Veri analitiği becerilerine ilişkin yeni edindiğiniz bilgileri projeler üzerinde çalışarak kullanıma sunma zamanı. İşverenler, birkaç projede çalışmış öğrencileri işe almayı tercih ediyor ve veri alma ve temizleme, veri işleme, olasılık ve istatistik, tahmine dayalı analitik ve raporlama konularında yetenekli çalışanlar arıyorlar. Bu blog, yeni başlayanlar, uzmanlar ve son sınıf öğrencileri için veri analizi proje fikirleri örnekleri sağlayacaktır.
Yeni bir dil veya bir dizi beceri öğrenmek gerekli değildir. Her şey verileri anlamak ve temel gerçekleri belirlemekle ilgilidir. Verileri anlama yeteneğinizi geliştirmek ve teknik olmayan kişiler için raporlar sağlamak için çeşitli projeler üzerinde çalışmalısınız.
Veri Analizi Proje Fikirleri
Her veri bilimcinin veri analitiğini öğrenmesi gerekir çünkü her görev veri değerlendirmesiyle başlar. Bu, veri analitiği projeleri hakkında uygulamalı, pratik bir anlayışa sahip olmanın lehine olan temel argümanlardan sadece biridir. Bu bölümde, veri kazıma, keşif analizi ve veri görselleştirme üzerinde durarak, yeni başlayanlar için bazı basit veri analizi proje fikirleri üzerinde size yol göstereceğiz.
Öyleyse, sağlam bir portföy geliştirmenize yardımcı olacak ve siz veri bilimi alanında ilerledikçe özgeçmişinizin değerini artıracak, yeni başlayanlar için en iyi veri analizi projesi fikirlerinden bazılarıyla başlayalım.
Veri Kazıma Projesi Fikirleri
Veri kazıma, herhangi bir veri analizi projesine başladığınızda süreci başlatan ilk adımdır. Adından da anlaşılacağı gibi, web'den veri toplama veya havuzlama ve kullanılabilecek bir formatta düzenleme anlamına gelir. Octoparse, Parsehub gibi araçlar ve hatta Scrapy veya Beautiful Soup gibi kitaplıklar, veri veya web kazıma işlemini otomatikleştirmeye yardımcı olabilir.
#1. Arama motoru optimizasyonu
Web sitenizin genellikle SEO olarak adlandırılan Google Arama Motoru Sonuç Sayfasında (SERP) üst sıralarda yer almasını sağlamak için araçlar kullanma yöntemidir. Rakip şirketlerin web sitelerini tanımlamak için kullandıkları tüm anahtar kelimelere, veri kazıma araçlarını kullanarak web sitelerinin sıralamalarını sıyırarak erişebilirsiniz. En iyi performans gösteren anahtar kelimeleri derleyen SEO ekibi bunun birinci derecede sorumlusudur.
Y kuşağı ve Z Kuşağı kuşaklarındaki her marka, sosyal medya platformlarının müşterilerle ilişkilerin geliştirilmesinde oynadığı kritik rolün farkındadır. Ürünün kalitesizliği veya hizmetiyle ilgili bir yorum, markanın itibarını hızla zedeleyebilir.
Bu nedenle, bu konuda ne yapabiliriz? Sosyal medyada üretilen çok miktarda veri, veri kazıma araçları kullanılarak toplanabilir. Bu bilgiler işletmenizle ilgilidir ve markanızla ilişkili mal veya hizmetlerle ilgili yorumları belirlemenize yardımcı olur. Markanız hakkında olumsuz bir ışık tutan çevrimiçi ifadeleri kaçırmamanızı garanti edecektir. Bunu keşfederseniz, bir çözüm planlayabilirsiniz.
#3. Hisse Araştırması
Finans alanına uygulanabilecek bir veri analizi projesi fikri, hisse senedi araştırmasıdır. Öz sermaye, bir şirketin tüm varlıkları satılırsa ve tüm borçları kapatılırsa hissedarlarına iade edeceği miktardır. O varlıkla ilgili tüm borçlar çıkarıldıktan sonra, bir şirket veya varlıktaki yüzde sahiplik olarak da düşünülebilir.
Keşif Veri Analizi Proje Fikirleri
Keşifsel veri analizi projeleri, veri analizi projelerinin en yeni kategorisidir. Veri yapısını inceler ve EDA olarak da bilinen model algılama özellikleri hakkında bilgi edinmenizi sağlar. R ve Python gibi diller, görevi sizin yerinize tamamlamak için kullanılabilecek yerleşik algoritmalara sahip oldukları için bunu gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Ek olarak, prosedür verileri temizlemeye, önemli değişkenleri kaldırmaya ve temel hipotezlerinizi test etmeye yardımcı olur. Herhangi bir veri analisti için en çok zaman alan görevlerden biridir. Ancak, en tatmin edici prosedürlerden biridir.
#4. Dünya Mutluluk Raporu
Dünyanın en mutlu 10 ülkesi birkaç makalede tartışıldı. değil mi? Bu keşif amaçlı veri analizi proje fikrini kullanarak bir Dünya Mutluluk Raporu yapmayı düşünün.
Bir ülkenin “mutluluk düzeyini” belirleyen mutluluk puanı, altı farklı değişkenin ortalaması alınarak hesaplanıyor. Bu altı unsur, parasal çıktı, sosyal destek, özgürlük, yolsuzluk olmaması, yaşam beklentisi ve cömertliktir.
Projeniz için gereken tüm verileri toplamak bu süreçteki ilk adımdır. Veri setini buradan alabilir ve bu raporu oluşturmak için kullanılan kalıpları ve veri yapılarını analiz etmek için kullanabilirsiniz. Veri setini incelerken, teknik yeteneklerinizi geliştirecek ve projeniz için belirlediğiniz hedefleri belirlemenizi ve bunlara ulaşmanızı kolaylaştıracaktır.
# 5. Küresel İntihar Oranlarının Tespiti
Dünya çapında yıllık intihar oranları endişe konusu olmaya devam ediyor. Önceki projenin tam tersine, bu veri analitiği projesi fikrini dünya çapında meydana gelen intihar olaylarının sayısını bulmak için kullanabilirsiniz. Referans olarak kullanabileceğiniz bu veri setinin arkasındaki fikir, bu göstergeler ile intihar oranları arasında herhangi bir korelasyon olup olmadığını görmekti.
Bu intihar oranlarında herhangi bir kalıp olup olmadığını görmek için bu veri setini inceleyebilirsiniz. Ayrıca erkeklerin daha yüksek oranda intihar edip etmediğini ve toplam intihar oranının yükselip yükselmediğini de görebilirsiniz. İntihar oranı yüzdelerini değerlendirmenize bu analiz yardımcı olacaktır.
Veri Görselleştirme Proje Fikirleri
Herkes gerçekleri okuyabilir, ancak insan beyni her zaman resimlerle ilgilenir. Veri görselleştirme, verilerin grafikler, çubuk grafikler ve pasta grafikler şeklinde grafik gösterimi ile ilgilenir. İyi görseller, herhangi bir veri analitiği repertuarını her zaman harika bir şekilde tamamlar. Görselleştirme araçlarından bazıları Google Charts, Tableau ve Canva Graph Maker'dır.
#6. ABD'deki kirlilik yüzdesini öğrenin.
Amerikan Akciğer Derneği'nin yayınladığı verilere göre 2020 yılında yaklaşık 150 milyon kişiye tekabül eden ABD nüfusunun yaklaşık yarısı, sağlıklarını tehlikeye atacak düzeyde hava kirliliğine maruz kalacak. COVID krizi nedeniyle, bu dönemde yılın büyük bir kısmı karantina altında geçti! CO2 kirliliğinin olmadığı günlere ait verileri alsaydık, bunun ne kadar kötü olacağını bir düşünün.
Hangi ABD eyaletleri en çok ve en az kirli? sorusu bu veri görselleştirme projesi yardımıyla cevaplanabilir. veya son on yıldaki kirlilik miktarını önümüzdeki on yılda beklenenle karşılaştırmak.
Washington Post, Ağustos 2017'deki meşhur güneş tutulmasının ardından etkileşimli bir araç geliştirmek için veri analitiği teknolojilerini kullandı. Bu, bir yüzyıldan fazla bir süredir ABD'yi bir kıyıdan diğer kıyıya geçen ilk tutulmaydı. Bu, tutulmanın yolunun küresel bir tasvirini ve 2080'e kadar yaklaşan tüm tutulma yörüngeleri için tahminleri içerir!
Doğum yılınızı girerek ömrünüzde kaç tane tutulma olduğunu öğrenebilirsiniz. Bu harika yardımcı programı burada görüntüleyin. Benzer bir fikir yaklaşan her ay tutulmasını bulmak için kullanılabilir!
Yeni Başlayanlar İçin Veri Analizi Projesi
Potansiyel bir veri analisti olarak, portföyünüzdeki birkaç önemli yetkinliği vurgulamalısınız. Birçok veri analisti mesleği için sıklıkla gerekli olan görevler, acemi veri analizi projeleri için bu önerilere yansıtılmıştır.
1 numara. Web kazıma
Çevrimiçi olarak sunulan birçok birinci sınıf (ve ücretsiz) genel veri seti olsa da, potansiyel işverenlere verilerinizin yerini tespit edip kazıyabileceğinizi de göstermek isteyebilirsiniz. Ek olarak, web verilerini nasıl kazıyacağınızı öğrenerek, daha önce bir araya getirilmiş olsun ya da olmasın, ilgi alanlarınızla ilgili veri kümelerini bulabilir ve kullanabilirsiniz.
Örnek web kazıma projesi: Belirli terimlerin sıklığını belirlemek için Wedding Crunchers'tan Todd W. Schneider, 60,000'den 1981'ya kadar neredeyse 2016 New York Times düğün duyurusunu kazıdı.
2 numara. Veri temizleme
Verileri analize uygun olacak şekilde temizlemek, veri analisti olarak işinizin büyük bir bölümünü oluşturur. Hatalı ve yinelenen verileri silme, verilerdeki tüm boşlukları giderme ve verilerin biçimlendirmesinin tutarlı olmasını sağlama eylemi, bazen "veri temizleme" olarak bilinen "veri temizleme" olarak bilinir.
Örnek veri temizleme projesi: Bu Medium gönderisinde, veri analisti Raahim Khan, popüler YouTube videolarında günlük olarak güncellenen bir dizi istatistiği nasıl temizlediğini anlatıyor.
3 numara. Keşif veri analizi (EDA)
Veri analizi, soruları cevaplamak için verileri kullanmakla ilgilidir. EDA veya keşifsel veri analizi, hangi soruların sorulacağını belirleme sürecine yardımcı olur. Bu, veri temizlemeden bağımsız olarak veya yanında gerçekleştirilebilir. Her iki durumda da, bu ilk sorgulamalar sırasında aşağıdaki görevleri yapmanız gerekir.
Keşif amaçlı bir veri analizi projesi örneği: Bu veri analisti, öğrencilerin hangi üniversitelere gideceklerine ilişkin kararlarını etkileyen faktörleri araştırmak için Amerikan üniversitelerine ilişkin bir 2013 Kaggle veri kümesini kullandı.
#4. duygu analizi
Doğal dil işleme (NLP), metin girişinin nötr, pozitif veya negatif olup olmadığını belirlemek için duygu analizi tekniğini kullanır. Sözcüklerin ve bunlarla ilişkilendirilen duyguların bir listesi "sözlük" olarak bilinir ve belirli bir ruh halini tanımlamak için de kullanılabilir.
Örnek duygu analizi projesi: Veri Bilimine Doğru'daki bu blog gönderisi, bir duygu analizi çalışmasına örnek olarak, depresyon teşhisine yardımcı olmak için tweet'lerdeki dilbilimsel ipuçlarının kullanımını inceliyor.
#5. Veri goruntuleme
İnsanlar görsel varlıklardır. Sonuç olarak, veri görselleştirme, gerçekleri eylemi motive eden ilgi çekici bir anlatıya dönüştürmek için etkili bir araçtır. Mükemmel görselleştirmeler, üretmenin eğlenceli olmasının yanı sıra, portföyünüzün görünümünü önemli ölçüde iyileştirebilir.
Veri analisti Hannah Yan Han, hangilerinin en zor olduğunu belirlemek için 60 farklı spor için gereken beceri seviyelerinin bir grafiğini oluşturdu.
Veri Analizi Proje Örnekleri
Bu öğelerin pratikte nasıl kullanılabileceğini daha iyi anlamanıza yardımcı olmak için, yeni başlayanlar için bunları etkili bir şekilde bir araya getiren bazı gerçek dünya veri analizi proje fikirleri örnekleri sunacağız.
Bu veri analizi proje fikirleri örneklerine bakarak, gerçek veriler ve çağdaş teknolojilerle çalışmanın getirdiği birçok zorluğu ve şansı daha iyi kavrayabilirsiniz.
Ek olarak, yalnızca teknik uzmanlığınızı sergilemekle kalmayıp aynı zamanda topluluğa veya sektöre değer katan dikkate değer projeler üretmeye odaklanan bir zihniyet benimsemeye başlayabilirsiniz.
1 numara. Gerçek Zamanlı Hava Kalitesi İzleme
Gerçek zamanlı hava kalitesi izleme projesi, hassas hava kalitesi tahminleri üretmek için birden çok yerden sensör verilerini toplar ve makine öğrenimi modellerini kullanarak işler. Bu veri analizi projesi, kirlilik yönetimi yöntemleri ve düzenlemelerinin yanı sıra yüksek riskli alanlar ve kirletici kaynaklar sunabilir.
2 numara. Trafik Yönetimi ve Optimizasyonu
Trafik yönetimi ve optimizasyonu projesinde çeşitli sensörlerden, GPS ünitelerinden ve cep telefonlarından trafik verileri toplanmakta ve trafik akışının ve sıkışıklığının tahmin edilmesi için makine öğrenmesi modelleri kullanılmaktadır. Proje, ulaşım rotası optimizasyonuna yardımcı olabilir, seyahat süresini ve yakıt tüketimini azaltabilir ve altyapıyı ve yol güvenliğini artırabilir.
#3. Enerji Tüketimi Analizi ve Optimizasyonu
Projenin enerji tüketimi analizi ve optimizasyonu, ev ve bina enerji kullanımı hakkında bilgi toplamayı ve enerji kullanımını tahmin etmek ve yönetmek için makine öğrenimi modellerini uygulamayı içeriyor. Bu veri analitiği projesi, sürdürülebilir enerji uygulamalarının geliştirilmesini, daha düşük enerji israfını ve giderlerini destekleyebilir ve enerji tasarrufu potansiyeli bulabilir.
#4. Telekomünikasyon Şirketleri İçin Müşteri Kayıp Tahmini
Müşteri cirosunu tahmin etmek ve odaklanmış pazarlama kampanyaları önermek için müşteri kayıp tahmini projesi, telekomünikasyon sağlayıcılarından tüketici bilgilerini toplar.
Proje, müşteri şikayetlerini azaltırken ve müşteriyi elde tutmayı iyileştirirken geliri ve karlılığı artırabilir.
Veri Analizi Projesi Nedir?
En basit proje veri analitiği türü, akıllıca proje teslimi kararlarını kolaylaştırmak için geçmiş ve mevcut proje verilerinin kullanılmasıdır.
Veri Analizi Projesi Nasıl Yazılır?
Bir veri analizine ilişkin yazı hangi formatta olmalıdır?
- Genel bakış. Sorunu belirtin.
- Model ve veriler. Hangi bilgileri kullandınız ve bunu nasıl yaptınız?
- Sonuçlar. Argümanınızı desteklemek için gerekli tüm şekil ve tabloları sonuçlar bölümüne ekleyin.
- SONUÇ
Bir Veri Analisti İçin Hangi Proje En İyisidir?
Veri analistleri şunları kullanmalıdır:
- Web Scraping
- Açıklayıcı Veri Analizi
- Veri Goruntuleme
- Duygu Analizi
- Veri temizleme
Veri Analizinin 4 Alanı Nelerdir?
Tanımlayıcı, tanılayıcı, tahmine dayalı ve kuralcı analitik, veri analizinin dört ana kategorisidir.
Veri Analizinin Beş C'si Nedir?
Veri analitiği yumuşak becerilerinin beş C'si, çoğu birbiriyle bağlantılı olan iletişim, işbirliği, eleştirel düşünme, merak ve yaratıcılığı içerir.
Üç 3 Tür Veri Analizi Nedir?
İşletmeler, karar vermelerine yardımcı olmak için üç farklı analitik biçimine güvenir: ne olduğunu açıklayan tanımlayıcı analitik; bize neler olabileceğini gösteren tahmine dayalı analitik; ve gelecekte ne olması gerektiğini açıklayan kuralcı analitik.
Sonuç
Bilginizi gösterebilmeniz için temel yetenekleri edindikten sonra sağlam bir portföy oluşturmak gereklidir. Ek olarak, çalışma hayatınızda size yardımcı olacak yeni beceriler, özellikler ve fikirler edineceksiniz.
Bu makalede, keşif amaçlı veri analizi için basit proje fikirlerini örneklerle öğrendik. Ek olarak, keşif verileri ve tahmine dayalı analiz, olasılık ve istatistik, veri işleme ve görselleştirme ve veri temizleme ve alma ile ilgili projeleri ele aldık.
İlgili Makaleler
- Scraping SERP'leri İşinizi Nasıl Artırabilir?
- Gönüllü AD&D: Gönüllü AD&D nedir? Artıları ve Eksileri (+ Ücretsiz ipuçları)
- VERİ GÖRSELLEŞTİRME NEDİR: Teknikler, Araçlar ve Önemi
- PAZAR ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ: Herhangi Bir İşletme İçin En Etkili 10 Araştırma Yöntemi
- PAZAR ARAŞTIRMASI: Tanım, Türler ve Farklı Araştırma Yöntemleri Rehberi
Referanslar
