Пришло время использовать ваши новые знания в области анализа данных для работы над проектами. Работодатели предпочитают нанимать студентов, которые работали над несколькими проектами, и им нужны работники, обладающие навыками приема и очистки данных, обработки данных, вероятности и статистики, прогнозной аналитики и отчетности. В этом блоге будут представлены примеры идей проектов по анализу данных для начинающих, экспертов и студентов последнего курса.
Нет необходимости изучать новый язык или набор навыков. Все сводится к осмыслению данных и выявлению ключевых фактов. Чтобы улучшить свою способность понимать данные и предоставлять отчеты для нетехнических специалистов, вы должны работать над множеством проектов.
Идеи проекта анализа данных
Каждый специалист по данным должен изучать аналитику данных, потому что каждое задание начинается с оценки данных. Это лишь один из ключевых аргументов в пользу практического понимания проектов по анализу данных. В этом разделе мы познакомим вас с некоторыми простыми идеями проекта анализа данных для начинающих, уделяя особое внимание очистке данных, исследовательскому анализу и визуализации данных.
Итак, давайте начнем с некоторых из лучших идей проекта анализа данных для начинающих, которые помогут в создании солидного портфолио и повысят ценность вашего резюме по мере вашего продвижения в области науки о данных.
Идеи проекта очистки данных
Очистка данных — это начальный шаг, который запускает процесс при запуске любого проекта анализа данных. Как следует из названия, это относится к сбору или объединению данных из Интернета и организации их в формат, который можно использовать. Такие инструменты, как Octoparse, Parsehub или даже такие библиотеки, как Scrapy или Beautiful Soup, могут помочь автоматизировать процесс очистки данных или веб-страниц.
№1. Поисковая оптимизация
Это метод использования инструментов, позволяющий убедиться, что ваш веб-сайт получает высокий рейтинг на странице результатов поисковой системы Google (SERP), которую обычно называют SEO. Вы можете получить доступ ко всем ключевым словам, которые конкурирующие компании используют для описания своих веб-сайтов, очистив рейтинг их веб-сайтов с помощью инструментов очистки данных. В первую очередь за это отвечает команда SEO, которая собирает самые эффективные ключевые слова.
Каждый бренд из поколения миллениалов и поколения Z осознает решающую роль, которую платформы социальных сетей играют в развитии отношений с клиентами. Один комментарий о низком качестве или сервисе товара может быстро навредить репутации бренда.
Что мы можем, следовательно, сделать по этому поводу? Огромное количество данных, генерируемых в социальных сетях, можно собрать с помощью инструментов очистки данных. Эта информация имеет отношение к вашему бизнесу и помогает вам идентифицировать комментарии о товарах или услугах, связанных с вашим брендом. Это гарантирует, что вы не пропустите ни одного упоминания вашего бренда в Интернете, которое рисует его в негативном свете. Если вы обнаружите это, вы можете спланировать решение.
№3. Анализ рынка акций
Идея проекта анализа данных, который можно применить в области финансов, — это исследование акционерного капитала. Собственный капитал — это сумма, которую компания вернула бы своим акционерам, если бы все ее активы были проданы и все ее долги были погашены. После вычитания всех долгов, связанных с этим активом, его также можно рассматривать как процент владения компанией или активом.
Идеи проекта исследовательского анализа данных
Проекты исследовательского анализа данных — это новейшая категория проектов анализа данных. Он исследует структуру данных и позволяет узнать о ее свойствах распознавания образов, также известных как EDA. Для этого можно использовать такие языки, как R и Python, поскольку они имеют встроенные алгоритмы, которые можно использовать для выполнения задачи за вас.
Кроме того, процедура помогает очистить данные, удалить важные переменные и проверить основные гипотезы. Это одна из самых трудоемких задач для любого аналитика данных. Тем не менее, это одна из самых приятных процедур.
№ 4. Доклад о мировом счастье
Десять самых счастливых наций в мире обсуждались в нескольких статьях. Не так ли? Рассмотрите возможность создания отчета о мировом счастье, используя эту идею проекта исследовательского анализа данных.
Показатель счастья, который определяет «уровень счастья» страны, рассчитывается путем усреднения шести различных переменных. Эти шесть элементов — денежная продукция, социальная поддержка, свобода, отсутствие коррупции, ожидаемая продолжительность жизни и щедрость.
Сбор всех данных, необходимых для вашего проекта, является первым шагом в этом процессе. Вы можете взять набор данных отсюда и использовать его для анализа шаблонов и структур данных, используемых для построения этого отчета. Когда вы изучите набор данных, он улучшит ваши технические способности и облегчит вам определение и достижение целей, которые вы поставили перед своим проектом.
№ 5. Выявление глобального уровня самоубийств
Уровень самоубийств ежегодно во всем мире остается предметом беспокойства. В отличие от предыдущего проекта, вы можете использовать эту идею проекта анализа данных, чтобы определить количество случаев самоубийств, происходящих во всем мире. Идея этого набора данных, который вы можете использовать для справки, заключалась в том, чтобы увидеть, есть ли какая-либо корреляция между этими показателями и уровнем самоубийств.
Чтобы увидеть, есть ли закономерности в этих показателях самоубийств, вы можете изучить этот набор данных. Вы также можете увидеть, чаще ли мужчины совершают самоубийства, и растет или падает общий уровень самоубийств. Этот анализ поможет вам в оценке процента самоубийств.
Идеи проекта визуализации данных
Любой может читать факты, но человеческий мозг всегда интересуется картинками. Визуализация данных связана с графическим отображением данных в виде диаграмм, гистограмм и круговых диаграмм. Хорошие визуальные эффекты всегда являются прекрасным дополнением к любому репертуару аналитики данных. Некоторыми из инструментов визуализации являются Google Charts, Tableau и Canva Graph Maker.
№ 6. Узнайте процент загрязнения в США.
Согласно данным, опубликованным Американской пульмонологической ассоциацией, в 2020 году около половины населения США, что соответствует почти 150 миллионам человек, будет подвергаться воздействию высоких уровней загрязнения воздуха, что поставит под угрозу их здоровье. Из-за кризиса COVID большая часть года в это время была заблокирована! Подумайте, насколько хуже было бы, если бы мы получали данные за дни, когда не было загрязнения CO2.
Какие штаты США наиболее и наименее загрязнены? можно ответить с помощью этого проекта визуализации данных. или сравнение количества загрязнения за последние десять лет с ожидаемым в следующие десять лет.
The Washington Post использовала технологии анализа данных для разработки интерактивного инструмента после печально известного солнечного затмения в августе 2017 года. Это было первое затмение, которое пересекло США от побережья до побережья более чем за столетие. Это включает в себя глобальное описание пути затмения и прогнозы всех предстоящих траекторий затмения до 2080 года!
Вы можете узнать, сколько затмений у вас еще будет в вашей жизни, введя год своего рождения. Посмотрите эту фантастическую утилиту здесь. Подобную идею можно использовать для определения местонахождения каждого предстоящего лунного затмения!
Проект анализа данных для начинающих
Как потенциальный аналитик данных, вы должны выделить несколько важных компетенций в своем портфолио. Обязанности, которые часто необходимы для многих профессий аналитика данных, отражены в этих предложениях для начинающих проектов анализа данных.
№1. Веб-скрапинг
Несмотря на то, что в Интернете доступно множество первоклассных (и бесплатных) общедоступных наборов данных, вы можете продемонстрировать потенциальным работодателям, что вы также можете находить и очищать свои данные. Кроме того, научившись очищать веб-данные, вы сможете находить и использовать наборы данных, которые соответствуют вашим интересам, независимо от того, были ли они уже собраны.
Пример веб-скрейпинга: чтобы определить частотность определенных терминов, Тодд В. Шнайдер из Wedding Crunchers изучил почти 60,000 1981 свадебных объявлений New York Times с 2016 по XNUMX год.
№ 2. Очистка данных
Очистка данных, чтобы они были пригодны для анализа, является важной частью вашей работы в качестве аналитика данных. Действие по удалению неточных и дублирующихся данных, устранению любых пробелов в данных и обеспечению согласованности форматирования данных называется «очисткой данных», иногда называемой «очисткой данных».
Пример проекта по очистке данных: в этом посте на Medium аналитик данных Раахим Хан описывает, как он очищал набор ежедневно обновляемой статистики по популярным видео на YouTube.
№3. Исследовательский анализ данных (EDA)
Анализ данных — это использование данных для ответа на вопросы. EDA, или исследовательский анализ данных, помогает определить, какие вопросы ставить. Это может быть выполнено независимо от очистки данных или одновременно с ней. В любом случае вы должны выполнить следующие задачи во время этих первых запросов.
Пример исследовательского проекта по анализу данных: этот аналитик данных использовал набор данных Kaggle 2013 года по американским университетам, чтобы исследовать факторы, влияющие на решения студентов о том, в какие университеты поступать.
№4. Анализ настроений
Обработка естественного языка (NLP) использует метод анализа настроений, чтобы определить, является ли вводимый текст нейтральным, положительным или отрицательным. Список слов и эмоций, с которыми они связаны, известен как «лексикон», и его также можно использовать для определения определенного настроения.
Пример проекта по анализу настроений. В этом сообщении в блоге на тему «Наука о данных» рассматривается использование лингвистических подсказок в твитах для диагностики депрессии в качестве примера исследования по анализу настроений.
№ 5. Визуализация данных
Люди — визуальные существа. В результате визуализация данных является эффективным инструментом для превращения фактов в увлекательное повествование, побуждающее к действию. Отличные визуализации не только доставляют удовольствие, но и могут значительно улучшить внешний вид вашего портфолио.
Аналитик данных Ханна Ян Хан создала график уровней навыков, необходимых для 60 различных видов спорта, чтобы определить, какие из них являются самыми сложными.
Примеры проектов анализа данных
Чтобы помочь вам лучше понять, как эти элементы можно использовать на практике, мы предложим несколько реальных примеров идей проектов анализа данных для начинающих, которые эффективно их внедрили.
Вы можете лучше понять многие трудности и возможности, связанные с работой с реальными данными и современными технологиями, взглянув на эти примеры идей проектов анализа данных.
Кроме того, вы можете начать перенимать мышление, сосредоточенное на разработке заслуживающих внимания проектов, которые не только демонстрируют ваш технический опыт, но и приносят пользу сообществу или сектору.
№1. Мониторинг качества воздуха в режиме реального времени
Чтобы производить точные прогнозы качества воздуха, проект мониторинга качества воздуха в режиме реального времени собирает данные датчиков из нескольких мест и обрабатывает их с использованием моделей машинного обучения. Этот проект анализа данных может предложить методы и правила управления загрязнением, а также области высокого риска и источники загрязнения.
№ 2. Управление трафиком и оптимизация
В проекте по управлению и оптимизации трафика данные о трафике собираются с различных датчиков, устройств GPS и мобильных телефонов, а модели машинного обучения используются для прогнозирования транспортных потоков и заторов. Проект может помочь в оптимизации транспортных маршрутов, сокращении времени в пути и расхода топлива, а также в улучшении инфраструктуры и безопасности дорожного движения.
№3. Анализ и оптимизация энергопотребления
Анализ и оптимизация энергопотребления в рамках проекта включают сбор информации об энергопотреблении в домах и зданиях и применение моделей машинного обучения для прогнозирования и управления энергопотреблением. Этот проект по анализу данных может поддержать разработку методов устойчивой энергетики, снизить потери энергии и расходы, а также найти потенциал для энергосбережения.
№ 4. Прогноз оттока клиентов для телекоммуникационных компаний
Чтобы оценить текучесть клиентов и предложить целенаправленные маркетинговые кампании, проект прогнозирования оттока клиентов собирает информацию о потребителях от поставщиков телекоммуникационных услуг.
Проект может повысить доход и прибыльность, одновременно уменьшая жалобы клиентов и улучшая их удержание.
Что такое проект анализа данных?
Самый простой вид анализа данных проекта — это использование исторических и текущих данных проекта для облегчения принятия разумных решений по реализации проекта.
Как написать проект анализа данных?
Какой формат должен иметь отчет об анализе данных?
- Обзор. Уточните проблему.
- Модель и данные. Какую информацию вы использовали и как вы это делали?
- Полученные результаты. Включите любые цифры и таблицы, необходимые для поддержки ваших аргументов, в раздел результатов.
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Какой проект лучше всего подходит для аналитика данных?
Аналитики данных должны использовать:
- Web Scraping
- Исследовательский анализ данных
- Визуализация данных
- Анализ настроений
- Очистка данных
Каковы 4 области анализа данных?
Описательная, диагностическая, прогнозная и предписывающая аналитика — это четыре основные категории анализа данных.
Каковы пять «С» анализа данных?
Пять «С» мягких навыков аналитики данных включают общение, сотрудничество, критическое мышление, любознательность и креативность, многие из которых взаимосвязаны.
Каковы три 3 вида анализа данных?
Компании полагаются на три различные формы аналитики, помогающие им принимать решения: описательная аналитика, которая объясняет, что произошло; прогнозная аналитика, которая показывает нам, что может произойти; и предписывающая аналитика, которая объясняет, что должно произойти в будущем.
Заключение
Создание солидного портфолио необходимо после приобретения фундаментальных способностей, чтобы вы могли продемонстрировать свои знания. Кроме того, вы получите новые навыки, функции и идеи, которые помогут вам в вашей трудовой жизни.
В этой статье мы узнали о простых идеях проектов для исследовательского анализа данных с примерами. Кроме того, мы рассмотрели проекты по исследовательским данным и прогнозному анализу, вероятности и статистике, обработке и визуализации данных, а также очистке и приему данных.
Статьи по теме
- Как парсинг поисковой выдачи может повысить ваш бизнес
- Добровольный AD&D: что такое добровольный AD&D? Плюсы и минусы (+ Бесплатные советы)
- ЧТО ТАКОЕ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ: методы, инструменты и важность
- МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ РЫНКА: 10 лучших эффективных методов исследования для любого бизнеса
- ИССЛЕДОВАНИЕ РЫНКА: определение, типы и руководство по различным методам исследования
Рекомендации
