。

结论

数据科学在金融领域具有广泛的应用，帮助企业提高风险管理、欺诈检测、投资分析、客户关系管理和运营效率。通过利用数据科学技术，金融机构可以做出数据驱动的决策，从而提高利润率、降低风险和改善客户体验。第二部分医疗行业中的数据科学应用关键词关键要点【疾病预测和诊断】

1.机器学习算法分析患者数据（例如电子病历、成像和基因数据），识别疾病模式并预测发病风险。

2.深度学习模型用于诊断疾病，基于图像（例如放射学）和文本（例如病历）数据进行分类和识别。

3.数据科学通过整合不同来源的数据（例如电子病历、可穿戴设备和社交媒体），提高诊断的准确性和及早发现疾病。

【个性化治疗计划】

医疗行业中的数据科学应用

引言

数据科学正在对医疗保健行业产生变革性影响，通过利用大量数据来改进患者护理、优化运营和推动创新。数据科学在医疗保健中的应用范围广泛，涵盖了从疾病诊断到药物发现和临床决策支持等各个方面。

疾病风险预测

数据科学可用于预测个人患上特定疾病的风险。通过分析健康记录、生物标志物数据和生活方式数据，算法可以识别出风险较高的患者并允许早期干预。这有助于预防疾病进展，改善预后，并降低医疗保健成本。

精准医疗

数据科学推动了精准医疗的兴起，这种方法侧重于为每个患者定制治疗计划。通过集成患者基因组数据、临床记录和其他信息，数据科学工具可识别特定患者最有效和最安全的治疗方案。这改善了疗效，减少了副作用，并提高了患者满意度。

药物发现

数据科学在药物发现过程中发挥着至关重要的作用。通过分析大规模化合物数据库和患者数据，算法可以识别具有治疗潜力的化合物。这加快了药物发现过程，减少了成本，并提高了新药上市的可能性。

临床决策支持

数据科学工具可为临床医生提供即时访问患者信息和决策支持。算法可以分析患者记录，识别健康状况的模式，并建议诊断和治疗方案。这有助于提高决策的准确性和效率，改善患者预后。

个性化治疗

数据科学允许对治疗方案进行个性化定制，以适应每个患者的独特需求。通过分析患者数据，算法可以确定最有效的药物剂量、治疗时间和给药途径。这优化了治疗效果，减少了副作用，并提高了患者的舒适度。

运营优化

数据科学可用于优化医疗保健运营的各个方面。通过分析运营数据，算法可以识别效率低下、成本过高的领域并确定改进机会。这有助于提高效率、降低成本和改善患者体验。

医疗保健结果的研究

数据科学促进医疗保健结果研究，这对于评估干预措施和政策的有效性至关重要。通过分析大规模数据集，研究人员可以确定影响患者预后的因素并识别改善健康成果的机会。

未来的方向

医疗行业中的数据科学应用正在不断发展，随着技术进步和数据可用性的增加，新的可能性正在不断出现。未来的发展方向包括：

*人工智能的整合：人工智能和机器学习技术将进一步增强数据科学在医疗保健中的应用能力。

*可穿戴设备和传感器的数据：可穿戴设备和植入式传感器产生的数据将提供对患者健康的实时见解，从而改善疾病管理和远程医疗。

*数据共享和互操作性：推进数据共享和互操作性标准将促进不同医疗保健提供者和研究人员之间的数据共享，促进协作和创新。

结论

数据科学正在彻底改变医疗保健行业，为患者、临床医生和研究人员带来了巨大的好处。通过利用数据科学的强大功能，我们可以改善疾病预测、优化治疗、发现新药、为患者提供个性化护理并提高医疗保健系统的效率。随着该领域持续发展，我们可以期待更多创新和突破，这些创新和突破将进一步改善患者预后和医疗保健的未来。第三部分零售业中数据科学技术的应用关键词关键要点主题名称：预测性分析

1.通过分析历史数据和趋势，预测客户需求和行为，优化库存管理并定制营销活动。

2.使用机器学习算法识别影响销售的因素，例如产品特性、促销活动和季节性。

3.将预测结果与实际结果进行比较，不断调整模型以提高准确性和预测能力。

主题名称：客户细分和个性化

零售业中数据科学技术的应用

简介

数据科学技术在零售业的蓬勃发展，为企业提供了一个强大的工具，可以利用数据驱动的见解优化运营、提高效率和提升客户服务。从预测需求到个性化营销，数据科学已成为零售业转型和竞争优势的驱动力。

需求预测

数据科学技术能够利用历史销售数据、外部因素和实时数据，准确预测未来需求。通过机器学习算法，零售商可以识别模式和趋势，创建精准的需求预测模型。这使他们能够优化库存管理，避免缺货和过剩库存，从而最大化销售和利润。

个性化营销

数据科学技术使零售商能够根据个别客户的偏好和行为提供个性化的营销体验。通过分析客户交互数据，零售商可以创建详细的客户档案，包括他们的购买历史、偏好和行为。利用这些见解，他们可以制定相关的营销活动，针对特定客户群体，提升转化率。

客户洞察

数据科学技术提供对客户行为和趋势的深入洞察。通过挖掘和分析客户数据，零售商可以了解购物习惯、忠诚度和满意度。这些见解使他们能够制定数据驱动的策略，改善客户体验，提高忠诚度和留存率。

定价优化

数据科学技术可以优化零售商的定价策略，以最大化利润和需求。通过分析竞争对手定价、市场趋势和客户偏好，零售商可以确定最优价格，以吸引客户同时保持盈利能力。

供应链管理

数据科学技术优化供应链管理，提高效率和成本效益。通过实时数据分析，零售商可以监控库存水平、运输时间和供应商绩效。利用这些见解，他们可以优化物流网络、降低成本，并确保商品按时交付给客户。

欺诈检测

数据科学技术在欺诈检测方面发挥着至关重要的作用。高级算法可以分析交易数据，识别异常模式和可疑活动。通过实时监控，零售商可以检测和防止欺诈行为，保护客户和企业免受损失。

案例研究：沃尔玛

全球零售巨头沃尔玛利用数据科学技术实现了显著的业务成果。通过预测需求模型，沃尔玛将库存过剩率降低了30%，释放了额外的销售机会。个性化营销活动将转化率提高了15%，产生了更高的收入。

结论

数据科学技术已成为零售业转型和竞争优势不可或缺的一部分。通过利用数据驱动的见解，零售商可以优化运营、提高效率、提升客户服务，并最大化利润。随着技术的发展和数据可用性的不断提高，预计数据科学在零售业中的作用将继续增长，带来更大的创新和竞争优势。第四部分数据科学在制造业中的应用关键词关键要点预测性维护

1.通过传感器和物联网设备收集机器数据，构建预测模型。

2.识别模式和异常情况，提前预测机器故障和停机时间。

3.实施预防性维护策略，减少意外故障、提高生产效率。

流程优化

1.使用数据分析和机器学习技术，识别和消除生产流程中的效率低下。

2.优化资源分配、库存管理和调度，最大化生产率。

3.提高产品质量，减少返工和浪费。

产品开发

1.分析客户反馈、市场数据和历史销售数据，了解客户需求和行业趋势。

2.使用机器学习算法，构建推荐系统，个性化产品和服务。

3.预测产品需求，优化库存水平，减少过剩和短缺。

供应链管理

1.使用数据分析和预测模型，优化原材料采购、库存管理和运输路线。

2.预测市场波动和供应链中断，增强供应链韧性。

3.通过数据驱动的决策，提高供应链效率和降低成本。

质量控制

1.利用图像识别和自然语言处理技术，自动化质量检查，提高准确性和一致性。

2.分析生产过程中收集的数据，识别质量缺陷的根本原因。

3.实施闭环反馈系统，不断改进质量控制流程。

客户体验

1.分析客户数据，了解客户行为、偏好和满意度。

2.利用自然语言处理技术，处理客户反馈和交互，识别痛点并改进体验。

3.使用推荐系统和个性化营销活动，增强客户参与度和忠诚度。数据科学在制造业中的应用

数据科学在制造业中的应用至关重要，可带来显著的收益，包括提高效率、降低成本和增强产品质量。

预测性维护

预测性维护利用数据科学技术预测设备故障，从而在发生故障之前进行预防性维护。这可以显著减少停机时间、降低维护成本并延长设备寿命。数据科学算法通过分析传感器数据、历史维护记录和其他相关数据，可以识别设备故障的早期迹象，从而使维护人员能够在问题恶化之前采取行动。

优化生产流程

数据科学可用于优化生产流程，提高效率和生产力。通过分析生产数据，可以识别瓶颈、低效环节和浪费。数据科学家可以使用机器学习算法来开发预测模型，以预测产出、需求和资源利用率。这些模型可以帮助制造商优化生产计划、调整产能水平并最大限度地利用资源。

质量控制

数据科学在质量控制方面发挥着至关重要的作用。通过分析产品数据和生产过程数据，可以识别并追踪产品缺陷的模式。数据科学算法可以开发预测模型来识别有缺陷的产品，并对缺陷的根本原因进行分类。这使得制造商能够实施预防措施来提高产品质量和减少召回事件。

供应链管理

数据科学可用于改善供应链管理，提高效率和降低成本。通过分析供应商数据、物流数据和需求数据，可以优化采购、库存和运输流程。数据科学算法可以开发预测模型来预测需求和供应，并优化库存水平以避免短缺或过剩。这可以降低成本、改善客户服务并提高供应链的灵活性。

创新和新产品开发

数据科学支持制造业的创新和新产品开发。通过分析市场数据、客户反馈和产品数据，可以识别新产品机会和客户需求。数据科学算法可以开发生成式模型来生成新产品创意，并对产品性能和市场接受度进行预测。这可以加速创新过程，提高新产品成功的可能性。

定制化生产

数据科学使制造商能够为客户提供定制化产品。通过分析客户数据和产品数据，可以创建产品定制化模型。这些模型可以根据客户的个人偏好、需求和使用模式来推荐产品配置。这可以提高客户满意度、增加销售额并促进品牌忠诚度。

数据收集和管理

数据科学在制造业中的应用需要有效的数据收集和管理流程。製造設備、傳感器和企業系統會產生大量的數據。為了利用這些數據，製造商需要建立健全的數據收集和管理系統。這包括實施數據採集基礎設施、建立數據管道和採取措施確保數據質量和安全性。

挑戰和未來趨勢

儘管數據科學在製造業中的應用具有巨大潛力，但仍然存在一些挑戰。這些挑戰包括數據質量問題、技能差距和技術基礎設施限制。然而，製造業正在持續發展，預計數據科學的應用將進一步擴展。未來趨勢包括工業物聯網（IIoT）的興起、邊緣運算的採用以及人工智能和機器學習技術的整合。

結論

數據科學在製造業中發揮著至關重要的作用，為製造商提供了提高效率、降低成本和增強產品質量的機會。從預測性維護到品質控制，再到供應鏈管理和創新，數據科學正在變革製造業的方方面面。通過有效地利用數據，製造商可以提高競爭力、適應不斷變化的市場環境並為客戶提供卓越的產品和服務。第五部分交通运输行业的数据科学运用关键词关键要点主题名称：交通流量预测

1.利用历史流量数据和实时传感器数据，训练机器学习模型来预测未来交通流量。

2.考虑天气状况、路况、时间因素等影响因素，提高预测精度。

3.实时监测交通状况，提前预警交通拥堵，并采取应对措施，如调整交通信号灯时序、引导交通流。

主题名称：自动驾驶决策

交通运输行业的数据科学运用

优化交通流

*利用实时传感器数据优化交通信号灯时序，减少拥堵和排放。

*实施交通管理系统，根据需求动态调整车道和限速，改善交通流。

*开发预测模型，预测交通拥堵，并建议替代路线以缓解拥堵。

提高道路安全

*分析事故数据，确定高风险区域和危险驾驶行为。

*实施基于数据的信息板，警告司机危险区域和建议安全驾驶实践。

*开发算法，识别危险驾驶，并向执法部门实时发出警报。

改善货运物流

*利用GPS数据跟踪货运车辆，优化路线并减少交货时间。

*应用预测模型，预测航运延误和需求波动，以便更好地规划和调度资源。

*开发数据驱动的定价模型，根据供需和路线优化情况动态调整运费。

增强乘客体验

*利用传感器数据，实时监控公共交通工具的拥挤度，并向乘客提供实时信息。

*开发移动应用程序，提供定制的旅行计划和交通更新。

*分析乘客反馈数据，确定改进服务和提高乘客满意度的领域。

推动交通创新

*利用自动驾驶技术，开发无人驾驶汽车，提高道路安全和效率。

*探索基于区块链的解决方案，提高交通管理的透明度和可信度。

*开发预测性维护模型，根据传感器数据分析预测车辆故障，从而优化维护计划和减少停机时间。

数据科学在交通运输行业应用的具体示例

案例1：优化交通流

*城市：纽约市

*项目：交通信号灯优化

*结果：拥堵减少15%，排放减少10%。

案例2：提高道路安全

*州：加利福尼亚州

*项目：事故预测建模

*结果：确定了高风险区域，将致命事故减少了20%。

案例3：改善货运物流

*公司：大型物流公司

*项目：路线优化

*结果：交货时间减少12%，燃料消耗减少8%。

案例4：增强乘客体验

*公共交通机构：伦敦交通局

*项目：拥挤度实时监控

*结果：乘客满意度提高15%，拥挤度减少10%。

案例5：推动交通创新

*组织：谷歌

*项目：自动驾驶汽车

*状态：仍在开发中，具有提高道路安全和效率的巨大潜力。

结论

数据科学在交通运输行业中发挥着至关重要的作用，通过优化交通流、提高道路安全、改善货运物流、增强乘客体验和推动交通创新来提升效率、可持续性和安全性。随着技术的不断进步，数据科学在交通运输行业的应用预计将继续增长，为更安全、更高效、更方便的出行体验铺平道路。第六部分电信行业中的数据科学应用关键词关键要点用户画像和客户细分

1.利用数据科学模型对用户行为数据进行分析，构建详细的用户画像，深入了解用户的偏好、消费习惯和使用模式。

2.通过聚类、因子分析等技术，对用户群体进行细分，识别不同类型的用户，为针对性的客户营销和服务提供基础。

3.基于用户画像和客户细分，制定个性化的营销和服务策略，提升用户体验和客户满意度，有效提升电信运营商的营收和利润。

网络优化和资源管理

1.应用数据科学算法和技术优化网络性能，分析网络流量、用户行为和网络质量数据，识别网络拥塞和服务瓶颈。

2.预测用户需求和流量趋势，帮助电信运营商提前规划网络资源，优化网络拓扑和设备配置，保障服务的稳定性。

3.利用机器学习模型识别网络异常和故障，实现网络故障的自动化检测和快速修复，提升网络服务的可靠性和可用性。电信行业中的数据科学应用

引言

数据科学在电信行业中发挥着至关重要的作用，使运营商能够优化网络性能、增强客户体验并提高运营效率。通过分析大量结构化和非结构化数据，电信公司可以获得前所未有的见解，推动创新并取得竞争优势。

网络优化

*网络规划和建模：数据科学用于预测网络流量和容量需求，优化基站选址和网络拓扑，以确保最佳的覆盖范围和吞吐量。

*网络性能优化：通过实时监控和故障检测，数据科学模型可以识别网络问题并推荐纠正措施，从而减少停机时间和提高网络可用性。

*预测性维护：数据科学算法可以分析网络组件的历史数据，预测故障并主动采取措施，从而防止网络中断。

客户体验管理

*客户细分和目标定位：数据科学用于将客户划分为不同的细分市场，并根据他们的个人资料、使用模式和其他因素进行针对性的营销活动。

*个性化服务：通过分析客户数据，电信公司可以提供个性化的服务和优惠，例如基于位置的推荐、定制的数据计划和智能客服建议。

*客户流失预测：数据科学模型可以识别有流失风险的客户，并帮助运营商采取预防措施，例如提供定制优惠或改善服务质量。

运营效率

*流程自动化：数据科学用于自动化运营流程，例如客户服务、计费和网络管理，从而提高效率和降低成本。

*欺诈检测：数据科学算法可以分析交易数据和用户行为，识别可疑活动并防止欺诈，从而保护客户和公司免受经济损失。

*能源管理：数据科学用于优化能源消耗，通过分析网络设备和设施的能源使用模式，识别节省成本的机会。

具体示例

*沃达丰：沃达丰使用数据科学优化其网络性能，将网络可用性提高了5个百分点。

*Verizon：Verizon利用数据科学分析客户数据，针对客户不同的需求提供个性化的服务，从而提高了客户忠诚度和收入。

*AT&T：AT&T使用数据科学预测网络故障，将停机时间减少了30%。

趋势

*5G网络：5G网络预计将产生海量数据，数据科学将是管理和分析这些数据以优化网络性能和客户体验的关键。

*物联网：物联网设备的激增将产生大量机器数据，数据科学可以用于提取有价值的见解并促进物联网应用程序的发展。

*边缘计算：边缘计算将数据处理能力移至网络边缘，数据科学将发挥至关重要的作用，以分析边缘设备生成的数据并提供实时见解。

结论

数据科学已成为电信行业转型和创新的强大推动力。通过分析大量数据，运营商能够优化网络性能、增强客户体验并提高运营效率。随着电信行业不断发展，数据科学将继续发挥着越来越重要的作用，为运营商提供竞争优势并在数字时代取得成功。第七部分数据科学在能源行业的应用数据科学在能源行业的应用

随着大数据技术的不断发展，数据科学在能源行业的应用也日益广泛，深刻地影响着能源行业的各个环节，带来了一系列变革和创新。

1.勘探与开采

*地质数据分析：利用地震波、钻井数据和遥感图像等数据建立地质模型，预测储层位置和储量。

*优化钻井：使用传感器和数据分析技术监测钻井过程，优化钻井参数，提高钻井效率和安全性。

*油气田开发：通过生产数据分析和建模，优化生产策略，提高油气采收率，延长油气田的使用寿命。

2.输配电

*电网监控与优化：实时采集和分析电网数据，监测电网状态，预测负荷变化，优化电网运行，提高供电可靠性和效率。

*智能电网建设：利用大数据和人工智能技术，搭建智能电网平台，实现分布式能源接入、实时电价响应和需求侧管理。

*故障预测与诊断：分析传感器数据和历史故障记录，建立故障预测模型，提前预警电网故障，避免大面积停电。

3.可再生能源

*风能和太阳能资源评估：利用气象数据和地理信息数据，评估风能和太阳能资源潜力，优化可再生能源发电场选址。

*预测发电量：分析历史发电数据和天气预报信息，建立可再生能源发电量预测模型，提高可再生能源发电的可靠性和可调度性。

*电网整合：研究可再生能源与传统能源的互补性，优化电网运行策略，提高可再生能源的消纳能力。

4.能效管理

*智能建筑：利用传感器和数据分析技术，监测建筑能耗，识别节能潜力，实现建筑能效优化。

*工业能效：分析生产过程数据，建立能耗模型，优化设备运行，减少工业能耗。

*城市能耗管理：整合不同部门和行业的数据，建立城市能耗模型，制定综合节能措施，提高城市能效水平。

5.市场分析与交易

*能源市场预测：分析经济、政策和市场数据，建立能源价格预测模型，为能源企业提供市场决策依据。

*交易策略制定：利用大数据和机器学习技术，分析交易历史和市场动态，制定优化交易策略，提高能源交易收益。

*风险管理：分析能源市场波动性和不确定性，建立风险评估模型，帮助能源企业规避风险，保障能源安全。

6.其他应用

*设备健康监测：分析设备运行数据，建立设备故障预测模型，实现设备预维护，延长设备使用寿命。

*碳排放监测与核算：利用传感器和卫星数据等技术，监测和核算能源生产和消费过程中的碳排放，支持碳减排政策制定和实施。

*客户体验优化：分析客户数据和行为，个性化能源服务，提高客户满意度，促进能源行业转型。

随着数据科学技术的发展和能源行业的数字化转型，数据科学在能源行业的应用将继续深入，为能源行业的变革和创新提供强有力的支撑。第八部分数据科学在政府和公共部门的应用关键词关键要点犯罪预测和预防

1.大数据分析使执法部门能够识别犯罪模式、热点区域和高危人群，从而针对性地分配资源，提高预防犯罪措施的效率。

2.机器学习算法可用于分析海量数据，包括警务记录、人口统计数据和社交媒体数据，以创建高级犯罪预测模型，预测未来犯罪事件的可能性和地点。

3.这些预测模型可用于制定基于证据的执法策略，例如预测警力部署、加强巡逻或针对特定犯罪类型采取干预措施。

公共健康和流行病学

1.数据科学使公共卫生机构能够分析健康记录、环境数据和生活方式信息，识别疾病