È tempo di mettere a frutto le tue nuove conoscenze sulle capacità di analisi dei dati lavorando sui progetti. I datori di lavoro preferiscono assumere studenti che hanno lavorato a diversi progetti e cercano lavoratori esperti in acquisizione e pulizia dei dati, manipolazione dei dati, probabilità e statistiche, analisi predittiva e reporting. Questo blog fornirà esempi di idee per progetti di analisi dei dati per principianti, esperti e studenti dell'ultimo anno.
Non è necessario imparare una nuova lingua o un insieme di competenze. Tutto si riduce alla comprensione dei dati e all'identificazione dei fatti chiave. Per migliorare la tua capacità di comprendere i dati e fornire report per persone non tecniche, devi lavorare su una varietà di progetti.
Idee per progetti di analisi dei dati
Ogni data scientist deve imparare l'analisi dei dati perché ogni incarico inizia con la valutazione dei dati. Questo è solo uno degli argomenti chiave a favore di una comprensione pratica e pratica dei progetti di analisi dei dati. In questa sezione ti guideremo attraverso alcune semplici idee di progetti di analisi dei dati per principianti, con particolare attenzione allo scraping dei dati, all'analisi esplorativa e alla visualizzazione dei dati.
Quindi iniziamo con alcune delle migliori idee di progetti di analisi dei dati per principianti che aiuteranno nello sviluppo di un solido portfolio e aumenteranno il valore del tuo curriculum man mano che avanzi nel campo della scienza dei dati.
Idee per progetti di scraping dei dati
Lo scraping dei dati è il passaggio iniziale che avvia il processo quando si avvia qualsiasi progetto di analisi dei dati. Come suggerisce il nome, si riferisce alla raccolta o alla messa in comune di dati dal Web e alla loro organizzazione in un formato utilizzabile. Strumenti come Octoparse, Parsehub o persino librerie come Scrapy o Beautiful Soup possono aiutare ad automatizzare il processo di data o web scraping.
# 1. Ottimizzazione del motore di ricerca
È un metodo per utilizzare strumenti per assicurarsi che il tuo sito web riceva un posizionamento elevato nella pagina dei risultati del motore di ricerca di Google (SERP), che è comunemente indicato come SEO. Puoi accedere a tutte le parole chiave che le aziende rivali utilizzano per descrivere i loro siti Web eseguendo lo scraping delle classifiche dei loro siti Web utilizzando strumenti di scraping dei dati. Il team SEO, che compila le parole chiave con le migliori prestazioni, è il principale responsabile di questo.
Ogni marchio delle generazioni Millennial e Gen Z è consapevole del ruolo cruciale che le piattaforme di social media svolgono nello sviluppo delle relazioni con i clienti. Un commento sulla scarsa qualità o sul servizio del prodotto può danneggiare rapidamente la reputazione del marchio.
Cosa possiamo fare, quindi, al riguardo? L'enorme quantità di dati generati sui social media può essere raccolta utilizzando strumenti di data scraping. Queste informazioni sono pertinenti alla tua attività e ti aiutano a identificare i commenti sui prodotti o servizi associati al tuo marchio. Ti garantirà di non perdere nessuna menzione online del tuo marchio che lo dipinga in una luce negativa. Se lo scopri, puoi pianificare una soluzione.
#3. Ricerca sull'equità
L'idea per un progetto di analisi dei dati che può essere applicato al campo della finanza è la ricerca azionaria. Il patrimonio netto è l'importo che una società restituirebbe ai suoi azionisti se tutti i suoi beni fossero venduti e tutti i suoi debiti fossero saldati. Dopo aver sottratto tutti i debiti relativi a quel bene, può anche essere pensato come una percentuale di proprietà di una società o di un bene.
Idee per progetti di analisi esplorativa dei dati
I progetti esplorativi di analisi dei dati sono la categoria più recente di progetti di analisi dei dati. Esamina la struttura dei dati e ti consente di conoscere le sue proprietà di rilevamento del modello, note anche come EDA. Linguaggi come R e Python possono essere utilizzati per ottenere questo risultato perché hanno algoritmi integrati che possono essere utilizzati per completare l'attività per te.
Inoltre, la procedura aiuta a ripulire i dati, rimuovere le variabili cruciali e testare le ipotesi principali. È una delle attività che richiede più tempo per qualsiasi analista di dati. Tuttavia, è una delle procedure più soddisfacenti.
#4. Rapporto sulla felicità mondiale
Le prime 10 nazioni più felici del mondo sono state discusse in diversi articoli. Non è vero? Prendi in considerazione la creazione di un rapporto sulla felicità mondiale utilizzando questa idea di progetto di analisi esplorativa dei dati.
Il punteggio di felicità, che identifica il “livello di felicità” di una nazione, è calcolato calcolando la media di sei diverse variabili. Questi sei elementi sono la produzione monetaria, il sostegno sociale, la libertà, l'assenza di corruzione, l'aspettativa di vita e la generosità.
Raccogliere tutti i dati necessari per il tuo progetto è il primo passo in questo processo. Puoi prendere il set di dati da qui e utilizzarlo per analizzare i modelli e le strutture di dati utilizzati per costruire questo rapporto. Mentre esamini il set di dati, affinerà le tue capacità tecniche e ti renderà più facile identificare e raggiungere gli obiettivi che ti sei prefissato per il tuo progetto.
#5. Rilevazione dei tassi globali di suicidio
I tassi di suicidio annuali in tutto il mondo rimangono motivo di preoccupazione. In netto contrasto con il progetto precedente, puoi utilizzare questa idea di progetto di analisi dei dati per trovare il numero di incidenti suicidi che si verificano in tutto il mondo. L'idea alla base di questo set di dati che puoi utilizzare come riferimento era vedere se esisteva una correlazione tra questi indicatori e i tassi di suicidio.
Per vedere se ci sono modelli in questi tassi di suicidio, puoi esaminare questo set di dati. Puoi anche vedere se gli uomini si suicidano a un tasso più elevato e se il tasso totale di suicidi sta aumentando o diminuendo. La tua valutazione delle percentuali del tasso di suicidio sarà aiutata da questa analisi.
Idee per progetti di visualizzazione dei dati
Chiunque può leggere i fatti, ma il cervello umano è sempre affascinato dalle immagini. La visualizzazione dei dati si occupa della visualizzazione grafica dei dati sotto forma di grafici, grafici a barre e grafici a torta. Una buona grafica è sempre un meraviglioso complemento a qualsiasi repertorio di analisi dei dati. Alcuni degli strumenti di visualizzazione sono Google Charts, Tableau e Canva Graph Maker.
#6. Scopri la percentuale di inquinamento negli Stati Uniti.
Secondo i dati diffusi dall'American Lung Association, nel 2020 circa la metà della popolazione statunitense, che corrisponde a quasi 150 milioni di individui, sarà esposta a gravi livelli di inquinamento atmosferico che metteranno in pericolo la loro salute. A causa della crisi COVID, gran parte dell'anno è stato trascorso in isolamento durante questo periodo! Considera quanto sarebbe peggio se dovessimo recuperare i dati per i giorni in cui non c'è stato inquinamento da CO2.
Quali stati degli Stati Uniti sono i più e i meno inquinati? si può rispondere con l'aiuto di questo progetto di visualizzazione dei dati. o confrontando la quantità di inquinamento degli ultimi dieci anni con quella prevista per i prossimi dieci.
Il Washington Post ha utilizzato tecnologie di analisi dei dati per sviluppare uno strumento interattivo dopo la famigerata eclissi solare dell'agosto 2017. Questa è stata la prima eclissi ad attraversare gli Stati Uniti da costa a costa in oltre un secolo. Ciò include una rappresentazione globale del percorso dell'eclissi e previsioni per tutte le prossime traiettorie dell'eclissi fino al 2080!
Puoi scoprire quante eclissi hai ancora nella tua vita inserendo il tuo anno di nascita. Visualizza questa fantastica utility qui. Un'idea simile può essere utilizzata per localizzare ogni imminente eclissi lunare!
Progetto di analisi dei dati per principianti
In qualità di potenziale analista di dati, dovresti evidenziare alcune competenze cruciali nel tuo portafoglio. I compiti che sono spesso essenziali per molte professioni di analista di dati si riflettono in questi suggerimenti per i progetti di analisi dei dati alle prime armi.
#1. Raschiamento web
Mentre ci sono molti set di dati pubblici di prim'ordine (e gratuiti) disponibili online, potresti voler dimostrare ai potenziali datori di lavoro che puoi anche individuare e raschiare i tuoi dati. Inoltre, imparando a raschiare i dati Web, puoi individuare e utilizzare set di dati rilevanti per i tuoi interessi, indipendentemente dal fatto che siano già stati assemblati o meno.
Esempio di progetto di web scraping: per determinare la frequenza di termini particolari, Todd W. Schneider di Wedding Crunchers ha raschiato quasi 60,000 annunci di matrimonio del New York Times dal 1981 al 2016.
#2. Pulizia dei dati
La pulizia dei dati in modo che siano adatti per l'analisi è una parte importante del tuo lavoro di analista di dati. L'atto di eliminare dati imprecisi e duplicati, colmare eventuali lacune nei dati e garantire che la formattazione dei dati sia coerente è noto come "pulizia dei dati", a volte noto come "lavaggio dei dati".
Esempio di progetto di pulizia dei dati: in questo post di Medium, l'analista di dati Raahim Khan descrive come ha ripulito una serie di statistiche aggiornate quotidianamente sui video popolari di YouTube.
#3. Analisi esplorativa dei dati (EDA)
L'analisi dei dati consiste nell'utilizzare i dati per rispondere alle domande. EDA, o analisi esplorativa dei dati, aiuta nel processo di determinazione delle domande da porre. Ciò potrebbe essere effettuato indipendentemente o insieme alla pulizia dei dati. In entrambi i casi, è necessario eseguire le seguenti attività durante queste prime richieste.
Esempio di un progetto esplorativo di analisi dei dati: questo analista di dati ha utilizzato un set di dati Kaggle del 2013 sulle università americane per indagare sui fattori che influenzano le decisioni degli studenti su quali università frequentare.
#4. Analisi del sentimento
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizza la tecnica dell'analisi del sentimento per accertare se l'input testuale è neutro, positivo o negativo. Un elenco di parole e le emozioni a cui sono associate è noto come "lessico" e può essere utilizzato anche per identificare uno stato d'animo specifico.
Esempio di progetto di analisi del sentimento: questo post di blog su Towards Data Science esamina l'uso di segnali linguistici nei tweet per aiutare nella diagnosi della depressione come esempio di uno studio di analisi del sentimento.
#5. Visualizzazione dati
Le persone sono esseri visivi. Di conseguenza, la visualizzazione dei dati è uno strumento efficace per trasformare i fatti in una narrazione coinvolgente che motiva l'azione. Oltre a essere piacevoli da produrre, visualizzazioni eccellenti possono migliorare notevolmente l'aspetto del tuo portfolio.
L'analista di dati Hannah Yan Han ha creato un grafico dei livelli di abilità necessari per 60 diversi sport per determinare quali sono i più difficili.
Esempi di progetti di analisi dei dati
Per aiutarti a comprendere meglio come questi elementi potrebbero essere utilizzati nella pratica, offriremo alcuni esempi reali di idee di progetti di analisi dei dati per principianti che li hanno effettivamente incorporati.
Puoi comprendere meglio le molte difficoltà e possibilità che derivano dal lavorare con dati reali e tecnologie contemporanee guardando questi esempi di idee di progetti di analisi dei dati.
Inoltre, potresti iniziare ad adottare una mentalità incentrata sulla creazione di progetti degni di nota che non solo mostrino la tua esperienza tecnica, ma aggiungano anche valore alla comunità o al settore.
#1. Monitoraggio della qualità dell'aria in tempo reale
Per produrre previsioni precise sulla qualità dell'aria, il progetto di monitoraggio della qualità dell'aria in tempo reale raccoglie i dati dei sensori da più luoghi e li elabora utilizzando modelli di apprendimento automatico. Questo progetto di analisi dei dati potrebbe offrire metodi e regolamenti per la gestione dell'inquinamento, nonché aree ad alto rischio e fonti inquinanti.
#2. Gestione e ottimizzazione del traffico
Nel progetto per la gestione e l'ottimizzazione del traffico, i dati sul traffico vengono raccolti da vari sensori, unità GPS e telefoni cellulari e vengono utilizzati modelli di apprendimento automatico per prevedere il flusso e la congestione del traffico. Il progetto può contribuire all'ottimizzazione dei percorsi di trasporto, ridurre i tempi di viaggio e il consumo di carburante e migliorare le infrastrutture e la sicurezza stradale.
#3. Analisi e ottimizzazione dei consumi energetici
L'analisi e l'ottimizzazione del consumo energetico del progetto comprendono la raccolta di informazioni sull'uso energetico domestico e degli edifici e l'applicazione di modelli di apprendimento automatico per prevedere e gestire l'uso energetico. Questo progetto di analisi dei dati può supportare lo sviluppo di pratiche energetiche sostenibili, ridurre gli sprechi energetici e le spese e trovare il potenziale per il risparmio energetico.
#4. Previsione del tasso di abbandono dei clienti per le società di telecomunicazioni
Per stimare il fatturato dei clienti e suggerire campagne di marketing mirate, il progetto di previsione del tasso di abbandono dei clienti raccoglie informazioni sui consumatori dai fornitori di telecomunicazioni.
Il progetto può aumentare le entrate e la redditività riducendo al contempo i reclami dei clienti e migliorando la fidelizzazione dei clienti.
Cos'è un progetto di analisi dei dati?
Il tipo più semplice di analisi dei dati di progetto è l'uso di dati di progetto storici e presenti per facilitare decisioni sagge sulla consegna del progetto.
Come si scrive un progetto di analisi dei dati?
Quale formato dovrebbe avere un commento su un'analisi dei dati?
- Panoramica. Specifica il problema.
- Modello e dati. Quali informazioni hai utilizzato e come hai proceduto a farlo?
- Risultati. Includere tutte le cifre e le tabelle necessarie per supportare la tua argomentazione nella sezione dei risultati.
- Conclusione.
Quale progetto è il migliore per un analista di dati?
Gli analisti di dati dovrebbero utilizzare:
- Scraping Web
- Analisi dei dati esplorativi
- Visualizzazione dati
- Analisi del sentimento
- Pulizia dei dati
Quali sono le 4 aree di analisi dei dati?
L'analisi descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva sono le quattro categorie principali di analisi dei dati.
Quali sono le cinque C dell'analisi dei dati?
Le cinque C delle competenze trasversali dell'analisi dei dati includono comunicazione, cooperazione, pensiero critico, curiosità e creatività, molte delle quali sono interconnesse.
Quali sono i tre 3 tipi di analisi dei dati?
Le aziende si affidano a tre diverse forme di analisi per aiutarle a prendere decisioni: analisi descrittiva, che spiega cosa è successo; analisi predittiva, che ci mostra cosa potrebbe accadere; e analisi prescrittive, che spiegano cosa dovrebbe accadere in futuro.
Conclusione
Costruire un solido portfolio è necessario dopo aver acquisito abilità fondamentali in modo da poter dimostrare le tue conoscenze. Inoltre, acquisirai nuove competenze, caratteristiche e idee che ti aiuteranno nella tua vita lavorativa.
In questo articolo, abbiamo appreso semplici idee di progetto per l'analisi esplorativa dei dati con esempi. Inoltre, abbiamo coperto progetti su dati esplorativi e analisi predittiva, probabilità e statistiche, manipolazione e visualizzazione dei dati e pulizia e importazione dei dati.
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Riferimenti
