Es hora de poner en práctica su nuevo conocimiento de las capacidades de análisis de datos trabajando en proyectos. Los empleadores prefieren contratar a estudiantes que hayan trabajado en varios proyectos y buscan trabajadores capacitados en ingesta y limpieza de datos, manipulación de datos, probabilidad y estadísticas, análisis predictivo e informes. Este blog proporcionará ejemplos de ideas de proyectos de análisis de datos para principiantes, expertos y estudiantes de último año.
No es necesario aprender un nuevo idioma o un conjunto de habilidades. Todo se reduce a comprender los datos e identificar los hechos clave. Para mejorar su capacidad de comprender los datos y proporcionar informes para personas no técnicas, debe trabajar en una variedad de proyectos.
Ideas de proyectos de análisis de datos
Todo científico de datos necesita aprender análisis de datos porque cada tarea comienza con la evaluación de datos. Este es solo uno de los argumentos clave a favor de tener una comprensión práctica y práctica de los proyectos de análisis de datos. En esta sección, lo guiaremos a través de algunas ideas simples de proyectos de análisis de datos para principiantes, con énfasis en el raspado de datos, el análisis exploratorio y la visualización de datos.
Entonces, comencemos con algunas de las mejores ideas de proyectos de análisis de datos para principiantes que ayudarán en el desarrollo de una cartera sólida y aumentarán el valor de su currículum a medida que avanza en el campo de la ciencia de datos.
Ideas de proyectos de raspado de datos
El raspado de datos es el paso inicial que inicia el proceso cuando inicia cualquier proyecto de análisis de datos. Como su nombre lo indica, se refiere a recopilar o agrupar datos de la web y organizarlos en un formato que se pueda usar. Herramientas como Octoparse, Parsehub o incluso bibliotecas como Scrapy o Beautiful Soup pueden ayudar a automatizar el proceso de extracción de datos o web.
#1. Optimización de motores de búsqueda
Es un método de emplear herramientas para asegurarse de que su sitio web reciba una clasificación alta en la página de resultados del motor de búsqueda de Google (SERP), que comúnmente se conoce como SEO. Puede acceder a todas las palabras clave que utilizan las empresas rivales para describir sus sitios web extrayendo las clasificaciones de sus sitios web utilizando herramientas de extracción de datos. El equipo de SEO, que recopila las palabras clave de mayor rendimiento, es el principal responsable de esto.
Cada marca en las generaciones millennial y Gen Z es consciente del papel crucial que juegan las plataformas de redes sociales en el desarrollo de relaciones con los clientes. Un comentario sobre la mala calidad o servicio del producto puede dañar rápidamente la reputación de la marca.
¿Qué podemos, por lo tanto, hacer al respecto? La gran cantidad de datos que se generan en las redes sociales se puede recopilar utilizando herramientas de extracción de datos. Esta información es pertinente para su negocio y lo ayuda a identificar comentarios sobre los bienes o servicios asociados con su marca. Garantizará que no te pierdas ninguna mención en línea de tu marca que la pinte de forma negativa. Si lo descubre, puede planificar una solución.
#3. Análisis de renta variable
La idea de un proyecto de análisis de datos que se puede aplicar al campo de las finanzas es la investigación de acciones. El capital es la cantidad que una empresa devolvería a sus accionistas si se vendieran todos sus activos y se liquidaran todas sus deudas. Después de restar todas las deudas relacionadas con ese activo, también se puede considerar como un porcentaje de propiedad de una empresa o activo.
Ideas de proyectos de análisis exploratorio de datos
Los proyectos de análisis de datos exploratorios son la categoría más nueva de proyectos de análisis de datos. Examina la estructura de datos y le permite conocer sus propiedades de detección de patrones, también conocidas como EDA. Se pueden usar lenguajes como R y Python para lograr esto porque tienen algoritmos integrados que se pueden usar para completar la tarea por usted.
Además, el procedimiento ayuda a limpiar los datos, eliminando variables cruciales y probando sus hipótesis centrales. Es una de las tareas que consume más tiempo para cualquier analista de datos. Sin embargo, es uno de los procedimientos más satisfactorios.
#4. Informe mundial de la felicidad
Las 10 naciones más felices del mundo se han discutido en varios artículos. ¿No es así? Considere hacer un Informe mundial de la felicidad utilizando esta idea de proyecto de análisis de datos exploratorios.
El puntaje de felicidad, que identifica el “nivel de felicidad” de una nación, se calcula promediando seis variables diferentes. Estos seis elementos son la producción monetaria, el apoyo social, la libertad, la falta de corrupción, la esperanza de vida y la generosidad.
Recopilar todos los datos necesarios para su proyecto es el primer paso de este proceso. Puede tomar el conjunto de datos de aquí y utilizarlo para analizar los patrones y las estructuras de datos utilizados para construir este informe. A medida que examina el conjunto de datos, refinará sus habilidades técnicas y le facilitará la identificación y el logro de los objetivos que ha establecido para su proyecto.
#5. Detección de tasas globales de suicidio
Las tasas de suicidio anuales en todo el mundo siguen siendo motivo de preocupación. En marcado contraste con el proyecto anterior, puede utilizar esta idea de proyecto de análisis de datos para encontrar la cantidad de incidentes de suicidio que ocurren en todo el mundo. La idea detrás de este conjunto de datos que puede usar como referencia fue ver si había alguna correlación entre estos indicadores y las tasas de suicidio.
Para ver si hay algún patrón en estas tasas de suicidio, puede investigar este conjunto de datos. También puede ver si los hombres se suicidan a una tasa más alta y si la tasa total de suicidios está aumentando o disminuyendo. Su evaluación de los porcentajes de tasa de suicidio se verá favorecida por este análisis.
Ideas de proyectos de visualización de datos
Cualquiera puede leer hechos, pero el cerebro humano siempre está intrigado por las imágenes. La visualización de datos se ocupa de la visualización gráfica de datos en forma de gráficos, gráficos de barras y gráficos circulares. Las buenas imágenes siempre son un complemento maravilloso para cualquier repertorio de análisis de datos. Algunas de las herramientas de visualización son Google Charts, Tableau y Canva Graph Maker.
#6. Averigüe el porcentaje de contaminación en los EE.UU.
Según los datos publicados por la American Lung Association, en 2020, cerca de la mitad de la población de EE. UU., lo que corresponde a casi 150 millones de personas, estará expuesta a niveles severos de contaminación del aire que pondrán en peligro su salud. ¡Debido a la crisis de COVID, gran parte del año se pasó encerrado durante este tiempo! Considere cuánto peor sería si tuviéramos que recuperar los datos de los días en que no hubo contaminación por CO2.
¿Qué estados de EE. UU. son los más y los menos contaminados? se puede responder con la ayuda de este proyecto de visualización de datos. o comparar la cantidad de contaminación en los últimos diez años con la esperada en los próximos diez.
The Washington Post usó tecnologías de análisis de datos para desarrollar una herramienta interactiva después del infame eclipse solar de agosto de 2017. Este fue el primer eclipse que cruzó los EE. UU. de costa a costa en más de un siglo. ¡Esto incluye una representación global de la trayectoria del eclipse y pronósticos para todas las trayectorias de los próximos eclipses hasta 2080!
Puede averiguar cuántos eclipses le quedan en su vida ingresando su año de nacimiento. Vea esta fantástica utilidad aquí. ¡Se puede usar una idea similar para ubicar cada próximo eclipse lunar!
Proyecto de análisis de datos para principiantes
Como posible analista de datos, debe resaltar algunas competencias cruciales en su cartera. Los deberes que con frecuencia son esenciales para muchas profesiones de analistas de datos se reflejan en estas sugerencias para proyectos de análisis de datos para principiantes.
#1. raspado web
Si bien hay muchos conjuntos de datos públicos de primer nivel (y gratuitos) disponibles en línea, es posible que desee demostrarles a los empleadores potenciales que también puede ubicar y extraer sus datos. Además, al aprender a recopilar datos web, puede ubicar y usar conjuntos de datos que sean relevantes para sus intereses, ya sea que se hayan reunido o no.
Ejemplo de proyecto de web scraping: para determinar la frecuencia de términos particulares, Todd W. Schneider de Wedding Crunchers raspó casi 60,000 1981 anuncios de bodas del New York Times desde 2016 hasta XNUMX.
#2. Limpieza de datos
Limpiar los datos para que sean adecuados para el análisis es una gran parte de su trabajo como analista de datos. El acto de eliminar datos inexactos y duplicados, abordar cualquier brecha en los datos y garantizar que el formato de los datos sea consistente se conoce como "limpieza de datos", a veces conocido como "depuración de datos".
Ejemplo de proyecto de limpieza de datos: en esta publicación de Medium, el analista de datos Raahim Khan describe cómo limpió un conjunto de estadísticas actualizadas diariamente en videos populares de YouTube.
#3. Análisis exploratorio de datos (EDA)
El análisis de datos tiene que ver con el uso de los datos para responder preguntas. EDA, o análisis exploratorio de datos, ayuda en el proceso de determinar qué preguntas plantear. Esto podría llevarse a cabo independientemente o junto con la limpieza de datos. En cualquier caso, debe realizar las siguientes tareas durante estas primeras consultas.
Ejemplo de un proyecto de análisis de datos exploratorio: este analista de datos usó un conjunto de datos de Kaggle de 2013 sobre universidades estadounidenses para investigar los factores que influyen en las decisiones de los estudiantes sobre a qué universidades asistir.
#4. Análisis de los sentimientos
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) utiliza la técnica de análisis de sentimientos para determinar si la entrada de texto es neutral, positiva o negativa. Una lista de palabras y las emociones con las que están asociadas se conoce como "léxico" y también se puede usar para identificar un estado de ánimo específico.
Ejemplo de proyecto de análisis de sentimientos: esta publicación de blog sobre Hacia la ciencia de datos examina el uso de claves lingüísticas en los tweets para ayudar en el diagnóstico de la depresión como un ejemplo de un estudio de análisis de sentimientos.
#5. Visualización de datos
Las personas somos seres visuales. Como resultado, la visualización de datos es una herramienta eficaz para convertir los hechos en una narrativa atractiva que motive la acción. Además de ser agradable de producir, las excelentes visualizaciones pueden mejorar drásticamente la apariencia de su cartera.
La analista de datos Hannah Yan Han creó un gráfico de los niveles de habilidad necesarios para 60 deportes diferentes para determinar cuáles son los más difíciles.
Ejemplos de proyectos de análisis de datos
Para ayudarlo a comprender mejor cómo se pueden usar estos elementos en la práctica, ofreceremos algunos ejemplos del mundo real de ideas de proyectos de análisis de datos para principiantes que los han incorporado de manera efectiva.
Puede comprender mejor las muchas dificultades y oportunidades que surgen al trabajar con datos reales y tecnologías contemporáneas al observar estos ejemplos de ideas de proyectos de análisis de datos.
Además, puede comenzar a adoptar una mentalidad centrada en generar proyectos notables que no solo muestren su experiencia técnica sino que también agreguen valor a la comunidad o el sector.
#1. Monitoreo de la calidad del aire en tiempo real
Para producir pronósticos precisos de la calidad del aire, el proyecto de monitoreo de la calidad del aire en tiempo real recopila datos de sensores de múltiples lugares y los procesa utilizando modelos de aprendizaje automático. Este proyecto de análisis de datos podría ofrecer métodos y regulaciones de gestión de la contaminación, así como áreas de alto riesgo y fuentes contaminantes.
#2. Gestión y optimización del tráfico
En el proyecto de gestión y optimización del tráfico, se recopilan datos de tráfico de varios sensores, unidades de GPS y teléfonos móviles, y se utilizan modelos de aprendizaje automático para pronosticar el flujo de tráfico y la congestión. El proyecto puede ayudar en la optimización de las rutas de transporte, reducir el tiempo de viaje y el consumo de combustible, y mejorar la infraestructura y la seguridad vial.
#3. Análisis y Optimización del Consumo Energético
El análisis y la optimización del consumo de energía del proyecto comprenden la recopilación de información sobre el uso de energía de los hogares y edificios y la aplicación de modelos de aprendizaje automático para pronosticar y administrar el uso de energía. Este proyecto de análisis de datos puede respaldar el desarrollo de prácticas energéticas sostenibles, reducir el desperdicio y los gastos de energía y encontrar potencial para el ahorro de energía.
#4. Predicción de abandono de clientes para empresas de telecomunicaciones
Para estimar la rotación de clientes y sugerir campañas de marketing enfocadas, el proyecto de predicción de abandono de clientes recopila información del consumidor de los proveedores de telecomunicaciones.
El proyecto puede mejorar los ingresos y la rentabilidad al mismo tiempo que disminuye las quejas de los clientes y mejora la retención de clientes.
¿Qué es un Proyecto de Análisis de Datos?
El tipo más simple de análisis de datos de proyectos es el uso de datos históricos y actuales del proyecto para facilitar decisiones acertadas de entrega de proyectos.
¿Cómo se escribe un proyecto de análisis de datos?
¿Qué formato debe tener un informe sobre un análisis de datos?
- Descripción general. Especifique el problema.
- Modelo y datos. ¿Qué información usó y cómo lo hizo?
- Resultados. Incluya las figuras y tablas necesarias para respaldar su argumento en la sección de resultados.
- Conclusión.
¿Qué proyecto es mejor para un analista de datos?
Los analistas de datos deben usar:
- Raspado web
- Análisis exploratorio de datos
- Visualización de datos
- Análisis de los sentimientos
- Limpieza de datos
¿Cuáles son las 4 áreas de análisis de datos?
El análisis descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo son las cuatro categorías principales del análisis de datos.
¿Cuáles son las cinco C del análisis de datos?
Las habilidades blandas de las cinco C de análisis de datos incluyen comunicación, cooperación, pensamiento crítico, curiosidad y creatividad, muchas de las cuales están interconectadas.
¿Cuáles son los tres 3 tipos de análisis de datos?
Las empresas confían en tres formas diferentes de análisis para ayudarlos a tomar decisiones: análisis descriptivo, que explica lo que ha ocurrido; analítica predictiva, que nos muestra lo que puede pasar; y análisis prescriptivos, que explican lo que debería ocurrir en el futuro.
Conclusión
Es necesario construir un portafolio sólido luego de adquirir habilidades fundamentales para que puedas demostrar tus conocimientos. Además, adquirirá nuevas habilidades, características e ideas que lo ayudarán en su vida laboral.
En este artículo, aprendimos sobre ideas de proyectos simples para el análisis exploratorio de datos con ejemplos. Además, hemos cubierto proyectos sobre datos exploratorios y análisis predictivo, probabilidad y estadísticas, manipulación y visualización de datos, y limpieza e ingestión de datos.
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Referencias
