Богатая и разнообразная африканская культура отличается не только от одной страны к другой, но и внутри каждой страны. Континент является домом для бесчисленных уникальных культур, языков и ландшафтов. Согласно исследованиям, проводящим скрининг ДНК-маркеров в различных популяциях, африканский континент имеет самый высокий уровень генетического разнообразия в мире.
Африка является родиной около 2000 других языков. Нигерия и Камерун являются домом для непостижимого количества языков: в первом говорят на более чем 500, а во втором — на более чем 200. В Южной Африке 11 официальных языков, включая зулу, коса, африкаанс и английский.
Когда люди думают об Африке, они, вероятно, думают о ее саваннах или Сахаре. Хотя эти экосистемы составляют три четверти континента, Африка также содержит горные хребты, тропические леса, водно-болотные угодья, кустарники, побережья с коралловыми рифами и барьерными островами, а также набор великие озера, к которым относятся озеро Кариба, озеро Виктория и озеро Танганьика.
Около 37 процентов африканцев живут в городских районах, но ожидается, что в ближайшие 30 лет Африка станет регионом с самой быстрой урбанизацией в мире.
Согласно прогнозам, к 2050 году население Африки удвоится. К 2100 году каждый третий житель Земли будет африканцем. Это означает, что к концу века в странах Африки к югу от Сахары, население которых уже чрезвычайно молодо, будет проживать почти половина молодых людей в мире.
Используя науку о данных, вы можете решить некоторые самые сложные проблемы в Африке. Ниже приведены некоторые из проектов по науке о данных, на которые вам нужно обратить внимание.
1. Сегментация клиентов
Сегментация клиентов — это разделение рынка на отдельные группы клиентов со схожими характеристиками. Сегментация клиентов может быть мощным средством выявления неудовлетворенных потребностей клиентов. Затем использование науки о данных может превзойти конкурентов, разработав уникальные привлекательные продукты и услуги.
Все крупные компании в настоящее время используют сегментацию клиентов в своей повседневной деятельности.
Наиболее распространенными способами сегментации клиентской базы компаний являются:
- Демографические данные, такие как пол, возраст, семейное и семейное положение, доход, образование и род занятий.
- Географическая информация, которая зависит от сферы деятельности компании. Для локализованных предприятий эта информация может относиться к конкретным городам или округам. Для крупных компаний это может означать город, штат или даже страну проживания клиента.
- Психографические данные, такие как социальный класс, образ жизни и черты характера.
- Поведенческие данные, такие как привычки расходов и потребления, использование продуктов/услуг и желаемые преимущества.
Мы реализуем неконтролируемое обучение с использованием методов кластеризации — вы используете такие алгоритмы, как кластеризация K-средних, иерархическая кластеризация, кластеризация среднего сдвига
2. Система прогнозирования заболеваний
Столько раз могло случаться, что вы или ваши близкие плохо себя чувствуете и вам необходимо посетить врача, но, к сожалению, врач недоступен. Вот как система прогнозирования заболеваний может быть очень полезной. Есть несколько компаний, таких как Sandstone Diagnostics, OpenDoctor, Prognos, Oratel Diagnostics, которые фактически используют науку о данных и аналитику в сфере здравоохранения. Таким образом, цель системы прогнозирования заболеваний — позволить пользователям получать мгновенные рекомендации по вопросам здоровья через интеллектуальные системы здравоохранения в режиме онлайн. Система обучается с помощью наборов данных, которые состоят из различных симптомов и различных заболеваний или болезней.
Ваш алгоритм классификации можно использовать для разработки модели для прогнозирования возможного заболевания на основе симптомов, которые ввел пользователь. Для обучения вашей системы вы можете использовать такие алгоритмы, как дерево решений, случайный лес и наивный байесовский алгоритм.
3. Визуализация изменения климата и предсказание погоды
Глобальное изменение климата и его влияние на жизнь человека стали одной из самых серьезных проблем, поэтому крайне важно повысить уровень понимания нашей планеты и ее изменения климата, и наука о данных может помочь вам в этом.
Во-первых, вам нужно найти подходящий набор данных, в котором есть все поля требований, такие как местоположение, это может быть по стране или по городу, и связанная с ним климатическая информация, такая как минимальная или максимальная температура или количество осадков. Вы можете визуализировать многие данные, используя библиотеки, например, seaborn, matplotlib и plotly.
Одна интересная функция, которую создает библиотека plotly, — это plotly express. Его простой в использовании, интерфейс высокого уровня. Используя это, вы можете визуализировать свои карты данных, гистограмму или анимированные диаграммы рассеяния, эффективную и всестороннюю визуализацию данных, вы можете найти тенденции, закономерности и аномалии в этом климате.
Используя эти данные, вы можете обучать данные с помощью модели классификации и прогнозировать будущие климатические условия. Алгоритмы классификации, которые вы можете использовать, — это машина опорных векторов и дерево решений.
-
