Het is tijd om uw nieuwe kennis van data-analysemogelijkheden te gebruiken door aan projecten te werken. Werkgevers nemen liever studenten in dienst die aan verschillende projecten hebben gewerkt en zoeken werknemers die bekwaam zijn in het opnemen en opschonen van gegevens, gegevensmanipulatie, waarschijnlijkheid en statistieken, voorspellende analyses en rapportage. Deze blog geeft voorbeelden van projectideeën voor data-analyse voor beginners, experts en laatstejaarsstudenten.
Het is niet nodig om een nieuwe taal of een reeks vaardigheden te leren. Het komt allemaal neer op het begrijpen van de gegevens en het identificeren van de belangrijkste feiten. Om uw vermogen om de gegevens te begrijpen en rapporten voor niet-technische personen te leveren, te verbeteren, moet u aan verschillende projecten werken.
Projectideeën voor gegevensanalyse
Elke datawetenschapper moet data-analyse leren, omdat elke opdracht begint met data-evaluatie. Dit is slechts een van de belangrijkste argumenten voor een hands-on, praktisch begrip van data-analyseprojecten. In dit gedeelte laten we u enkele eenvoudige projectideeën voor gegevensanalyse voor beginners zien, met de nadruk op het schrapen van gegevens, verkennende analyse en gegevensvisualisatie.
Laten we dus aan de slag gaan met enkele van de beste projectideeën voor data-analyse voor beginners die zullen helpen bij de ontwikkeling van een solide portfolio en de waarde van uw cv zullen verhogen naarmate u verder komt op het gebied van datawetenschap.
Projectideeën voor het schrapen van gegevens
Gegevensschrapen is de eerste stap waarmee het proces wordt gestart wanneer u een gegevensanalyseproject start. Zoals de naam al aangeeft, verwijst het naar het verzamelen of bundelen van gegevens van internet en het organiseren ervan in een formaat dat kan worden gebruikt. Tools zoals Octoparse, Parsehub of zelfs bibliotheken zoals Scrapy of Beautiful Soup kunnen helpen bij het automatiseren van het proces van gegevens of webschrapen.
#1. zoek machine optimalisatie
Het is een methode om tools in te zetten om ervoor te zorgen dat uw website een hoge positie krijgt op de Google Search Engine Results Page (SERP), ook wel SEO genoemd. U hebt toegang tot alle zoekwoorden die concurrerende bedrijven gebruiken om hun websites te beschrijven door de ranglijst van hun websites te schrapen met behulp van tools voor het schrapen van gegevens. Het SEO-team, dat de best presterende zoekwoorden samenstelt, is hiervoor primair verantwoordelijk.
Elk merk in de millennium- en Gen Z-generatie is zich bewust van de cruciale rol die socialemediaplatforms spelen bij het ontwikkelen van relaties met klanten. Eén opmerking over de slechte kwaliteit of service van het product kan de reputatie van het merk al snel schaden.
Wat kunnen we er dan ook aan doen? De enorme hoeveelheid gegevens die op sociale media wordt gegenereerd, kan worden verzameld met behulp van tools voor het schrapen van gegevens. Deze informatie is relevant voor uw bedrijf en helpt u bij het identificeren van opmerkingen over de goederen of diensten die verband houden met uw merk. Het garandeert dat u geen online vermeldingen van uw merk mist die het in een negatief daglicht stellen. Als je het toch ontdekt, kun je een oplossing plannen.
#3. Aandelenonderzoek
Het idee voor een data-analyseproject dat kan worden toegepast op het gebied van financiën is aandelenonderzoek. Eigen vermogen is het bedrag dat een bedrijf aan zijn aandeelhouders zou teruggeven als al zijn activa zouden worden verkocht en al zijn schulden zouden worden afbetaald. Na aftrek van alle schulden met betrekking tot dat actief, kan het ook worden gezien als een percentage eigendom in een bedrijf of actief.
Projectideeën voor verkennende gegevensanalyse
Verkennende data-analyseprojecten zijn de nieuwste categorie data-analyseprojecten. Het onderzoekt de gegevensstructuur en stelt u in staat meer te weten te komen over de patroondetectie-eigenschappen, ook wel bekend als EDA. Talen zoals R en Python kunnen hiervoor worden gebruikt, omdat ze ingebouwde algoritmen hebben die kunnen worden gebruikt om de taak voor u te voltooien.
Bovendien helpt de procedure bij het opschonen van de gegevens, het verwijderen van cruciale variabelen en het testen van uw kernhypothesen. Het is een van de meest tijdrovende taken voor elke data-analist. Het is echter een van de meest bevredigende procedures.
#4. Wereldgeluksrapport
De top 10 van gelukkigste landen ter wereld zijn in verschillende artikelen besproken. Hebben we dat niet? Overweeg om een World Happiness Report te maken met behulp van dit projectidee voor een verkennend data-analyseproject.
De geluksscore, die het 'geluksniveau' van een land aangeeft, wordt berekend door het gemiddelde te nemen van zes verschillende variabelen. Deze zes elementen zijn monetaire output, sociale steun, vrijheid, een gebrek aan corruptie, levensverwachting en vrijgevigheid.
Het verzamelen van alle gegevens die nodig zijn voor uw project is de eerste stap in dit proces. U kunt de gegevensset hier vandaan halen en gebruiken voor het analyseren van de patronen en gegevensstructuren die zijn gebruikt om dit rapport samen te stellen. Terwijl u de dataset onderzoekt, zal het uw technische vaardigheden verfijnen en het voor u gemakkelijker maken om de doelen die u voor uw project heeft gesteld te identificeren en te bereiken.
#5. Detectie van wereldwijde zelfmoordcijfers
Jaarlijkse zelfmoordcijfers over de hele wereld blijven een punt van zorg. In schril contrast met het vorige project, kunt u dit projectidee voor data-analyse gebruiken om het aantal zelfmoordincidenten te vinden dat wereldwijd plaatsvindt. Het idee achter deze dataset die u als referentie kunt gebruiken, was om te zien of er een verband was tussen deze indicatoren en zelfmoordcijfers.
Om te zien of er patronen zijn in deze zelfmoordcijfers, kun je deze dataset onderzoeken. Ook kun je zien of mannen vaker zelfmoord plegen en of het totale zelfmoordcijfer stijgt of daalt. Uw evaluatie van zelfmoordpercentages zal door deze analyse worden ondersteund.
Projectideeën voor gegevensvisualisatie
Iedereen kan feiten lezen, maar het menselijk brein is altijd geïntrigeerd door plaatjes. Datavisualisatie houdt zich bezig met de grafische weergave van gegevens in de vorm van diagrammen, staafdiagrammen en cirkeldiagrammen. Goede visuals vormen altijd een prachtige aanvulling op elk data-analyserepertoire. Enkele van de visualisatietools zijn Google Charts, Tableau en Canva Graph Maker.
#6. Ontdek het percentage vervuiling in de VS.
Volgens de gegevens die zijn vrijgegeven door de American Lung Association, zal in 2020 ongeveer de helft van de Amerikaanse bevolking, wat overeenkomt met bijna 150 miljoen individuen, worden blootgesteld aan ernstige niveaus van luchtverontreiniging die hun gezondheid in gevaar brengen. Vanwege de COVID-crisis werd in deze tijd een groot deel van het jaar in lockdown doorgebracht! Bedenk eens hoeveel erger het zou zijn als we de data zouden ophalen van dagen dat er geen CO2-vervuiling was.
Welke Amerikaanse staten zijn het meest en minst vervuild? kunnen worden beantwoord met behulp van dit datavisualisatieproject. of de hoeveelheid vervuiling van de afgelopen tien jaar vergelijken met de verwachte hoeveelheid over de komende tien jaar.
The Washington Post gebruikte data-analysetechnologieën om een interactieve tool te ontwikkelen na de beruchte zonsverduistering in augustus 2017. Dit was de eerste zonsverduistering die de VS van kust tot kust doorkruiste in meer dan een eeuw. Dit omvat een globale weergave van het pad van de eclips en voorspellingen voor alle aankomende eclipstrajecten tot 2080!
U kunt erachter komen hoeveel zonsverduisteringen u nog in uw leven heeft door uw geboortejaar in te voeren. Bekijk dit fantastische hulpprogramma hier. Een soortgelijk idee kan worden gebruikt om elke aanstaande maansverduistering te lokaliseren!
Data-analyseproject voor beginners
Als aankomend data-analist moet je enkele cruciale competenties in je portfolio uitlichten. De taken die vaak essentieel zijn voor veel beroepen van data-analisten worden weerspiegeld in deze suggesties voor beginnende data-analyseprojecten.
#1. web schrapen
Hoewel er veel eersteklas (en gratis) openbare datasets online beschikbaar zijn, wilt u potentiële werkgevers misschien laten zien dat u uw gegevens ook kunt lokaliseren en schrapen. Bovendien kunt u, door te leren hoe u webgegevens kunt schrapen, datasets vinden en gebruiken die relevant zijn voor uw interesses, ongeacht of ze al zijn samengesteld of niet.
Voorbeeld webscrapingproject: om de frequentie van bepaalde termen te bepalen, schraapte Todd W. Schneider van Wedding Crunchers tussen 60,000 en 1981 bijna 2016 New York Times-huwelijksaankondigingen.
#2. Gegevens opschonen
Data opschonen zodat deze geschikt is voor analyse is een groot deel van je werk als data-analist. Het verwijderen van onnauwkeurige en dubbele gegevens, het opvullen van hiaten in de gegevens en ervoor zorgen dat de opmaak van de gegevens consistent is, staat bekend als 'gegevens opschonen', ook wel 'gegevens schrobben' genoemd.
Voorbeeldproject voor het opschonen van gegevens: in dit bericht op Medium beschrijft gegevensanalist Raahim Khan hoe hij een reeks dagelijks bijgewerkte statistieken van populaire YouTube-video's opschoonde.
#3. Verkennende data-analyse (EDA)
Bij data-analyse gaat het erom de gegevens te gebruiken om vragen te beantwoorden. EDA, of verkennende data-analyse, helpt bij het bepalen welke vragen gesteld moeten worden. Dit kan onafhankelijk van of naast datacleaning worden uitgevoerd. In beide gevallen moet u tijdens deze eerste vragen de volgende taken uitvoeren.
Voorbeeld van een verkennend data-analyseproject: deze data-analist gebruikte een Kaggle-dataset uit 2013 over Amerikaanse universiteiten om de factoren te onderzoeken die van invloed zijn op de beslissingen van studenten over welke universiteiten ze gaan bezoeken.
#4. Sentiment analyse
Natuurlijke taalverwerking (NLP) gebruikt de techniek van sentimentanalyse om vast te stellen of tekstinvoer neutraal, positief of negatief is. Een lijst met woorden en de emoties waarmee ze worden geassocieerd, staat bekend als een 'lexicon' en kan ook worden gebruikt om een specifieke stemming te identificeren.
Voorbeeldproject voor sentimentanalyse: dit blogbericht op Towards Data Science onderzoekt het gebruik van taalkundige aanwijzingen in tweets om te helpen bij de diagnose van depressie als een voorbeeld van een onderzoek naar sentimentanalyse.
#5. Data visualisatie
Mensen zijn visuele wezens. Als gevolg hiervan is datavisualisatie een effectief hulpmiddel om feiten om te zetten in een boeiend verhaal dat aanzet tot actie. Behalve dat ze leuk zijn om te maken, kunnen uitstekende visualisaties het uiterlijk van uw portfolio drastisch verbeteren.
Gegevensanalist Hannah Yan Han maakte een grafiek van de vaardigheidsniveaus die nodig zijn voor 60 verschillende sporten om te bepalen welke het moeilijkst zijn.
Projectvoorbeelden voor gegevensanalyse
Om u te helpen beter te begrijpen hoe deze elementen in de praktijk kunnen worden gebruikt, zullen we enkele voorbeelden uit de praktijk geven van ideeën voor data-analyseprojecten voor beginners die ze effectief hebben verwerkt.
U kunt de vele moeilijkheden en kansen die gepaard gaan met het werken met actuele gegevens en hedendaagse technologieën beter begrijpen door naar deze voorbeelden van projectideeën voor gegevensanalyse te kijken.
Bovendien zou je een mentaliteit kunnen beginnen aan te nemen die gericht is op het bedenken van opmerkelijke projecten die niet alleen je technische expertise laten zien, maar ook waarde toevoegen aan de gemeenschap of sector.
#1. Realtime monitoring van de luchtkwaliteit
Om nauwkeurige luchtkwaliteitsvoorspellingen te maken, verzamelt het real-time luchtkwaliteitsmonitoringsproject sensorgegevens van meerdere plaatsen en verwerkt deze met behulp van machine learning-modellen. Dit data-analyseproject kan methoden en voorschriften voor verontreinigingsbeheer bieden, evenals gebieden met een hoog risico en bronnen van verontreinigende stoffen.
#2. Verkeersmanagement en -optimalisatie
In het project voor verkeersmanagement en -optimalisatie worden verkeersgegevens verzameld van verschillende sensoren, gps-units en mobiele telefoons en worden machine learning-modellen gebruikt om de verkeersstroom en congestie te voorspellen. Het project kan helpen bij het optimaliseren van transportroutes, het verminderen van reistijd en brandstofverbruik, en het verbeteren van de infrastructuur en de verkeersveiligheid.
#3. Analyse en optimalisatie van energieverbruik
De analyse en optimalisatie van het energieverbruik van het project omvat het verzamelen van informatie over het energieverbruik van huishoudens en gebouwen en het toepassen van machine learning-modellen om het energieverbruik te voorspellen en te beheren. Dit data-analyseproject kan de ontwikkeling van duurzame energiepraktijken ondersteunen, energieverspilling en -kosten verminderen en mogelijkheden voor energiebesparing vinden.
#4. Voorspelling van klantverloop voor telecommunicatiebedrijven
Om de klantomzet te schatten en gerichte marketingcampagnes voor te stellen, verzamelt het klantverloopvoorspellingsproject consumenteninformatie van telecommunicatieproviders.
Het project kan de omzet en winstgevendheid verhogen, terwijl het klachten van klanten vermindert en het klantbehoud verbetert.
Wat is een data-analyseproject?
De eenvoudigste vorm van projectgegevensanalyse is het gebruik van historische en huidige projectgegevens om verstandige beslissingen over de projectoplevering te vergemakkelijken.
Hoe schrijf je een data-analyseproject?
Welk formaat moet een artikel over een data-analyse hebben?
- Overzicht. Specificeer het probleem.
- Model en gegevens. Welke informatie heb je gebruikt en hoe ben je te werk gegaan?
- Resultaten. Voeg alle figuren en tabellen toe die nodig zijn om uw argument te ondersteunen in uw resultatensectie.
- Conclusie.
Welk project is het beste voor een data-analist?
Gegevensanalisten zouden moeten gebruiken:
- Web schrapen
- Verkennende gegevensanalyse
- Data visualisatie
- Sentiment analyse
- Gegevens opschonen
Wat zijn de 4 gebieden van gegevensanalyse?
Beschrijvende, diagnostische, voorspellende en prescriptieve analyses zijn de vier hoofdcategorieën van gegevensanalyse.
Wat zijn de vijf C's van data-analyse?
De vijf C's van soft skills op het gebied van data-analyse omvatten communicatie, samenwerking, kritisch denken, nieuwsgierigheid en creativiteit, waarvan vele met elkaar verbonden zijn.
Wat zijn de drie 3 soorten gegevensanalyse?
Bedrijven vertrouwen op drie verschillende vormen van analyse om hen te helpen bij het nemen van beslissingen: beschrijvende analyse, waarin wordt uitgelegd wat er is gebeurd; voorspellende analyses, die ons laten zien wat er zou kunnen gebeuren; en prescriptieve analyses, die uitleggen wat er in de toekomst zou moeten gebeuren.
Conclusie
Het opbouwen van een solide portfolio is noodzakelijk na het verwerven van fundamentele vaardigheden, zodat u uw kennis kunt aantonen. Bovendien doe je nieuwe vaardigheden, functies en ideeën op die je zullen helpen in je werkende leven.
In dit artikel leerden we over eenvoudige projectideeën voor verkennende data-analyse met voorbeelden. Daarnaast hebben we projecten behandeld over verkennende gegevens en voorspellende analyse, waarschijnlijkheid en statistiek, gegevensmanipulatie en -visualisatie, en het opschonen en opnemen van gegevens.
Gerelateerde artikelen
- Hoe het schrapen van SERP's uw bedrijf een boost kan geven
- Vrijwillige AD&D: Wat is Vrijwillige AD&D? Voor- en nadelen (+ gratis tips)
- WAT IS GEGEVENSVISUALISATIE: technieken, hulpmiddelen en belang
- MARKTONDERZOEKSMETHODEN: Top 10 effectieve onderzoeksmethoden voor elk bedrijf
- MARKTONDERZOEK: definitie, typen en gids voor verschillende onderzoeksmethoden
Referenties
