9 adattudományi projektötlet kezdőknek

9 adattudományi projektötlet kezdőknek

Időbélyeg: 17. március 2023. 11:07
Forrás csomópont: 2016477

Kezdőknek érdemes adattudományi projekteket vállalniuk, mivel gyakorlati tapasztalatot adnak és segítséget nyújtanak a kurzusokon elsajátított elméleti fogalmak alkalmazásában, portfólióépítésben és képességek fejlesztésében. Ez lehetővé teszi számukra, hogy önbizalmat szerezzenek és kitűnjenek a versenyképes munkaerőpiacon.

Ha adattudományi disszertációs projektet fontolgat, vagy egyszerűen csak független kutatásokkal és fejlett adatelemzési technikák alkalmazásával szeretné bemutatni a területen szerzett jártasságát, a következő projektötletek hasznosnak bizonyulhatnak.

Termékértékelések hangulatelemzése

This involves analyzing a data set and creating visualizations to better understand the data. For instance, a project idea may be to examine user evaluations of products on Amazon using természetes nyelv feldolgozása (NLP) methods to ascertain the general mood toward such things. To accomplish this, a sizable collection of product reviews from Amazon can be gathered by using web scraping methods or an Amazon product API.

Az adatok összegyűjtése után a stopszavak, írásjelek és egyéb zajok eltávolításával előfeldolgozhatók. A recenzió polaritását, illetve azt, hogy a benne jelzett hangulat kedvező, negatív vagy semleges-e, egy hangulatelemző algoritmus segítségével határozható meg az előfeldolgozott nyelvre. A termék általános véleményének megértése érdekében az eredményeket grafikonokkal vagy egyéb adatvizualizációs eszközökkel ábrázolhatjuk.

Lakásárak előrejelzése

Ez a projekt egy gépi tanulási modell felépítését foglalja magában, amely különféle tényezők, például a hely, a négyzetméter és a hálószobák száma alapján előrejelzi a lakásárakat.

Egy olyan gépi tanulási modell használata, amely lakáspiaci adatokat, például elhelyezkedést, hálószobák és fürdőszobák számát, alapterületet és korábbi eladási adatokat használ egy adott ház eladási árának becsléséhez, egy példa a ház előrejelzéséhez kapcsolódó adattudományi projektre. árak.

A modell a múltbeli lakáseladások adathalmazára tanítható, és egy külön adathalmazon tesztelhető a pontosságának értékelése érdekében. A végső cél olyan elképzelések és előrejelzések felkínálása lenne, amelyek segíthetik az ingatlanbrókereket, a vevőket és az eladókat abban, hogy bölcs döntéseket hozzanak az ár és a vételi/eladási taktika tekintetében.

Ügyfélszegmentálás

A vevőszegmentációs projektek klaszterezési algoritmusokat használnak az ügyfelek csoportosítására vásárlási viselkedésük, demográfiai és egyéb tényezők alapján.

Az ügyfélszegmentációval kapcsolatos adattudományi projekt magában foglalhatja egy kiskereskedelmi vállalat ügyféladatainak, például tranzakciós előzményeinek, demográfiai és viselkedési mintáinak elemzését. A cél az lenne, hogy klaszterezési technikák segítségével különálló ügyfélszegmenseket azonosítsanak a hasonló tulajdonságokkal rendelkező ügyfelek csoportosítása és az egyes csoportokat megkülönböztető tényezők azonosítása érdekében.

Ez az elemzés betekintést nyújthat az ügyfelek viselkedésébe, preferenciáiba és szükségleteibe, amelyek felhasználhatók célzott marketingkampányok, termékajánlatok és személyre szabott vásárlói élmények kidolgozására. Az ügyfelek elégedettségének, lojalitásának és jövedelmezőségének növelésével a kiskereskedelmi vállalat profitálhat a projekt eredményeiből.

Csalások felderítése

Ez a projekt egy gépi tanulási modell felépítését foglalja magában az adatkészletben lévő csalárd tranzakciók észlelésére. A gépi tanulási algoritmusok használata a pénzügyi tranzakciós adatok vizsgálatára és a csaló tevékenységek mintáinak felderítésére egy példa a csalás felderítésével kapcsolatos adattudományi projektekre.

Kapcsolódó: Hogyan segít a kriptovaluta-figyelés és a blokklánc-elemzés elkerülni a kriptovaluta csalást?

A végső cél egy megbízható csalásfelderítési modell létrehozása, amely segítheti a pénzintézeteket a csalárd tranzakciók megelőzésében és fogyasztóik számláinak védelmében.

Képosztályozás

Ez a projekt egy mély tanulási modell felépítését foglalja magában a képek különböző kategóriákba sorolásához. Egy képosztályozási adattudományi projekt magában foglalhat egy mély tanulási modell felépítését, amely a képeket vizuális jellemzőik alapján különböző kategóriákba sorolja. A modell címkézett képekből álló nagy adathalmazra tanítható, majd egy külön adathalmazon tesztelhető a pontosságának értékelése érdekében.

A végcél egy olyan automatizált képosztályozó rendszer létrehozása lenne, amely különféle alkalmazásokban használható, például tárgyfelismerésben, orvosi képalkotásban és önvezető autókban.

Idősor elemzés

This project involves analyzing data over time and making predictions about future trends. A time series analysis project could involve analyzing historical price data for a specific cryptocurrency, mint például a Bitcoin (BTC), using statistical models and machine learning techniques to forecast future price trends.

A cél olyan észlelések és előrejelzések felkínálása lenne, amelyek segíthetik a kereskedőket és a befektetőket abban, hogy bölcs döntéseket hozzanak a kriptovaluták vásárlásával, eladásával és tárolásával kapcsolatban.

Ajánló rendszer

Ez a projekt egy olyan ajánlási rendszer felépítését foglalja magában, amely termékeket vagy tartalmakat javasol a felhasználóknak múltbeli viselkedésük és preferenciáik alapján.

Az ajánlási rendszer projektje magában foglalhatja a Netflix felhasználói adatainak elemzését, például a megtekintési előzményeket, az értékeléseket és a keresési lekérdezéseket, hogy személyre szabott film- és tévéműsor-ajánlásokat tegyen. A cél az, hogy a felhasználók személyre szabottabb és relevánsabb élményt nyújtsanak a platformon, ami növelheti az elkötelezettséget és a megtartást.

Webkaparás és adatelemzés

A webkaparás több webhelyről származó adatok automatikus gyűjtése olyan szoftverek segítségével, mint a BeautifulSoup vagy a Scrapy, míg az adatelemzés a megszerzett adatok statisztikai módszerekkel és gépi tanulási algoritmusokkal történő elemzésének folyamata. A projekt magában foglalhat adatokat egy webhelyről, és adattudományi módszerekkel elemzi azokat, hogy betekintést nyerjen és előrejelzéseket készítsen.

Kapcsolódó: 5 jól fizető karrier adattudományban

Ezenkívül magában foglalhatja az ügyfelek viselkedéséről, a piaci trendekről vagy más releváns témákról szóló információk gyűjtését azzal a céllal, hogy a szervezeteknek vagy egyéneknek betekintést és gyakorlati tanácsokat nyújtsanak. A végső cél az, hogy az interneten könnyen elérhető hatalmas mennyiségű adatot felhasználva éleslátó felfedezéseket hozzon létre, és irányítsa az adatvezérelt döntéshozatalt.

Blockchain tranzakció elemzés

A blockchain transaction analysis project involves analyzing blockchain network data, such as Bitcoin or Ethereum, to identify patterns, trends and insights about transactions on the network. This can help improve understanding of blockchain-based systems and potentially inform investment decisions or policy-making.

A fő cél az, hogy a blokklánc nyitottságát és megváltoztathatatlanságát felhasználva friss ismereteket szerezzünk a hálózati felhasználók viselkedéséről, és lehetővé tegyük tartósabb és rugalmasabb decentralizált alkalmazások készítését.

Időbélyeg:

Még több Cointelegraph