データ分析能力について新たに得た知識を、プロジェクトに取り組んで活用する時期が来ました。 雇用主は、複数のプロジェクトに取り組んだ学生を雇用することを好み、データの取り込みとクリーニング、データ操作、確率と統計、予測分析、レポート作成に熟練した人材を求めています。 このブログでは、初心者、専門家、最終学年の学生向けに、データ分析プロジェクトのアイデアの例を紹介します。
新しい言語や一連のスキルを学ぶ必要はありません。 結局のところ、データを理解し、重要な事実を特定することが重要です。 データを理解し、非技術者にレポートを提供する能力を向上させるには、さまざまなプロジェクトに取り組む必要があります。
データ分析プロジェクトのアイデア
すべての課題はデータ評価から始まるため、すべてのデータ サイエンティストはデータ分析を学ぶ必要があります。 これは、データ分析プロジェクトを実際に実践的に理解するための重要な議論の XNUMX つにすぎません。 このセクションでは、データスクレイピング、探索的分析、データ視覚化に重点を置き、初心者向けの簡単なデータ分析プロジェクトのアイデアをいくつか紹介します。
それでは、初心者向けのデータ分析プロジェクトのアイデアをいくつか紹介します。これは、データ サイエンスの分野で進歩するにつれて、強固なポートフォリオの開発に役立ち、履歴書の価値を高めるのに役立ちます。
データスクレイピングプロジェクトのアイデア
データ スクレイピングは、データ分析プロジェクトを開始するときにプロセスを開始する最初のステップです。 名前が示すように、Web からデータを収集またはプールし、使用可能な形式に整理することを指します。 Octoparse、Parsehub などのツール、さらには Scrapy や Beautiful Soup などのライブラリも、データや Web スクレイピングのプロセスを自動化するのに役立ちます。
＃1。 検索エンジン最適化
これは、一般に SEO と呼ばれる、Google 検索エンジン結果ページ (SERP) で Web サイトが確実に上位にランクされるようにするツールを使用する方法です。 データ スクレイピング ツールを使用して Web サイトのランキングをスクレイピングすることで、ライバル企業が Web サイトを説明するために使用しているすべてのキーワードにアクセスできます。 これは主に、パフォーマンスの高いキーワードを編集する SEO チームが担当します。
ミレニアル世代と Z 世代のすべてのブランドは、顧客との関係を築く上でソーシャル メディア プラットフォームが重要な役割を果たすことを認識しています。 製品の品質やサービスの悪さについての XNUMX つのコメントが、ブランドの評判を急速に傷つける可能性があります。
では、それに対して私たちは何ができるのでしょうか？ ソーシャルメディア上で生成される膨大な量のデータは、データスクレイピングツールを使用して収集できます。 この情報はあなたのビジネスに関連しており、あなたのブランドに関連する商品やサービスに関するコメントを特定するのに役立ちます。 これにより、オンライン上でブランドを否定的に扱うような言及を見逃すことがなくなります。 発見した場合は、解決策を計画できます。
#3. 株式調査
金融分野に応用できるデータ分析プロジェクトのアイデアは株式調査です。 自己資本とは、すべての資産が売却され、すべての負債が返済された場合に企業が株主に返す金額です。 その資産に関連するすべての負債を差し引いた後、会社または資産の所有割合と考えることもできます。
探索的データ分析プロジェクトのアイデア
探索的データ分析プロジェクトは、データ分析プロジェクトの最新カテゴリです。 データ構造を調べて、EDA とも呼ばれるそのパターン検知プロパティについて学ぶことができます。 R や Python などの言語には、タスクを完了するために使用できるアルゴリズムが組み込まれているため、これを実行できます。
さらに、この手順は、データのクリーニング、重要な変数の削除、核となる仮説のテストにも役立ちます。 これは、データ アナリストにとって最も時間のかかるタスクの XNUMX つです。 ただし、これは最も満足のいく手順の XNUMX つです。
#4. 世界幸福度レポート
世界で最も幸福な国トップ 10 については、いくつかの記事で取り上げられています。 そうではないでしょうか？ この探索的データ分析プロジェクトのアイデアを使用して、世界幸福度レポートを作成することを検討してください。
国民の「幸福度」を特定する幸福度スコアは、XNUMX つの異なる変数を平均することによって計算されます。 これら XNUMX つの要素とは、金銭的生産、社会的支援、自由、汚職の欠如、平均寿命、寛大さです。
プロジェクトに必要なすべてのデータを収集することが、このプロセスの最初のステップです。 ここからデータセットを取得し、このレポートの作成に使用されたパターンとデータ構造を分析するために利用できます。 データセットを調べると、技術的な能力が向上し、プロジェクトに設定した目標を特定して達成することが容易になります。
#5. 世界の自殺率の検出
世界中の毎年の自殺率は依然として懸念の対象となっています。 前のプロジェクトとは対照的に、このデータ分析プロジェクトのアイデアを利用して、世界中で発生する自殺事件の数を調べることができます。 参考として使用できるこのデータセットの背後にある考え方は、これらの指標と自殺率の間に相関関係があるかどうかを確認することでした。
これらの自殺率にパターンがあるかどうかを確認するには、このデータセットを調査します。 また、男性の自殺率が高いかどうか、総自殺率が上昇しているか低下しているかどうかもわかります。 自殺率のパーセンテージの評価は、この分析によって役立ちます。
データ視覚化プロジェクトのアイデア
誰でも事実を読むことができますが、人間の脳は常に絵に興味をそそられます。 データの視覚化では、チャート、棒グラフ、円グラフの形式でデータをグラフィック表示します。 優れたビジュアルは常に、あらゆるデータ分析レパートリーを素晴らしい補完物とします。 視覚化ツールには、Google Charts、Tableau、Canva Graph Maker などがあります。
#6. 米国の汚染の割合を調べてください。
米国肺協会が発表したデータによると、2020年には米国人口の約半数（約150億2千万人に相当）が、健康を危険にさらす深刻なレベルの大気汚染にさらされることになる。 新型コロナウイルス危機の影響で、この時期は一年の大半がロックダウン下で過ごしました。 COXNUMX 汚染がなかった数日間のデータを取得した場合、どれほど悪くなるかを考えてみましょう。
米国で最も汚染が多い州と最も汚染されていない州はどこですか? このデータ視覚化プロジェクトの助けを借りて答えることができます。 あるいは、過去 XNUMX 年間の汚染量と今後 XNUMX 年間に予想される汚染量を比較することもできます。
ワシントン ポストは、2017 年 2080 月の悪名高い日食を受けて、データ分析テクノロジーを使用してインタラクティブ ツールを開発しました。これは、XNUMX 世紀以上にわたって米国の海岸から海岸まで横断した初めての日食でした。 これには、日食の軌道に関する世界的な描写と、XNUMX 年までの今後のすべての日食の軌道の予測が含まれます。
あなたの生まれ年を入力すると、一生に何回日食があるかを知ることができます。 この素晴らしいユーティリティをここでご覧ください。 同様のアイデアを使用して、今後の月食を見つけることができます。
初心者向けデータ分析プロジェクト
将来のデータ アナリストとして、ポートフォリオ内の重要なコンピテンシーをいくつか強調する必要があります。 多くのデータ アナリストの専門職にとって不可欠な業務は、初心者のデータ分析プロジェクトに対するこれらの提案に反映されています。
#1. ウェブスクレイピング
オンラインで利用できる一流の (そして無料の) 公開データ セットが数多くありますが、データを見つけて収集することもできることを潜在的な雇用主に実証したいと思うかもしれません。 さらに、Web データをスクレイピングする方法を学ぶことで、すでに組み立てられているかどうかに関係なく、自分の興味に関連するデータ セットを見つけて使用することができます。
Web スクレイピング プロジェクトの例: 特定の用語の頻度を判断するために、Wedding Crunchers の Todd W. Schneider は、60,000 年から 1981 年までに約 2016 件のニューヨーク タイムズの結婚発表をスクレイピングしました。
#2. データクリーニング
データを分析に適した状態にクリーニングすることは、データ アナリストの仕事の重要な部分を占めます。 不正確なデータや重複したデータを削除し、データ内のギャップに対処し、データの形式が一貫していることを確認する行為は、「データ クリーニング」として知られており、「データ スクラビング」とも呼ばれます。
データ クリーニング プロジェクトの例: この Medium の投稿では、データ アナリストの Raahim Khan が、人気の YouTube 動画に関する毎日更新される一連の統計をどのようにクリーニングしたかについて説明しています。
#3. 探索的データ分析 (EDA)
データ分析とは、データを使用して質問に答えることです。 EDA (探索的データ分析) は、どのような質問を提起するかを決定するプロセスに役立ちます。 これは、データ クリーニングとは独立して、またはデータ クリーニングと並行して実行できます。 いずれの場合も、最初の問い合わせ中に次のタスクを実行する必要があります。
探索的データ分析プロジェクトの例: このデータ アナリストは、アメリカの大学に関する 2013 年の Kaggle データセットを使用して、どの大学に進学するかについての学生の決定に影響を与える要因を調査しました。
＃4。 感情分析
自然言語処理 (NLP) は感情分析の手法を使用して、テキスト入力が中立か、肯定的か、否定的かを確認します。 単語とそれに関連付けられた感情のリストは「辞書」として知られており、特定の気分を識別するために使用することもできます。
感情分析プロジェクトの例: データ サイエンスに向けたこのブログ投稿では、感情分析研究の例として、うつ病の診断を支援するためのツイート内の言語的手がかりの使用を検証しています。
＃5。 データの視覚化
人は視覚的な存在です。 その結果、データの視覚化は、事実を行動を促す魅力的な物語に変えるための効果的なツールとなります。 制作が楽しいだけでなく、優れたビジュアライゼーションはポートフォリオの外観を劇的に向上させる可能性があります。
データ アナリストのハンナ ヤン ハン氏は、60 種類のスポーツに必要なスキル レベルのグラフを作成し、どれが最も難しいかを判断しました。
データ分析プロジェクトの例
これらの要素が実際にどのように使用されるかをよりよく理解できるように、これらの要素を効果的に組み込んだ初心者向けのデータ分析プロジェクトのアイデアの実例をいくつか紹介します。
これらのデータ分析プロジェクトのアイデアの例を見ることで、実際のデータと最新のテクノロジーを扱うことに伴う多くの困難とチャンスをよりよく理解できるようになります。
さらに、自分の技術的専門知識を紹介するだけでなく、コミュニティやセクターに価値を付加する注目に値するプロジェクトを考え出すことに重点を置く考え方を採用し始めるかもしれません。
#1. リアルタイムの大気質モニタリング
正確な大気質予測を生成するために、リアルタイム大気質監視プロジェクトは複数の場所からセンサー データを収集し、機械学習モデルを使用して処理します。 このデータ分析プロジェクトは、汚染管理方法と規制、さらには高リスク地域と汚染源を提供する可能性があります。
#2. トラフィックの管理と最適化
交通管理と最適化のプロジェクトでは、さまざまなセンサー、GPS ユニット、携帯電話から交通データが収集され、機械学習モデルが交通の流れと渋滞を予測するために使用されます。 このプロジェクトは、輸送ルートの最適化、移動時間と燃料消費量の削減、インフラストラクチャと交通安全の強化に役立ちます。
#3. エネルギー消費の分析と最適化
このプロジェクトのエネルギー消費分析と最適化には、家庭および建物のエネルギー使用に関する情報の収集と、エネルギー使用の予測と管理のための機械学習モデルの適用が含まれます。 このデータ分析プロジェクトは、持続可能なエネルギー実践の開発をサポートし、エネルギーの無駄と経費を削減し、エネルギー節約の可能性を見出します。
#4. 通信会社の顧客離れ予測
顧客離れを推定し、焦点を絞ったマーケティング キャンペーンを提案するために、顧客離れ予測プロジェクトは通信プロバイダーから消費者情報を収集します。
このプロジェクトにより、顧客からの苦情を減らし、顧客維持率を向上させながら、収益と収益性を向上させることができます。
データ分析プロジェクトとは何ですか?
最も単純な種類のプロジェクト データ分析は、過去および現在のプロジェクト データを使用して、プロジェクト実施の賢明な決定を促進することです。
データ分析プロジェクトはどのように作成しますか?
データ分析に関する文書はどのような形式にすべきですか?
- 概要。 問題を指定します。
- モデルとデータ。 どのような情報を使用し、どのように実行しましたか?
- 結果。 議論を裏付けるために必要な図や表を結果セクションに含めてください。
- 結論。
データ アナリストに最適なプロジェクトはどれですか?
データアナリストは以下を使用する必要があります。
- Webスクレイピング
- 探索的データ分析
- Data Visualization
- 感情分析
- データクリーニング
データ分析の 4 つの分野とは何ですか?
記述的分析、診断的分析、予測的分析、および処方的分析は、データ分析の XNUMX つの主要なカテゴリです。
データ分析の XNUMX つの C とは何ですか?
データ分析のソフト スキルの XNUMX つの C には、コミュニケーション、協力、批判的思考、好奇心、創造性が含まれており、その多くは相互に関連しています。
3 つのデータ分析とは何ですか?
企業は、意思決定を支援するために XNUMX つの異なる形式の分析に依存しています。XNUMX つは、何が起こったかを説明する記述分析です。 予測分析: 何が起こるかを示します。 そして、今後何が起こるかを説明する規範的な分析。
まとめ
基礎力を身につけた上で知識を発揮できるよう、しっかりとしたポートフォリオを構築することが必要です。 さらに、仕事生活に役立つ新しいスキル、機能、アイデアを習得します。
この記事では、探索的データ分析のための簡単なプロジェクトのアイデアを例とともに学びました。 さらに、探索的データと予測分析、確率と統計、データの操作と視覚化、データのクリーニングと取り込みに関するプロジェクトもカバーしました。
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参考文献
