حان الوقت لوضع معرفتك الجديدة بقدرات تحليلات البيانات لاستخدامها من خلال العمل في المشاريع. يفضل أصحاب العمل توظيف الطلاب الذين عملوا في العديد من المشاريع ، ويسعون إلى العمال المهرة في استيعاب البيانات وتنظيفها ، ومعالجة البيانات ، والاحتمالات والإحصاءات ، والتحليلات التنبؤية ، وإعداد التقارير. ستوفر هذه المدونة أمثلة لأفكار مشروع تحليل البيانات للمبتدئين والخبراء وطلاب السنة النهائية.
ليس من الضروري تعلم لغة جديدة أو مجموعة من المهارات. كل ذلك يعود إلى فهم البيانات وتحديد الحقائق الأساسية. لتحسين قدرتك على فهم البيانات وتقديم التقارير للأشخاص غير التقنيين ، يجب أن تعمل في مجموعة متنوعة من المشاريع.
أفكار مشروع تحليل البيانات
يحتاج كل عالم بيانات إلى تعلم تحليلات البيانات لأن كل مهمة تبدأ بتقييم البيانات. هذه مجرد واحدة من الحجج الرئيسية لصالح امتلاك فهم عملي وعملي لمشاريع تحليل البيانات. سنرشدك خلال بعض أفكار مشاريع تحليل البيانات البسيطة للمبتدئين في هذا القسم ، مع التركيز على تجريف البيانات والتحليل الاستكشافي وتصور البيانات.
لذلك دعونا نبدأ ببعض من أفضل أفكار مشاريع تحليل البيانات للمبتدئين والتي ستساعد في تطوير محفظة قوية وتزيد من قيمة سيرتك الذاتية كلما تقدمت في مجال علم البيانات.
أفكار مشروع جمع البيانات
تجريف البيانات هو الخطوة الأولى التي تبدأ العملية عند بدء أي مشروع لتحليل البيانات. كما يوحي الاسم ، فهو يشير إلى جمع أو تجميع البيانات من الويب وتنظيمها في تنسيق يمكن استخدامه. يمكن لأدوات مثل Octoparse أو Parsehub أو حتى مكتبات مثل Scrapy أو Beautiful Soup أن تساعد في أتمتة عملية البيانات أو تجريف الويب.
# 1. محرك البحث الامثل
إنها طريقة لتوظيف الأدوات للتأكد من أن موقع الويب الخاص بك يتلقى تصنيفًا عاليًا على صفحة نتائج محرك بحث Google (SERP) ، والتي يشار إليها عادةً باسم SEO. يمكنك الوصول إلى جميع الكلمات الرئيسية التي تستخدمها الشركات المنافسة لوصف مواقعها على الويب عن طريق إلغاء تصنيفات مواقع الويب الخاصة بها باستخدام أدوات جمع البيانات. يعد فريق تحسين محركات البحث (SEO) ، الذي يقوم بتجميع الكلمات الرئيسية ذات الأداء الأفضل ، مسؤولاً بشكل أساسي عن ذلك.
تدرك كل علامة تجارية في جيل الألفية وجيل الجيل Z الدور الحاسم الذي تلعبه منصات الوسائط الاجتماعية في تطوير العلاقات مع العملاء. تعليق واحد حول الجودة أو الخدمة الرديئة للمنتج يمكن أن يضر بسرعة بسمعة العلامة التجارية.
إذن ما الذي يمكننا فعله حيال ذلك؟ يمكن جمع الكم الهائل من البيانات التي يتم إنشاؤها على وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام أدوات جمع البيانات. هذه المعلومات وثيقة الصلة بعملك وتساعدك في تحديد التعليقات حول السلع أو الخدمات المرتبطة بعلامتك التجارية. سيضمن لك عدم تفويت أي إشارات عبر الإنترنت لعلامتك التجارية التي ترسمها في ضوء سلبي. إذا اكتشفت ذلك ، يمكنك التخطيط لحل.
# 3. أبحاث الأسهم
فكرة مشروع تحليل البيانات التي يمكن تطبيقها في مجال التمويل هي أبحاث الأسهم. حقوق الملكية هي المبلغ الذي ستعيده الشركة إلى مساهميها إذا تم بيع جميع أصولها وتسوية جميع ديونها. بعد طرح جميع الديون المتعلقة بهذا الأصل ، يمكن أيضًا اعتبارها نسبة ملكية في شركة أو أصل.
أفكار مشروع تحليل البيانات الاستكشافية
مشاريع تحليل البيانات الاستكشافية هي أحدث فئة من مشاريع تحليل البيانات. يفحص بنية البيانات ويمكّنك من التعرف على خصائص استشعار الأنماط ، والمعروفة أيضًا باسم EDA. يمكن استخدام لغات مثل R و Python لإنجاز ذلك لأن لديهم خوارزميات مدمجة يمكن استخدامها لإكمال المهمة نيابة عنك.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن الإجراء يساعد في تنظيف البيانات ، وإزالة المتغيرات الحاسمة ، واختبار الفرضيات الأساسية الخاصة بك. إنها واحدة من أكثر المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً لأي محلل بيانات. ومع ذلك ، فهي واحدة من أكثر الإجراءات إرضاءً.
# 4. تقرير السعادة العالمية
تمت مناقشة أسعد 10 دول في العالم في عدة مقالات. أليس كذلك؟ ضع في اعتبارك إعداد تقرير السعادة العالمية باستخدام فكرة مشروع تحليل البيانات الاستكشافية هذه.
يتم حساب درجة السعادة ، التي تحدد "مستوى السعادة" للأمة ، من خلال حساب متوسط ستة متغيرات مختلفة. هذه العناصر الستة هي الناتج النقدي ، والدعم الاجتماعي ، والحرية ، ونقص الفساد ، ومتوسط العمر المتوقع ، والكرم.
جمع كل البيانات المطلوبة لمشروعك هو الخطوة الأولى في هذه العملية. يمكنك أخذ مجموعة البيانات من هنا والاستفادة منها لتحليل الأنماط وهياكل البيانات المستخدمة في إنشاء هذا التقرير. أثناء فحص مجموعة البيانات ، ستعمل على تحسين قدراتك الفنية وتسهيل تحديد الأهداف التي حددتها لمشروعك وتحقيقها.
# 5. الكشف عن معدلات الانتحار العالمية
معدلات الانتحار سنويا في جميع أنحاء العالم لا تزال موضع قلق. في تناقض حاد مع المشروع السابق ، يمكنك استخدام فكرة مشروع تحليل البيانات هذه للعثور على عدد حوادث الانتحار التي تحدث في جميع أنحاء العالم. كانت الفكرة وراء مجموعة البيانات هذه والتي يمكنك استخدامها كمرجع هي معرفة ما إذا كان هناك أي ارتباط بين هذه المؤشرات ومعدلات الانتحار.
لمعرفة ما إذا كانت هناك أي أنماط في معدلات الانتحار هذه ، يمكنك التحقق من مجموعة البيانات هذه. يمكنك أيضًا معرفة ما إذا كان الرجال ينتحرون بمعدل أعلى وما إذا كان إجمالي معدل الانتحار يرتفع أم ينخفض. سيساعد هذا التحليل في تقييمك لنسب معدل الانتحار.
أفكار مشروع تصور البيانات
يمكن لأي شخص قراءة الحقائق ، لكن دماغ الإنسان دائمًا ما يثير اهتمام الصور. يتعامل تصور البيانات مع العرض الرسومي للبيانات في شكل مخططات ورسوم بيانية شريطية ومخططات دائرية. تشكل المرئيات الجيدة دائمًا مكملاً رائعًا لأي ذخيرة من تحليلات البيانات. بعض أدوات التمثيل البصري هي Google Charts و Tableau و Canva Graph Maker.
# 6. اكتشف نسبة التلوث في الولايات المتحدة.
وفقًا للبيانات الصادرة عن جمعية الرئة الأمريكية ، في عام 2020 ، سيتعرض حوالي نصف سكان الولايات المتحدة ، أي ما يقرب من 150 مليون فرد ، لمستويات شديدة من تلوث الهواء التي ستعرض صحتهم للخطر. بسبب أزمة COVID ، قضى معظم العام تحت الإغلاق خلال هذا الوقت! ضع في اعتبارك إلى أي مدى سيكون الأمر أسوأ إذا أردنا استرداد البيانات للأيام التي لم يكن فيها تلوث بثاني أكسيد الكربون.
ما هي الولايات الأمريكية الأكثر والأقل تلوثًا؟ يمكن الإجابة عليها بمساعدة مشروع تصور البيانات هذا. أو مقارنة كمية التلوث خلال السنوات العشر الماضية بتلك المتوقعة خلال العشر سنوات القادمة.
استخدمت صحيفة واشنطن بوست تقنيات تحليل البيانات لتطوير أداة تفاعلية في أعقاب كسوف الشمس السيئ السمعة في أغسطس 2017. كان هذا أول كسوف يمر عبر الولايات المتحدة من الساحل إلى الساحل منذ أكثر من قرن. يتضمن ذلك تصويرًا عالميًا لمسار الكسوف والتنبؤات لجميع مسارات الكسوف القادمة حتى عام 2080!
يمكنك معرفة عدد حالات الخسوف التي لا تزال لديك في حياتك عن طريق إدخال سنة ميلادك. عرض هذه الأداة الرائعة هنا. يمكن استخدام فكرة مماثلة لتحديد موقع كل خسوف قمر قادم!
مشروع تحليل البيانات للمبتدئين
كمحلل بيانات محتمل ، يجب عليك إبراز بعض الكفاءات الحاسمة في محفظتك. تنعكس الواجبات التي غالبًا ما تكون ضرورية للعديد من مهن تحليل البيانات في هذه الاقتراحات لمشاريع تحليل البيانات للمبتدئين.
# 1. تجريف على شبكة الإنترنت
في حين أن هناك العديد من مجموعات البيانات العامة من الدرجة الأولى (المجانية) المتاحة عبر الإنترنت ، فقد ترغب في أن تثبت لأصحاب العمل المحتملين أنه يمكنك أيضًا تحديد موقع بياناتك وكشطها. بالإضافة إلى ذلك ، من خلال تعلم كيفية كشط بيانات الويب ، يمكنك تحديد واستخدام مجموعات البيانات ذات الصلة باهتماماتك ، سواء تم تجميعها بالفعل أم لا.
مثال على مشروع تجريف الويب: لتحديد تواتر مصطلحات معينة ، قام تود دبليو شنايدر من Wedding Crunchers بإلغاء ما يقرب من 60,000 إعلان زفاف من New York Times من عام 1981 إلى عام 2016.
# 2. تنظيف البيانات
يعد تنظيف البيانات بحيث تكون مناسبة للتحليل جزءًا كبيرًا من عملك كمحلل بيانات. يُعرف فعل حذف البيانات غير الدقيقة والمكررة ، ومعالجة أي ثغرات في البيانات ، والتأكد من أن تنسيق البيانات متسق باسم "تنظيف البيانات" ، والذي يُعرف أحيانًا باسم "تنقية البيانات".
مثال على مشروع تنظيف البيانات: في هذا المنشور على موقع Medium ، يصف محلل البيانات رحيم خان كيفية تنظيفه لمجموعة من الإحصائيات المحدثة يوميًا حول مقاطع فيديو YouTube الشائعة.
# 3. تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)
يدور تحليل البيانات حول استخدام البيانات للإجابة على الأسئلة. يساعد EDA ، أو تحليل البيانات الاستكشافية ، في عملية تحديد الأسئلة التي يجب طرحها. يمكن تنفيذ ذلك بشكل مستقل عن تنظيف البيانات أو جنبًا إلى جنب. في كلتا الحالتين ، يجب عليك القيام بالمهام التالية أثناء هذه الاستفسارات الأولى.
مثال على مشروع تحليل البيانات الاستكشافية: استخدم محلل البيانات هذا مجموعة بيانات Kaggle لعام 2013 عن الجامعات الأمريكية للتحقيق في العوامل التي تؤثر على قرارات الطلاب بشأن الجامعات التي سيحضرونها.
# 4. تحليل المشاعر
تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تقنية تحليل المشاعر للتأكد مما إذا كان الإدخال النصي محايدًا أو إيجابيًا أو سلبيًا. تُعرف قائمة الكلمات والعواطف المرتبطة بها باسم "المعجم" ، ويمكن أيضًا استخدامها لتحديد حالة مزاجية معينة.
مثال على مشروع تحليل المشاعر: تتناول هذه المدونة المنشورة بعنوان "نحو علم البيانات" استخدام الإشارات اللغوية في التغريدات للمساعدة في تشخيص الاكتئاب كمثال على دراسة تحليل المشاعر.
# 5. عرض مرئي للمعلومات
الناس كائنات بصرية. نتيجة لذلك ، يعد تصور البيانات أداة فعالة لتحويل الحقائق إلى سرد جذاب يحفز على العمل. بالإضافة إلى كونها ممتعة في الإنتاج ، قد تؤدي التصورات الممتازة إلى تحسين مظهر محفظتك بشكل كبير.
قامت محللة البيانات هانا يان هان بإنشاء رسم بياني لمستويات المهارة اللازمة لـ 60 رياضة مختلفة لتحديد الأكثر صعوبة.
أمثلة على مشروع تحليل البيانات
لمساعدتك في فهم أفضل لكيفية استخدام هذه العناصر في الممارسة العملية ، سوف نقدم بعض الأمثلة الواقعية لأفكار مشروع تحليل البيانات للمبتدئين الذين قاموا بدمجها بشكل فعال.
يمكنك فهم الصعوبات والفرص العديدة التي تأتي مع العمل مع البيانات الفعلية والتقنيات المعاصرة بشكل أفضل من خلال النظر في هذه الأمثلة لأفكار مشروع تحليل البيانات.
بالإضافة إلى ذلك ، قد تبدأ في تبني عقلية تتمحور حول الخروج بمشاريع جديرة بالملاحظة لا تعرض فقط خبرتك الفنية بل تضيف أيضًا قيمة إلى المجتمع أو القطاع.
# 1. مراقبة جودة الهواء في الوقت الحقيقي
لإنتاج تنبؤات دقيقة بجودة الهواء ، يجمع مشروع مراقبة جودة الهواء في الوقت الفعلي بيانات المستشعر من أماكن متعددة ويعالجها باستخدام نماذج التعلم الآلي. قد يقدم مشروع تحليل البيانات هذا طرقًا ولوائح لإدارة التلوث ، بالإضافة إلى المناطق عالية الخطورة ومصادر الملوثات.
# 2. إدارة حركة المرور والتحسين
في مشروع إدارة حركة المرور وتحسينها ، يتم جمع بيانات حركة المرور من أجهزة استشعار مختلفة ، ووحدات GPS ، وهواتف محمولة ، وتُستخدم نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بتدفق حركة المرور والازدحام. يمكن أن يساعد المشروع في تحسين طرق النقل ، وتقليل وقت السفر واستهلاك الوقود ، وتعزيز البنية التحتية وسلامة الطرق.
# 3. تحليل استهلاك الطاقة والتحسين
يشمل تحليل استهلاك الطاقة وتحسينه في المشروع جمع المعلومات عن استخدام الطاقة في المنازل والمباني وتطبيق نماذج التعلم الآلي للتنبؤ باستخدام الطاقة وإدارتها. يمكن أن يدعم مشروع تحليلات البيانات هذا تطوير ممارسات الطاقة المستدامة ، وتقليل نفايات الطاقة ، والنفقات ، وإيجاد إمكانات لتوفير الطاقة.
# 4. توقع اضطراب العملاء لشركات الاتصالات
لتقدير معدل دوران العملاء واقتراح حملات تسويقية مركزة ، يقوم مشروع التنبؤ بتخبط العميل بجمع معلومات المستهلك من مزودي خدمات الاتصالات.
يمكن للمشروع تعزيز الإيرادات والربحية مع تقليل شكاوى العملاء وتحسين الاحتفاظ بالعملاء.
ما هو مشروع تحليل البيانات؟
إن أبسط أنواع تحليلات بيانات المشروع هو استخدام بيانات المشروع التاريخية والحالية لتسهيل اتخاذ قرارات تسليم المشروع الحكيمة.
كيف تكتب مشروع تحليل البيانات؟
ما هو التنسيق الذي يجب أن يحتويه الكتابة في تحليل البيانات؟
- ملخص. حدد المشكلة.
- النموذج والبيانات. ما المعلومات التي استخدمتها ، وكيف بدأت في القيام بذلك؟
- نتائج. قم بتضمين أي أشكال وجداول مطلوبة لدعم حجتك في قسم النتائج.
- الاستنتاج.
ما المشروع الأفضل لمحلل البيانات؟
يجب على محللي البيانات استخدام:
- تجريف على شبكة الإنترنت
- تحليل البيانات استكشافية
- عرض مرئي للمعلومات
- تحليل المشاعر
- تنظيف البيانات
ما هي المجالات الأربعة لتحليل البيانات؟
التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والوصفية هي الفئات الأربع الرئيسية لتحليل البيانات.
ما هي العناصر الخمسة لتحليل البيانات؟
تشمل المهارات الأساسية الخمسة لتحليل البيانات التواصل والتعاون والتفكير النقدي والفضول والإبداع ، والعديد منها مترابط.
ما هي الأنواع الثلاثة لتحليل البيانات؟
تعتمد الشركات على ثلاثة أشكال مختلفة من التحليلات لمساعدتها على اتخاذ القرارات: التحليلات الوصفية ، والتي تشرح ما حدث ؛ التحليلات التنبؤية ، والتي توضح لنا ما قد يحدث ؛ والتحليلات الوصفية ، والتي تشرح ما يجب أن يحدث في المستقبل.
وفي الختام
يعد بناء محفظة قوية أمرًا ضروريًا بعد اكتساب القدرات الأساسية حتى تتمكن من إثبات معرفتك. بالإضافة إلى ذلك ، سوف تكتسب مهارات وميزات وأفكارًا جديدة ستساعدك في حياتك العملية.
في هذه المقالة ، تعلمنا عن أفكار مشاريع بسيطة لتحليل البيانات الاستكشافية مع أمثلة. بالإضافة إلى ذلك ، قمنا بتغطية مشاريع حول البيانات الاستكشافية والتحليل التنبئي والاحتمالات والإحصاءات ومعالجة البيانات والتصور وتنقية البيانات واستيعابها.
مقالات ذات صلة
- كيف يمكن لكشط SERPs تعزيز عملك
- AD & D الطوعي: ما هو AD & D الطوعي؟ إيجابيات وسلبيات (+ نصائح مجانية)
- ما هو تصور البيانات: الأساليب والأدوات والأهمية
- طرق بحث السوق: أفضل 10 طرق بحث فعالة لأي عمل
- أبحاث السوق: التعريف ، أنواع ، ودليل طرق البحث المختلفة
مراجع حسابات
