Il est temps de mettre à profit vos nouvelles connaissances sur les capacités d'analyse de données en travaillant sur des projets. Les employeurs préfèrent embaucher des étudiants qui ont travaillé sur plusieurs projets et recherchent des travailleurs qualifiés dans l'ingestion et le nettoyage des données, la manipulation des données, les probabilités et les statistiques, l'analyse prédictive et le reporting. Ce blog fournira des exemples d'idées de projets d'analyse de données pour les débutants, les experts et les étudiants de dernière année.
Il n'est pas nécessaire d'apprendre une nouvelle langue ou un ensemble de compétences. Tout se résume à comprendre les données et à identifier les faits clés. Pour améliorer votre capacité à comprendre les données et à fournir des rapports à des personnes non techniques, vous devez travailler sur une variété de projets.
Idées de projets d'analyse de données
Chaque scientifique des données doit apprendre l'analyse des données, car chaque mission commence par l'évaluation des données. Ce n'est là qu'un des principaux arguments en faveur d'une compréhension pratique et pratique des projets d'analyse de données. Dans cette section, nous vous présenterons quelques idées de projets d'analyse de données simples pour les débutants, en mettant l'accent sur le grattage des données, l'analyse exploratoire et la visualisation des données.
Commençons donc avec quelques-unes des meilleures idées de projets d'analyse de données pour les débutants qui aideront au développement d'un portefeuille solide et augmenteront la valeur de votre CV à mesure que vous progresserez dans le domaine de la science des données.
Idées de projets de récupération de données
Le scraping de données est l'étape initiale qui démarre le processus lorsque vous démarrez un projet d'analyse de données. Comme son nom l'indique, il s'agit de collecter ou de regrouper des données sur le Web et de les organiser dans un format utilisable. Des outils comme Octoparse, Parsehub ou même des bibliothèques comme Scrapy ou Beautiful Soup peuvent aider à automatiser le processus de grattage des données ou du Web.
#1. optimisation du moteur de recherche
Il s'agit d'une méthode d'utilisation d'outils pour s'assurer que votre site Web reçoit un classement élevé sur la page de résultats du moteur de recherche Google (SERP), communément appelée SEO. Vous pouvez accéder à tous les mots clés que les entreprises concurrentes utilisent pour décrire leurs sites Web en grattant le classement de leurs sites Web à l'aide d'outils de grattage de données. L'équipe SEO, qui compile les mots-clés les plus performants, en est principalement responsable.
Chaque marque des générations du millénaire et de la génération Z est consciente du rôle crucial que jouent les plateformes de médias sociaux dans le développement des relations avec les clients. Un commentaire sur la mauvaise qualité ou le service du produit peut rapidement nuire à la réputation de la marque.
Que pouvons-nous donc y faire ? La grande quantité de données générées sur les réseaux sociaux peut être collectée à l'aide d'outils de récupération de données. Ces informations sont pertinentes pour votre entreprise et vous aident à identifier les commentaires sur les biens ou services associés à votre marque. Cela garantira que vous ne manquerez aucune mention en ligne de votre marque qui la dépeint sous un jour négatif. Si vous le découvrez, vous pouvez planifier une solution.
#3. Recherche sur les actions
L'idée d'un projet d'analyse de données pouvant être appliqué au domaine de la finance est la recherche sur les actions. Les capitaux propres sont le montant qu'une entreprise restituerait à ses actionnaires si tous ses actifs étaient vendus et toutes ses dettes réglées. Après avoir soustrait toutes les dettes liées à cet actif, il peut également être considéré comme un pourcentage de propriété dans une entreprise ou un actif.
Idées de projets d'analyse de données exploratoires
Les projets d'analyse de données exploratoires sont la nouvelle catégorie de projets d'analyse de données. Il examine la structure des données et vous permet d'en savoir plus sur ses propriétés de détection de modèle, également appelées EDA. Des langages comme R et Python peuvent être utilisés pour accomplir cela car ils ont des algorithmes intégrés qui peuvent être utilisés pour effectuer la tâche à votre place.
De plus, la procédure aide à nettoyer les données, à supprimer les variables cruciales et à tester vos hypothèses de base. C'est l'une des tâches les plus chronophages pour tout analyste de données. Cependant, c'est l'une des procédures les plus satisfaisantes.
#4. Rapport mondial sur le bonheur
Les 10 nations les plus heureuses du monde ont été discutées dans plusieurs articles. N'avons-nous pas? Envisagez de créer un rapport sur le bonheur dans le monde en utilisant cette idée de projet d'analyse de données exploratoire.
Le score de bonheur, qui identifie le « niveau de bonheur » d'une nation, est calculé en faisant la moyenne de six variables différentes. Ces six éléments sont la production monétaire, le soutien social, la liberté, l'absence de corruption, l'espérance de vie et la générosité.
La collecte de toutes les données nécessaires à votre projet est la première étape de ce processus. Vous pouvez prendre l'ensemble de données à partir d'ici et l'utiliser pour analyser les modèles et les structures de données utilisés pour construire ce rapport. Au fur et à mesure que vous examinez l'ensemble de données, cela affinera vos capacités techniques et vous permettra d'identifier et d'atteindre plus facilement les objectifs que vous avez définis pour votre projet.
#5. Détection des taux mondiaux de suicide
Les taux de suicide annuels à travers le monde restent un sujet d'inquiétude. Contrairement au projet précédent, vous pouvez utiliser cette idée de projet d'analyse de données pour trouver le nombre d'incidents de suicide qui se produisent dans le monde. L'idée derrière cet ensemble de données que vous pouvez utiliser comme référence était de voir s'il y avait une corrélation entre ces indicateurs et les taux de suicide.
Pour voir s'il existe des tendances dans ces taux de suicide, vous pouvez enquêter sur cet ensemble de données. Vous pouvez également voir si les hommes se suicident à un taux plus élevé et si le taux de suicide total augmente ou diminue. Votre évaluation des pourcentages de taux de suicide sera facilitée par cette analyse.
Idées de projets de visualisation de données
N'importe qui peut lire des faits, mais le cerveau humain est toujours intrigué par les images. La visualisation des données traite de l'affichage graphique des données sous forme de graphiques, d'histogrammes et de camemberts. De bons visuels constituent toujours un merveilleux complément à tout répertoire d'analyse de données. Certains des outils de visualisation sont Google Charts, Tableau et Canva Graph Maker.
#6. Découvrez le pourcentage de pollution aux États-Unis.
Selon les données publiées par l'American Lung Association, en 2020, environ la moitié de la population américaine, ce qui correspond à près de 150 millions d'individus, sera exposée à de graves niveaux de pollution de l'air qui mettront leur santé en danger. En raison de la crise du COVID, une grande partie de l'année a été passée sous confinement pendant cette période ! Considérez à quel point ce serait pire si nous devions récupérer les données des jours où il n'y avait pas de pollution au CO2.
Quels États américains sont les plus et les moins pollués ? peut être répondu à l'aide de ce projet de visualisation de données. ou comparer la quantité de pollution au cours des dix dernières années à celle prévue au cours des dix prochaines.
Le Washington Post a utilisé des technologies d'analyse de données pour développer un outil interactif à la suite de la tristement célèbre éclipse solaire d'août 2017. Il s'agissait de la première éclipse à traverser les États-Unis d'un océan à l'autre depuis plus d'un siècle. Cela inclut une représentation globale de la trajectoire de l'éclipse et des prévisions pour toutes les trajectoires d'éclipse à venir jusqu'en 2080 !
Vous pouvez savoir combien d'éclipses vous avez encore dans votre vie en entrant votre année de naissance. Voir cet utilitaire fantastique ici. Une idée similaire peut être utilisée pour localiser chaque éclipse lunaire à venir !
Projet d'analyse de données pour les débutants
En tant qu'analyste de données potentiel, vous devez mettre en évidence quelques compétences cruciales dans votre portefeuille. Les tâches qui sont souvent essentielles à de nombreuses professions d'analystes de données se reflètent dans ces suggestions de projets d'analyse de données novices.
#1. Récupération Web
Bien qu'il existe de nombreux ensembles de données publiques de premier ordre (et gratuits) disponibles en ligne, vous souhaiterez peut-être montrer aux employeurs potentiels que vous pouvez également localiser et récupérer vos données. De plus, en apprenant à récupérer des données Web, vous pouvez localiser et utiliser des ensembles de données correspondant à vos intérêts, qu'ils aient déjà été assemblés ou non.
Exemple de projet de grattage Web : pour déterminer la fréquence de termes particuliers, Todd W. Schneider de Wedding Crunchers a gratté près de 60,000 1981 annonces de mariage du New York Times de 2016 à XNUMX.
#2. Nettoyage des données
Le nettoyage des données afin qu'elles conviennent à l'analyse est une grande partie de votre travail en tant qu'analyste de données. Le fait de supprimer des données inexactes et en double, de combler les lacunes dans les données et de s'assurer que le formatage des données est cohérent est connu sous le nom de "nettoyage des données", parfois appelé "nettoyage des données".
Exemple de projet de nettoyage des données : dans cet article Medium, l'analyste de données Raahim Khan décrit comment il a nettoyé un ensemble de statistiques mises à jour quotidiennement sur les vidéos populaires de YouTube.
#3. Analyse exploratoire des données (EDA)
L'analyse des données consiste à utiliser les données pour répondre aux questions. L'EDA, ou analyse exploratoire des données, aide à déterminer les questions à poser. Cela pourrait être effectué indépendamment ou parallèlement au nettoyage des données. Dans les deux cas, vous devez effectuer les tâches suivantes lors de ces premières demandes.
Exemple de projet d'analyse exploratoire de données : cet analyste de données a utilisé un ensemble de données Kaggle de 2013 sur les universités américaines pour étudier les facteurs qui influencent les décisions des étudiants concernant les universités à fréquenter.
#4. Analyse des sentiments
Le traitement du langage naturel (TLN) utilise la technique d'analyse des sentiments pour déterminer si l'entrée textuelle est neutre, positive ou négative. Une liste de mots et des émotions auxquelles ils sont associés est connue sous le nom de «lexique», et elle peut également être utilisée pour identifier une humeur spécifique.
Exemple de projet d'analyse des sentiments : cet article de blog sur Vers la science des données examine l'utilisation d'indices linguistiques dans les tweets pour aider au diagnostic de la dépression à titre d'exemple d'étude d'analyse des sentiments.
#5. Visualisation de données
Les gens sont des êtres visuels. Par conséquent, la visualisation des données est un outil efficace pour transformer les faits en un récit engageant qui motive l'action. En plus d'être agréables à produire, d'excellentes visualisations peuvent considérablement améliorer l'apparence de votre portfolio.
L'analyste de données Hannah Yan Han a créé un graphique des niveaux de compétence nécessaires pour 60 sports différents afin de déterminer lesquels sont les plus difficiles.
Exemples de projets d'analyse de données
Pour vous aider à mieux comprendre comment ces éléments pourraient être utilisés dans la pratique, nous vous proposerons des exemples concrets d'idées de projets d'analyse de données pour les débutants qui les ont effectivement incorporés.
Vous pouvez mieux comprendre les nombreuses difficultés et chances qui accompagnent le travail avec des données réelles et des technologies contemporaines en regardant ces exemples d'idées de projets d'analyse de données.
De plus, vous pourriez commencer à adopter un état d'esprit centré sur la création de projets remarquables qui non seulement mettent en valeur votre expertise technique, mais ajoutent également de la valeur à la communauté ou au secteur.
#1. Surveillance de la qualité de l'air en temps réel
Pour produire des prévisions précises sur la qualité de l'air, le projet de surveillance de la qualité de l'air en temps réel collecte des données de capteurs à partir de plusieurs endroits et les traite à l'aide de modèles d'apprentissage automatique. Ce projet d'analyse de données pourrait proposer des méthodes et des réglementations de gestion de la pollution, ainsi que des zones à haut risque et des sources de polluants.
#2. Gestion et optimisation du trafic
Dans le projet de gestion et d'optimisation du trafic, les données de trafic sont collectées à partir de divers capteurs, unités GPS et téléphones mobiles, et des modèles d'apprentissage automatique sont utilisés pour prévoir le flux de trafic et la congestion. Le projet peut aider à optimiser les itinéraires de transport, réduire le temps de trajet et la consommation de carburant, et améliorer les infrastructures et la sécurité routière.
#3. Analyse et optimisation de la consommation d'énergie
L'analyse et l'optimisation de la consommation d'énergie du projet comprennent la collecte d'informations sur la consommation d'énergie des ménages et des bâtiments et l'application de modèles d'apprentissage automatique pour prévoir et gérer la consommation d'énergie. Ce projet d'analyse de données peut soutenir le développement de pratiques énergétiques durables, réduire le gaspillage d'énergie et les dépenses, et trouver un potentiel d'économies d'énergie.
#4. Prédiction du taux de désabonnement des clients pour les entreprises de télécommunications
Pour estimer la rotation des clients et suggérer des campagnes de marketing ciblées, le projet de prévision de la rotation des clients collecte des informations sur les consommateurs auprès des fournisseurs de télécommunications.
Le projet peut améliorer les revenus et la rentabilité tout en diminuant les plaintes des clients et en améliorant la fidélisation des clients.
Qu'est-ce qu'un projet d'analyse de données ?
Le type d'analyse de données de projet le plus simple consiste à utiliser des données de projet historiques et actuelles pour faciliter des décisions judicieuses en matière de livraison de projet.
Comment rédiger un projet d'analyse de données ?
Quel format doit avoir un compte rendu sur une analyse de données ?
- Aperçu. Spécifiez le problème.
- Modèle et données. Quelles informations avez-vous utilisées et comment avez-vous procédé ?
- Résultats. Incluez tous les chiffres et tableaux nécessaires pour étayer votre argument dans la section des résultats.
- Conclusion.
Quel projet convient le mieux à un analyste de données ?
Les analystes de données doivent utiliser :
- Web Scraping
- L'analyse exploratoire des données
- Visualisation de données
- Analyse des sentiments
- Nettoyage de données
Quels sont les 4 domaines d'analyse de données ?
Les analyses descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives sont les quatre principales catégories d'analyse de données.
Quels sont les cinq C de l'analyse de données ?
Les cinq C des compétences générales en analyse de données comprennent la communication, la coopération, la pensée critique, la curiosité et la créativité, dont beaucoup sont interconnectées.
Quels sont les trois 3 types d'analyse de données ?
Les entreprises s'appuient sur trois formes différentes d'analyse pour les aider à prendre des décisions : l'analyse descriptive, qui explique ce qui s'est passé ; l'analyse prédictive, qui nous montre ce qui pourrait arriver ; et l'analyse prescriptive, qui explique ce qui devrait se passer à l'avenir.
Conclusion
Construire un portefeuille solide est nécessaire après avoir acquis des capacités fondamentales afin que vous puissiez démontrer vos connaissances. De plus, vous acquerrez de nouvelles compétences, fonctionnalités et idées qui vous aideront dans votre vie professionnelle.
Dans cet article, nous avons découvert des idées de projets simples pour l'analyse exploratoire des données avec des exemples. De plus, nous avons couvert des projets sur les données exploratoires et l'analyse prédictive, les probabilités et les statistiques, la manipulation et la visualisation des données, ainsi que le nettoyage et l'ingestion des données.
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Bibliographie
