É hora de colocar seu novo conhecimento sobre habilidades de análise de dados em uso trabalhando em projetos. Os empregadores preferem contratar estudantes que trabalharam em vários projetos e procuram trabalhadores qualificados em ingestão e limpeza de dados, manipulação de dados, probabilidade e estatística, análise preditiva e geração de relatórios. Este blog fornecerá exemplos de ideias de projetos de análise de dados para iniciantes, especialistas e alunos do último ano.
Não é necessário aprender um novo idioma ou conjunto de habilidades. Tudo se resume a compreender os dados e identificar os fatos principais. Para melhorar sua capacidade de compreender os dados e fornecer relatórios para pessoas não técnicas, você deve trabalhar em vários projetos.
Ideias de Projetos de Análise de Dados
Todo cientista de dados precisa aprender análise de dados porque toda tarefa começa com a avaliação de dados. Este é apenas um dos principais argumentos a favor de uma compreensão prática e prática dos projetos de análise de dados. Vamos orientá-lo através de algumas ideias simples de projetos de análise de dados para iniciantes nesta seção, com ênfase em extração de dados, análise exploratória e visualização de dados.
Portanto, vamos começar com algumas das melhores ideias de projetos de análise de dados para iniciantes que ajudarão no desenvolvimento de um portfólio sólido e aumentarão o valor do seu currículo à medida que avança no campo da ciência de dados.
Idéias de Projetos de Raspagem de Dados
A raspagem de dados é a etapa inicial que inicia o processo quando você inicia qualquer projeto de análise de dados. Como o nome indica, refere-se a coletar ou agrupar dados da Web e organizá-los em um formato que possa ser usado. Ferramentas como Octoparse, Parsehub ou até bibliotecas como Scrapy ou Beautiful Soup podem ajudar a automatizar o processo de coleta de dados ou web scraping.
#1. Motor de Otimização de Busca
É um método de empregar ferramentas para garantir que seu site receba uma classificação alta na página de resultados do mecanismo de pesquisa do Google (SERP), comumente chamada de SEO. Você pode acessar todas as palavras-chave que as empresas rivais estão usando para descrever seus sites, raspando as classificações de seus sites usando ferramentas de coleta de dados. A equipe de SEO, que compila as palavras-chave de melhor desempenho, é a principal responsável por isso.
Todas as marcas das gerações do milênio e da geração Z estão cientes do papel crucial que as plataformas de mídia social desempenham no desenvolvimento de relacionamentos com os clientes. Um comentário sobre a má qualidade ou serviço do produto pode rapidamente prejudicar a reputação da marca.
O que podemos, portanto, fazer a respeito? A grande quantidade de dados gerados nas mídias sociais pode ser coletada usando ferramentas de coleta de dados. Essas informações são pertinentes ao seu negócio e ajudam você a identificar comentários sobre os produtos ou serviços associados à sua marca. Isso garantirá que você não perca nenhuma menção online de sua marca que a pinte de forma negativa. Se você descobrir, poderá planejar uma solução.
#3. Pesquisa de ações
A ideia de um projeto de análise de dados que possa ser aplicado ao campo financeiro é a equity research. O patrimônio líquido é o valor que uma empresa devolveria aos seus acionistas se todos os seus ativos fossem vendidos e todas as suas dívidas fossem saldadas. Depois de subtrair todas as dívidas relacionadas a esse ativo, ele também pode ser pensado como uma porcentagem de propriedade de uma empresa ou ativo.
Ideias de Projetos de Análise Exploratória de Dados
Os projetos de análise exploratória de dados são a mais nova categoria de projetos de análise de dados. Ele examina a estrutura de dados e permite que você aprenda sobre suas propriedades de detecção de padrões, também conhecidas como EDA. Linguagens como R e Python podem ser usadas para fazer isso porque possuem algoritmos integrados que podem ser usados para concluir a tarefa para você.
Além disso, o procedimento ajuda a limpar os dados, remover variáveis cruciais e testar suas principais hipóteses. É uma das tarefas mais demoradas para qualquer analista de dados. No entanto, é um dos procedimentos mais satisfatórios.
#4. Relatório Mundial de Felicidade
As 10 nações mais felizes do mundo foram discutidas em vários artigos. Não temos? Considere fazer um Relatório Mundial de Felicidade usando esta ideia de projeto de análise exploratória de dados.
A pontuação de felicidade, que identifica o “nível de felicidade” de uma nação, é calculada pela média de seis variáveis diferentes. Esses seis elementos são produção monetária, apoio social, liberdade, ausência de corrupção, expectativa de vida e generosidade.
Reunir todos os dados necessários para o seu projeto é o primeiro passo neste processo. Você pode pegar o conjunto de dados daqui e utilizá-lo para analisar os padrões e estruturas de dados utilizados para construir este relatório. Ao examinar o conjunto de dados, ele refinará suas habilidades técnicas e facilitará a identificação e o alcance das metas definidas para o projeto.
#5. Detecção de Taxas Globais de Suicídio
As taxas de suicídio anuais em todo o mundo continuam sendo motivo de preocupação. Em nítido contraste com o projeto anterior, você pode utilizar essa ideia de projeto de análise de dados para encontrar o número de incidentes de suicídio que ocorrem em todo o mundo. A ideia por trás desse conjunto de dados que você pode usar como referência era ver se havia alguma correlação entre esses indicadores e as taxas de suicídio.
Para ver se há algum padrão nessas taxas de suicídio, você pode investigar esse conjunto de dados. Você também pode ver se os homens cometem suicídio em uma taxa mais alta e se a taxa total de suicídio está aumentando ou diminuindo. Sua avaliação das porcentagens da taxa de suicídio será auxiliada por esta análise.
Ideias de projetos de visualização de dados
Qualquer um pode ler os fatos, mas o cérebro humano sempre fica intrigado com as imagens. A visualização de dados lida com a exibição gráfica de dados na forma de gráficos, gráficos de barras e gráficos de pizza. Bons recursos visuais sempre são um complemento maravilhoso para qualquer repertório de análise de dados. Algumas das ferramentas de visualização são Google Charts, Tableau e Canva Graph Maker.
#6. Descubra a porcentagem de poluição nos EUA.
Segundo os dados divulgados pela American Lung Association, em 2020, cerca de metade da população dos EUA, que corresponde a quase 150 milhões de indivíduos, estará exposta a níveis severos de poluição do ar que colocarão sua saúde em risco. Devido à crise do COVID, grande parte do ano foi passado em confinamento durante esse período! Considere o quão pior seria se recuperássemos os dados dos dias em que não houvesse poluição de CO2.
Quais estados dos EUA são os mais e menos poluídos? podem ser respondidas com a ajuda deste projeto de visualização de dados. ou comparando a quantidade de poluição nos últimos dez anos com a esperada para os próximos dez.
O Washington Post usou tecnologias de análise de dados para desenvolver uma ferramenta interativa após o infame eclipse solar em agosto de 2017. Este foi o primeiro eclipse a cruzar os EUA de costa a costa em mais de um século. Isso inclui uma representação global do caminho do eclipse e previsões para todas as trajetórias futuras do eclipse até 2080!
Você pode descobrir quantos eclipses ainda tem em sua vida digitando seu ano de nascimento. Veja este fantástico utilitário aqui. Uma ideia semelhante pode ser usada para localizar cada próximo eclipse lunar!
Projeto de análise de dados para iniciantes
Como analista de dados em potencial, você deve destacar algumas competências cruciais em seu portfólio. Os deveres que são frequentemente essenciais para muitas profissões de analista de dados são refletidos nessas sugestões para projetos de análise de dados novatos.
#1. Raspagem da web
Embora existam muitos conjuntos de dados públicos de alto nível (e gratuitos) disponíveis on-line, você pode querer demonstrar a potenciais empregadores que também pode localizar e coletar seus dados. Além disso, aprendendo a coletar dados da Web, você pode localizar e usar conjuntos de dados relevantes para seus interesses, independentemente de já terem sido reunidos ou não.
Exemplo de projeto de raspagem na web: Para determinar a frequência de termos específicos, Todd W. Schneider, da Wedding Crunchers, raspou quase 60,000 anúncios de casamento do New York Times de 1981 a 2016.
#2. Limpeza de dados
A limpeza de dados para que sejam adequados para análise é uma grande parte do seu trabalho como analista de dados. O ato de excluir dados imprecisos e duplicados, abordando quaisquer lacunas nos dados e garantindo que a formatação dos dados seja consistente é conhecido como “limpeza de dados”, às vezes conhecido como “depuração de dados”.
Exemplo de projeto de limpeza de dados: nesta postagem do Medium, o analista de dados Raahim Khan descreve como ele limpou um conjunto de estatísticas atualizadas diariamente em vídeos populares do YouTube.
#3. Análise exploratória de dados (EDA)
A análise de dados consiste em usar os dados para responder a perguntas. A EDA, ou análise exploratória de dados, auxilia no processo de determinação de quais perguntas fazer. Isso pode ser realizado independentemente ou junto com a limpeza de dados. Em ambos os casos, você deve executar as seguintes tarefas durante essas primeiras consultas.
Exemplo de um projeto de análise exploratória de dados: Este analista de dados usou um conjunto de dados Kaggle de 2013 em universidades americanas para investigar os fatores que influenciam as decisões dos alunos sobre quais universidades frequentar.
#4. Análise de sentimentos
O processamento de linguagem natural (NLP) usa a técnica de análise de sentimento para verificar se a entrada de texto é neutra, positiva ou negativa. Uma lista de palavras e as emoções às quais estão associadas é conhecida como “léxico” e também pode ser usada para identificar um estado de espírito específico.
Exemplo de projeto de análise de sentimento: esta postagem do blog Towards Data Science examina o uso de dicas linguísticas em tweets para auxiliar no diagnóstico de depressão como um exemplo de estudo de análise de sentimento.
#5. Visualização de dados
As pessoas são seres visuais. Como resultado, a visualização de dados é uma ferramenta eficaz para transformar fatos em uma narrativa envolvente que motiva a ação. Além de serem agradáveis de produzir, excelentes visualizações podem melhorar drasticamente a aparência do seu portfólio.
A analista de dados Hannah Yan Han criou um gráfico dos níveis de habilidade necessários para 60 esportes diferentes para determinar quais são os mais difíceis.
Exemplos de projetos de análise de dados
Para ajudá-lo a entender melhor como esses elementos podem ser usados na prática, ofereceremos alguns exemplos do mundo real de ideias de projetos de análise de dados para iniciantes que os incorporaram de maneira eficaz.
Você pode compreender melhor as muitas dificuldades e chances que surgem ao trabalhar com dados reais e tecnologias contemporâneas observando esses exemplos de ideias de projetos de análise de dados.
Além disso, você pode começar a adotar uma mentalidade centrada na criação de projetos notáveis que não apenas mostrem sua experiência técnica, mas também agreguem valor à comunidade ou setor.
#1. Monitoramento da qualidade do ar em tempo real
Para produzir previsões precisas da qualidade do ar, o projeto de monitoramento da qualidade do ar em tempo real coleta dados de sensores de vários locais e os processa usando modelos de aprendizado de máquina. Este projeto de análise de dados pode oferecer métodos e regulamentos de gerenciamento de poluição, bem como áreas de alto risco e fontes poluentes.
#2. Gestão e Otimização de Tráfego
No projeto de gerenciamento e otimização de tráfego, os dados de tráfego são coletados de vários sensores, unidades de GPS e telefones celulares, e modelos de aprendizado de máquina são usados para prever o fluxo e o congestionamento do tráfego. O projeto pode ajudar na otimização de rotas de transporte, reduzir o tempo de viagem e o consumo de combustível e melhorar a infraestrutura e a segurança nas estradas.
#3. Análise e Otimização do Consumo de Energia
A análise e otimização do consumo de energia do projeto compreendem a coleta de informações sobre o uso de energia residencial e predial e a aplicação de modelos de aprendizado de máquina para prever e gerenciar o uso de energia. Este projeto de análise de dados pode apoiar o desenvolvimento de práticas de energia sustentável, reduzir o desperdício e as despesas de energia e encontrar potencial para economia de energia.
#4. Previsão de rotatividade de clientes para empresas de telecomunicações
Para estimar a rotatividade do cliente e sugerir campanhas de marketing focadas, o projeto de previsão de rotatividade do cliente coleta informações do consumidor dos provedores de telecomunicações.
O projeto pode aumentar a receita e a lucratividade, diminuindo as reclamações dos clientes e melhorando a retenção de clientes.
O que é um Projeto de Análise de Dados?
O tipo mais simples de análise de dados do projeto é o uso de dados históricos e atuais do projeto para facilitar as decisões sábias de entrega do projeto.
Como você escreve um projeto de análise de dados?
Que formato deve ter um artigo sobre uma análise de dados?
- Visão geral. Especifique o problema.
- Modelo e dados. Quais informações você usou e como fez isso?
- Resultados. Inclua quaisquer figuras e tabelas necessárias para apoiar seu argumento em sua seção de resultados.
- Conclusão.
Qual projeto é melhor para um analista de dados?
Os analistas de dados devem usar:
- Raspagem da web
- Análise exploratória de dados
- Visualização de dados
- Análise de Sentimentos
- Limpeza de Dados
Quais são as 4 áreas de análise de dados?
Análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva são as quatro principais categorias de análise de dados.
Quais são os cinco C's da análise de dados?
Os cinco C's das habilidades interpessoais de análise de dados incluem comunicação, cooperação, pensamento crítico, curiosidade e criatividade, muitos dos quais estão interconectados.
Quais são os três tipos de análise de dados?
As empresas contam com três formas diferentes de análise para ajudá-las a tomar decisões: análise descritiva, que explica o que ocorreu; análise preditiva, que nos mostra o que pode acontecer; e análises prescritivas, que explicam o que deve acontecer daqui para frente.
Conclusão
A construção de um portfólio sólido é necessária após a aquisição de habilidades fundamentais para que você possa demonstrar seus conhecimentos. Além disso, você adquirirá novas habilidades, recursos e ideias que o ajudarão em sua vida profissional.
Neste artigo, aprendemos sobre ideias de projetos simples para análise exploratória de dados com exemplos. Além disso, cobrimos projetos de dados exploratórios e análise preditiva, probabilidade e estatística, manipulação e visualização de dados e limpeza e ingestão de dados.
Artigos Relacionados
- Como os SERPs de raspagem podem impulsionar seus negócios
- AD&D Voluntário: O que é AD&D Voluntário? Prós e contras (+ dicas grátis)
- O QUE É VISUALIZAÇÃO DE DADOS: Técnicas, Ferramentas e Importância
- MÉTODOS DE PESQUISA DE MERCADO: Os 10 principais métodos de pesquisa eficazes para qualquer negócio
- PESQUISA DE MERCADO: Definição, Tipos e Guia para Diferentes Métodos de Pesquisa
Referências
