Es ist an der Zeit, Ihr neu gewonnenes Wissen über Datenanalysefähigkeiten bei der Arbeit an Projekten anzuwenden. Arbeitgeber ziehen es vor, Studenten einzustellen, die an mehreren Projekten gearbeitet haben, und suchen nach Arbeitskräften, die über Kenntnisse in den Bereichen Datenaufnahme und -bereinigung, Datenmanipulation, Wahrscheinlichkeit und Statistik, prädiktive Analyse und Berichterstellung verfügen. Dieser Blog bietet Beispiele für Datenanalyse-Projektideen für Anfänger, Experten und Studierende im Abschlussjahr.
Es ist nicht notwendig, eine neue Sprache oder neue Fähigkeiten zu erlernen. Es kommt darauf an, die Daten zu verstehen und wichtige Fakten zu identifizieren. Um Ihre Fähigkeit zu verbessern, die Daten zu verstehen und Berichte für technisch nicht versierte Personen bereitzustellen, müssen Sie an einer Vielzahl von Projekten arbeiten.
Ideen für Datenanalyseprojekte
Jeder Datenwissenschaftler muss Datenanalyse erlernen, da jede Aufgabe mit der Datenauswertung beginnt. Dies ist nur eines der Hauptargumente für ein praxisnahes Verständnis von Data-Analytics-Projekten. In diesem Abschnitt führen wir Sie durch einige einfache Datenanalyse-Projektideen für Anfänger, wobei der Schwerpunkt auf Data Scraping, explorativer Analyse und Datenvisualisierung liegt.
Beginnen wir also mit einigen der besten Datenanalyse-Projektideen für Anfänger, die Ihnen bei der Entwicklung eines soliden Portfolios helfen und den Wert Ihres Lebenslaufs steigern, während Sie im Bereich der Datenwissenschaft vorankommen.
Ideen für Data-Scraping-Projekte
Data Scraping ist der erste Schritt, der den Prozess startet, wenn Sie ein Datenanalyseprojekt starten. Wie der Name schon sagt, bezieht es sich auf das Sammeln oder Zusammenführen von Daten aus dem Internet und deren Organisation in einem verwendbaren Format. Tools wie Octoparse, Parsehub oder sogar Bibliotheken wie Scrapy oder Beautiful Soup können dabei helfen, den Prozess des Daten- oder Web-Scrapings zu automatisieren.
#1. Suchmaschinenoptimierung
Dabei handelt es sich um eine Methode zum Einsatz von Tools, um sicherzustellen, dass Ihre Website einen hohen Rang auf der Google Search Engine Results Page (SERP) erhält, was allgemein als SEO bezeichnet wird. Sie können auf alle Schlüsselwörter zugreifen, die Konkurrenzunternehmen zur Beschreibung ihrer Websites verwenden, indem Sie die Rankings ihrer Websites mithilfe von Daten-Scraping-Tools scraping. Hierfür ist in erster Linie das SEO-Team verantwortlich, das die leistungsstärksten Keywords zusammenstellt.
Jede Marke in der Millennial- und Gen-Z-Generation ist sich der entscheidenden Rolle bewusst, die Social-Media-Plattformen beim Aufbau von Kundenbeziehungen spielen. Eine Bemerkung über die schlechte Qualität oder den schlechten Service des Produkts kann schnell dem Ruf der Marke schaden.
Was können wir also dagegen tun? Die riesigen Datenmengen, die in sozialen Medien generiert werden, können mithilfe von Data-Scraping-Tools gesammelt werden. Diese Informationen sind für Ihr Unternehmen relevant und helfen Ihnen dabei, Kommentare zu den mit Ihrer Marke verbundenen Waren oder Dienstleistungen zu identifizieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie keine Online-Erwähnungen Ihrer Marke verpassen, die diese in ein negatives Licht rücken. Wenn Sie es entdecken, können Sie eine Lösung planen.
#3. Aktienanalyse
Die Idee für ein Datenanalyseprojekt, das auf den Finanzbereich angewendet werden kann, ist die Aktienforschung. Eigenkapital ist der Betrag, den ein Unternehmen an seine Aktionäre zurückgeben würde, wenn alle seine Vermögenswerte verkauft und alle Schulden beglichen würden. Nach Abzug aller mit diesem Vermögenswert verbundenen Schulden kann man sich das auch als prozentualen Besitzanteil an einem Unternehmen oder Vermögenswert vorstellen.
Projektideen für explorative Datenanalyse
Explorative Datenanalyseprojekte sind die neueste Kategorie von Datenanalyseprojekten. Es untersucht die Datenstruktur und ermöglicht es Ihnen, mehr über ihre Mustererkennungseigenschaften, auch bekannt als EDA, zu erfahren. Hierzu können Sprachen wie R und Python verwendet werden, da sie über integrierte Algorithmen verfügen, mit denen Sie die Aufgabe für Sie erledigen können.
Darüber hinaus hilft das Verfahren dabei, die Daten zu bereinigen, wichtige Variablen zu entfernen und Ihre Kernhypothesen zu testen. Es ist eine der zeitaufwändigsten Aufgaben für jeden Datenanalysten. Es ist jedoch eines der zufriedenstellendsten Verfahren.
#4. Weltglücksbericht
Die zehn glücklichsten Nationen der Welt wurden in mehreren Artikeln besprochen. Haben wir das nicht? Erwägen Sie die Erstellung eines Weltglücksberichts unter Verwendung dieser Projektidee zur explorativen Datenanalyse.
Der Glückswert, der den „Glücksgrad“ einer Nation angibt, wird durch Mittelung von sechs verschiedenen Variablen berechnet. Diese sechs Elemente sind Geldleistung, soziale Unterstützung, Freiheit, Korruptionsfreiheit, Lebenserwartung und Großzügigkeit.
Der erste Schritt in diesem Prozess ist die Erfassung aller für Ihr Projekt erforderlichen Daten. Sie können den Datensatz von hier übernehmen und ihn zur Analyse der Muster und Datenstrukturen verwenden, die zur Erstellung dieses Berichts verwendet wurden. Wenn Sie den Datensatz untersuchen, verfeinern Sie Ihre technischen Fähigkeiten und erleichtern es Ihnen, die Ziele zu erkennen und zu erreichen, die Sie sich für Ihr Projekt gesetzt haben.
#5. Erkennung globaler Selbstmordraten
Die jährlichen Selbstmordraten auf der ganzen Welt geben weiterhin Anlass zur Sorge. Im krassen Gegensatz zum vorherigen Projekt können Sie diese Projektidee zur Datenanalyse nutzen, um die Anzahl der weltweit auftretenden Selbstmordvorfälle zu ermitteln. Die Idee hinter diesem Datensatz, den Sie als Referenz verwenden können, bestand darin, herauszufinden, ob ein Zusammenhang zwischen diesen Indikatoren und den Selbstmordraten besteht.
Um festzustellen, ob es bei diesen Selbstmordraten Muster gibt, können Sie diesen Datensatz untersuchen. Sie können auch sehen, ob Männer häufiger Selbstmord begehen und ob die Selbstmordrate insgesamt steigt oder sinkt. Diese Analyse wird Ihnen bei der Beurteilung der prozentualen Selbstmordrate helfen.
Projektideen zur Datenvisualisierung
Jeder kann Fakten lesen, aber das menschliche Gehirn ist immer von Bildern fasziniert. Bei der Datenvisualisierung geht es um die grafische Darstellung von Daten in Form von Diagrammen, Balkendiagrammen und Kreisdiagrammen. Gute Bilder sind immer eine wunderbare Ergänzung für jedes Datenanalyse-Repertoire. Zu den Visualisierungstools gehören Google Charts, Tableau und Canva Graph Maker.
#6. Finden Sie den Prozentsatz der Umweltverschmutzung in den USA heraus.
Den von der American Lung Association veröffentlichten Daten zufolge wird im Jahr 2020 etwa die Hälfte der US-Bevölkerung, also fast 150 Millionen Menschen, einer starken Luftverschmutzung ausgesetzt sein, die ihre Gesundheit gefährdet. Aufgrund der COVID-Krise wurde in dieser Zeit ein Großteil des Jahres im Lockdown verbracht! Bedenken Sie, wie viel schlimmer es wäre, wenn wir die Daten für Tage abrufen würden, an denen es keine CO2-Belastung gab.
Welche US-Bundesstaaten sind am stärksten und am wenigsten verschmutzt? können mit Hilfe dieses Datenvisualisierungsprojekts beantwortet werden. oder Vergleich der Verschmutzungsmenge der letzten zehn Jahre mit der erwarteten Menge in den nächsten zehn Jahren.
Die Washington Post nutzte Datenanalysetechnologien, um nach der berüchtigten Sonnenfinsternis im August 2017 ein interaktives Tool zu entwickeln. Dies war die erste Sonnenfinsternis seit über einem Jahrhundert, die die USA von Küste zu Küste durchquerte. Dazu gehören eine globale Darstellung des Verlaufs der Sonnenfinsternis und Vorhersagen für alle bevorstehenden Verläufe der Sonnenfinsternis bis zum Jahr 2080!
Wie viele Finsternisse Sie in Ihrem Leben noch haben, können Sie durch Eingabe Ihres Geburtsjahres herausfinden. Sehen Sie sich dieses fantastische Dienstprogramm hier an. Eine ähnliche Idee kann verwendet werden, um jede bevorstehende Mondfinsternis zu lokalisieren!
Datenanalyseprojekt für Anfänger
Als angehender Datenanalyst sollten Sie einige wichtige Kompetenzen in Ihrem Portfolio hervorheben. Die Aufgaben, die für viele Datenanalystenberufe häufig unerlässlich sind, spiegeln sich in diesen Vorschlägen für unerfahrene Datenanalyseprojekte wider.
#1. Web-Scraping
Obwohl viele erstklassige (und kostenlose) öffentliche Datensätze online verfügbar sind, möchten Sie möglicherweise potenziellen Arbeitgebern zeigen, dass Sie Ihre Daten auch finden und auslesen können. Darüber hinaus können Sie durch das Erlernen des Scrapings von Webdaten Datensätze finden und verwenden, die für Ihre Interessen relevant sind, unabhängig davon, ob sie bereits zusammengestellt wurden oder nicht.
Beispiel für ein Web-Scraping-Projekt: Um die Häufigkeit bestimmter Begriffe zu ermitteln, hat Todd W. Schneider von Wedding Crunchers von 60,000 bis 1981 fast 2016 Hochzeitsankündigungen der New York Times durchsucht.
#2. Datenreinigung
Das Bereinigen von Daten, damit sie für die Analyse geeignet sind, ist ein großer Teil Ihrer Arbeit als Datenanalyst. Das Löschen unrichtiger und doppelter Daten, das Beheben etwaiger Datenlücken und das Sicherstellen, dass die Formatierung der Daten konsistent ist, wird als „Datenbereinigung“ bezeichnet, manchmal auch als „Datenbereinigung“.
Beispielhaftes Datenbereinigungsprojekt: In diesem Medium-Beitrag beschreibt der Datenanalyst Raahim Khan, wie er eine Reihe täglich aktualisierter Statistiken zu beliebten YouTube-Videos bereinigt hat.
#3. Explorative Datenanalyse (EDA)
Bei der Datenanalyse geht es darum, die Daten zur Beantwortung von Fragen zu nutzen. EDA oder explorative Datenanalyse hilft bei der Bestimmung der zu stellenden Fragen. Dies könnte unabhängig von oder parallel zur Datenbereinigung durchgeführt werden. In jedem Fall müssen Sie bei diesen ersten Anfragen die folgenden Aufgaben erledigen.
Beispiel eines explorativen Datenanalyseprojekts: Dieser Datenanalyst verwendete einen Kaggle-Datensatz aus dem Jahr 2013 über amerikanische Universitäten, um die Faktoren zu untersuchen, die die Entscheidungen der Studenten darüber beeinflussen, welche Universitäten sie besuchen möchten.
#4. Stimmungsanalyse
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) nutzt die Technik der Stimmungsanalyse, um festzustellen, ob Texteingaben neutral, positiv oder negativ sind. Eine Liste von Wörtern und den damit verbundenen Emotionen wird als „Lexikon“ bezeichnet und kann auch zur Identifizierung einer bestimmten Stimmung verwendet werden.
Beispiel für ein Sentiment-Analyseprojekt: In diesem Blog-Beitrag zum Thema „Towards Data Science“ wird die Verwendung sprachlicher Hinweise in Tweets zur Unterstützung der Diagnose von Depressionen als Beispiel für eine Sentiment-Analyse-Studie untersucht.
#5. Datenvisualisierung
Menschen sind visuelle Wesen. Daher ist die Datenvisualisierung ein wirksames Werkzeug, um Fakten in eine ansprechende Erzählung umzuwandeln, die zum Handeln motiviert. Hervorragende Visualisierungen machen nicht nur Spaß, sondern können auch das Erscheinungsbild Ihres Portfolios erheblich verbessern.
Die Datenanalystin Hannah Yan Han hat eine Grafik erstellt, die die erforderlichen Fähigkeiten für 60 verschiedene Sportarten darstellt, um festzustellen, welche die schwierigsten sind.
Beispiele für Datenanalyseprojekte
Um Ihnen zu helfen, besser zu verstehen, wie diese Elemente in der Praxis eingesetzt werden könnten, bieten wir einige praktische Beispiele für Datenanalyse-Projektideen für Anfänger an, die sie effektiv integriert haben.
Sie können die vielen Schwierigkeiten und Chancen, die die Arbeit mit tatsächlichen Daten und modernen Technologien mit sich bringt, besser verstehen, wenn Sie sich diese Beispiele für Projektideen zur Datenanalyse ansehen.
Darüber hinaus entwickeln Sie möglicherweise eine Denkweise, die sich darauf konzentriert, bemerkenswerte Projekte zu entwickeln, die nicht nur Ihr technisches Fachwissen unter Beweis stellen, sondern auch einen Mehrwert für die Gemeinschaft oder den Sektor schaffen.
#1. Überwachung der Luftqualität in Echtzeit
Um präzise Vorhersagen zur Luftqualität zu erstellen, sammelt das Echtzeit-Luftqualitätsüberwachungsprojekt Sensordaten von mehreren Orten und verarbeitet sie mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens. Dieses Datenanalyseprojekt bietet möglicherweise Methoden und Vorschriften für das Verschmutzungsmanagement sowie Hochrisikogebiete und Schadstoffquellen.
#2. Verkehrsmanagement und -optimierung
Im Projekt zur Verkehrssteuerung und -optimierung werden Verkehrsdaten von verschiedenen Sensoren, GPS-Geräten und Mobiltelefonen gesammelt und maschinelle Lernmodelle zur Vorhersage von Verkehrsfluss und Staus eingesetzt. Das Projekt kann zur Optimierung von Transportrouten beitragen, Reisezeit und Kraftstoffverbrauch verkürzen sowie die Infrastruktur und Verkehrssicherheit verbessern.
#3. Analyse und Optimierung des Energieverbrauchs
Die Analyse und Optimierung des Energieverbrauchs des Projekts umfasst das Sammeln von Informationen über den Energieverbrauch von Haushalten und Gebäuden sowie die Anwendung maschineller Lernmodelle zur Prognose und Steuerung des Energieverbrauchs. Dieses Datenanalyseprojekt kann die Entwicklung nachhaltiger Energiepraktiken unterstützen, Energieverschwendung und -kosten reduzieren und Potenzial für Energieeinsparungen ermitteln.
#4. Vorhersage der Kundenabwanderung für Telekommunikationsunternehmen
Um die Kundenfluktuation abzuschätzen und gezielte Marketingkampagnen vorzuschlagen, sammelt das Projekt zur Vorhersage der Kundenabwanderung Verbraucherinformationen von Telekommunikationsanbietern.
Das Projekt kann Umsatz und Rentabilität steigern, gleichzeitig Kundenbeschwerden verringern und die Kundenbindung verbessern.
Was ist ein Datenanalyseprojekt?
Die einfachste Art der Projektdatenanalyse ist die Verwendung historischer und aktueller Projektdaten, um kluge Entscheidungen zur Projektabwicklung zu erleichtern.
Wie schreibt man ein Datenanalyseprojekt?
Welches Format sollte ein Bericht über eine Datenanalyse haben?
- Überblick. Geben Sie das Problem an.
- Modell und Daten. Welche Informationen haben Sie verwendet und wie sind Sie dabei vorgegangen?
- Ergebnisse. Fügen Sie alle Abbildungen und Tabellen, die zur Untermauerung Ihrer Argumentation erforderlich sind, in Ihren Ergebnisabschnitt ein.
- Fazit.
Welches Projekt eignet sich am besten für einen Datenanalysten?
Datenanalysten sollten Folgendes verwenden:
- Web Scraping
- Explorative Datenanalyse
- Datenvisualisierung
- Stimmungsanalyse
- Datenreinigung
Was sind die 4 Bereiche der Datenanalyse?
Deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen sind die vier Hauptkategorien der Datenanalyse.
Was sind die fünf C's der Datenanalyse?
Zu den fünf C’s der Datenanalyse-Softskills gehören Kommunikation, Kooperation, kritisches Denken, Neugier und Kreativität, von denen viele miteinander verbunden sind.
Was sind die drei Arten der Datenanalyse?
Unternehmen verlassen sich bei der Entscheidungsfindung auf drei verschiedene Formen der Analyse: deskriptive Analyse, die erklärt, was passiert ist; Predictive Analytics, die uns zeigt, was passieren könnte; und präskriptive Analysen, die erklären, was in Zukunft passieren sollte.
Zusammenfassung
Nach dem Erwerb grundlegender Fähigkeiten ist der Aufbau eines soliden Portfolios erforderlich, damit Sie Ihr Wissen unter Beweis stellen können. Darüber hinaus erwerben Sie neue Fähigkeiten, Funktionen und Ideen, die Ihnen in Ihrem Berufsleben helfen werden.
In diesem Artikel haben wir anhand von Beispielen einfache Projektideen zur explorativen Datenanalyse kennengelernt. Darüber hinaus haben wir Projekte zu explorativen Daten und prädiktiver Analyse, Wahrscheinlichkeit und Statistik, Datenmanipulation und -visualisierung sowie Datenbereinigung und -aufnahme abgedeckt.
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Bibliographie
