Настав час застосувати ваші нові знання щодо аналізу даних у роботі над проектами. Роботодавці вважають за краще наймати студентів, які працювали над декількома проектами, і вони шукають працівників, які кваліфіковані в прийомі та очищенні даних, маніпулюванні даними, ймовірності та статистиці, прогнозній аналітиці та звітності. Цей блог надасть приклади ідей проектів аналізу даних для початківців, експертів і студентів останніх курсів.
Немає необхідності вивчати нову мову або набір навичок. Все зводиться до розуміння даних і визначення ключових фактів. Щоб покращити свою здатність розуміти дані та надавати звіти для нетехнічних осіб, ви повинні працювати над різними проектами.
Ідеї проектів аналізу даних
Кожен фахівець із обробки даних має навчитися аналізу даних, оскільки кожне завдання починається з оцінки даних. Це лише один із ключових аргументів на користь практичного розуміння проектів аналітики даних. У цьому розділі ми розповімо вам кілька простих ідей щодо проектів аналізу даних для початківців, з акцентом на збиранні даних, дослідницькому аналізі та візуалізації даних.
Отже, давайте почнемо з деяких найкращих ідей для проектів аналізу даних для початківців, які допоможуть у розробці надійного портфоліо та підвищать цінність вашого резюме в міру просування в галузі науки про дані.
Ідеї проекту зі збирання даних
Збирання даних — це початковий крок, з якого починається процес, коли ви починаєте будь-який проект аналізу даних. Як випливає з назви, це стосується збору або об’єднання даних з Інтернету та організації їх у форматі, який можна використовувати. Такі інструменти, як Octoparse, Parsehub або навіть такі бібліотеки, як Scrapy або Beautiful Soup, можуть допомогти автоматизувати процес копіювання даних або веб-сайтів.
№1. Пошукова оптимізація
Це метод використання інструментів для забезпечення високого рейтингу вашого веб-сайту на сторінці результатів пошукової системи Google (SERP), що зазвичай називають SEO. Ви можете отримати доступ до всіх ключових слів, які компанії-конкуренти використовують для опису своїх веб-сайтів, зібравши рейтинги їхніх веб-сайтів за допомогою інструментів збирання даних. Головну відповідальність за це несе команда SEO, яка збирає найефективніші ключові слова.
Кожен бренд покоління міленіалів і покоління Z усвідомлює вирішальну роль, яку відіграють платформи соціальних мереж у розвитку відносин із клієнтами. Одне зауваження про низьку якість або обслуговування товару може швидко зіпсувати репутацію бренду.
Отже, що ми можемо з цим зробити? Величезна кількість даних, що генеруються в соціальних мережах, може бути зібрана за допомогою інструментів збирання даних. Ця інформація стосується вашого бізнесу та допомагає визначити коментарі щодо товарів або послуг, пов’язаних із вашим брендом. Це гарантує, що ви не пропустите жодної онлайн-згадки про свій бренд, яка малює його в негативному світлі. Якщо ви виявите це, ви зможете спланувати рішення.
#3. Дослідження акцій
Ідеєю проекту аналізу даних, який можна застосувати у сфері фінансів, є дослідження капіталу. Власний капітал — це сума, яку компанія повернула б своїм акціонерам, якби всі її активи були продані та всі її борги погашені. Після віднімання всіх боргів, пов’язаних із цим активом, це також можна розглядати як відсоток власності в компанії чи активі.
Ідеї проектів дослідницького аналізу даних
Проекти дослідницького аналізу даних є найновішою категорією проектів аналізу даних. Він досліджує структуру даних і дає змогу дізнатися про її властивості розпізнавання шаблонів, також відомі як EDA. Для цього можна використовувати такі мови, як R і Python, оскільки вони мають вбудовані алгоритми, за допомогою яких можна виконати завдання за вас.
Крім того, процедура допомагає очищати дані, видаляти важливі змінні та перевіряти ваші основні гіпотези. Це одне з найбільш трудомістких завдань для будь-якого аналітика даних. Однак це одна з найбільш приємних процедур.
#4. Звіт про щастя у світі
Десятка найщасливіших націй світу обговорювалася в кількох статтях. Чи не ми? Розгляньте можливість створення звіту про щастя у світі, використовуючи цю ідею дослідницького проекту аналізу даних.
Оцінка щастя, яка визначає «рівень щастя» нації, розраховується шляхом усереднення шести різних змінних. Цими шістьма елементами є грошовий обсяг, соціальна підтримка, свобода, відсутність корупції, тривалість життя та щедрість.
Першим кроком у цьому процесі є збір усіх даних, необхідних для вашого проекту. Ви можете взяти набір даних звідси та використати його для аналізу шаблонів і структур даних, використаних для створення цього звіту. Коли ви досліджуєте набір даних, це покращить ваші технічні здібності та полегшить вам визначення та досягнення цілей, які ви поставили для свого проекту.
#5. Виявлення глобального рівня самогубств
Рівень самогубств у всьому світі залишається предметом занепокоєння. На відміну від попереднього проекту, ви можете використати цю ідею проекту аналітики даних, щоб визначити кількість інцидентів самогубств, які відбуваються в усьому світі. Ідея цього набору даних, який ви можете використовувати для довідки, полягала в тому, щоб побачити, чи існує якась кореляція між цими показниками та рівнем самогубств.
Щоб побачити, чи є закономірності в цих рівнях самогубств, ви можете дослідити цей набір даних. Ви також можете побачити, чи частіше чоловіки вчиняють самогубства та чи загальний рівень самогубств зростає чи падає. Цей аналіз допоможе вам оцінити відсоток самогубств.
Ідеї проекту візуалізації даних
Кожен може читати факти, але людський мозок завжди заінтригований картинками. Візуалізація даних стосується графічного відображення даних у формі діаграм, гістограм і секторних діаграм. Хороші візуальні ефекти завжди чудово доповнюють будь-який репертуар аналітики даних. Серед інструментів візуалізації – Google Charts, Tableau і Canva Graph Maker.
#6. Дізнайтеся відсоток забруднення в США.
Згідно з даними, опублікованими Американською легеневою асоціацією, у 2020 році близько половини населення США, що відповідає майже 150 мільйонам осіб, буде піддаватися впливу серйозних рівнів забруднення повітря, що загрожуватиме їх здоров’ю. У зв’язку з COVID-кризою більша частина року була проведена в карантині! Подумайте, наскільки гірше було б, якби ми отримували дані за дні, коли не було забруднення CO2.
Які штати США є найбільш і найменш забрудненими? можна відповісти за допомогою цього проекту візуалізації даних. або порівняння обсягу забруднення за останні десять років з очікуваним протягом наступних десяти.
The Washington Post використала технології аналізу даних, щоб розробити інтерактивний інструмент після сумнозвісного сонячного затемнення в серпні 2017 року. Це було перше затемнення, яке перетнуло США від узбережжя до узбережжя за понад століття. Це включає глобальне зображення шляху затемнення та прогнози для всіх майбутніх траєкторій затемнення до 2080 року!
Ви можете дізнатися, скільки затемнень у вас ще було за все життя, ввівши рік свого народження. Перегляньте цю фантастичну утиліту тут. Подібну ідею можна використовувати для визначення місцезнаходження кожного майбутнього місячного затемнення!
Проект аналізу даних для початківців
Як майбутній аналітик даних, ви повинні виділити кілька важливих компетенцій у своєму портфоліо. Обов’язки, які часто є важливими для багатьох професій аналітиків даних, відображені в цих пропозиціях для новачків у проектах аналізу даних.
#1. Веб-збирання
Хоча в Інтернеті доступно багато першокласних (і безкоштовних) загальнодоступних наборів даних, ви можете продемонструвати потенційним роботодавцям, що ви також можете знаходити та очищати свої дані. Крім того, навчившись очищати веб-дані, ви зможете знаходити та використовувати набори даних, які відповідають вашим інтересам, незалежно від того, чи були вони вже зібрані.
Приклад проекту веб-збирання: щоб визначити частоту певних термінів, Тодд В. Шнайдер із Wedding Crunchers зібрав майже 60,000 1981 оголошень про весілля в New York Times з 2016 по XNUMX рік.
#2. Очищення даних
Очищення даних, щоб вони були придатними для аналізу, є значною частиною вашої роботи як аналітика даних. Операція видалення неточних і повторюваних даних, усунення будь-яких прогалин у даних і забезпечення узгодженості форматування даних називається «очищенням даних», іноді відомим як «очищення даних».
Приклад проекту очищення даних: у цій публікації Medium аналітик даних Раахім Хан описує, як він очищав набір щоденно оновлюваних статистичних даних про популярні відео YouTube.
#3. Дослідницький аналіз даних (EDA)
Аналіз даних — це використання даних для відповідей на запитання. EDA, або пошуковий аналіз даних, допомагає визначити, які питання поставити. Це можна зробити незалежно від очищення даних або разом із ним. У будь-якому випадку ви повинні виконати наступні завдання під час цих перших запитів.
Приклад дослідницького проекту аналізу даних: цей аналітик даних використав набір даних Kaggle 2013 року про американські університети, щоб дослідити фактори, які впливають на рішення студентів щодо того, який університет відвідувати.
#4. Аналіз настроїв
Обробка природної мови (NLP) використовує техніку аналізу настроїв, щоб визначити, чи є текстове введення нейтральним, позитивним чи негативним. Список слів і емоцій, з якими вони асоціюються, відомий як «лексикон», і його також можна використовувати для визначення певного настрою.
Приклад проекту аналізу настроїв: цей допис у блозі на Towards Data Science розглядає використання лінгвістичних підказок у твітах для допомоги в діагностиці депресії як приклад дослідження аналізу настроїв.
#5. Візуалізація даних
Люди – істоти візуальні. У результаті візуалізація даних є ефективним інструментом для перетворення фактів у захоплюючу розповідь, яка спонукає до дії. Чудові візуалізації не тільки приємні у створенні, але й можуть значно покращити зовнішній вигляд вашого портфоліо.
Аналітик даних Ханна Ян Хан створила графік рівнів навичок, необхідних для 60 різних видів спорту, щоб визначити, які з них найскладніші.
Приклади проектів аналізу даних
Щоб допомогти вам краще зрозуміти, як ці елементи можна використовувати на практиці, ми запропонуємо кілька реальних прикладів ідей проектів аналізу даних для початківців, які ефективно їх використали.
Ви можете краще зрозуміти багато труднощів і шансів, пов’язаних з роботою з фактичними даними та сучасними технологіями, переглянувши ці приклади ідей проектів аналізу даних.
Крім того, ви можете почати приймати мислення, яке зосереджено на створенні вагомих проектів, які не лише демонструватимуть ваші технічні знання, але й додадуть цінності спільноті чи сектору.
#1. Моніторинг якості повітря в реальному часі
Для створення точних прогнозів якості повітря проект моніторингу якості повітря в режимі реального часу збирає дані датчиків із багатьох місць і обробляє їх за допомогою моделей машинного навчання. Цей проект аналізу даних може запропонувати методи та правила управління забрудненням, а також зони високого ризику та джерела забруднювачів.
#2. Управління та оптимізація трафіку
У проекті з управління та оптимізації дорожнього руху дані про дорожній рух збираються з різних датчиків, GPS-пристроїв і мобільних телефонів, а моделі машинного навчання використовуються для прогнозування транспортного потоку та заторів. Проект може допомогти оптимізувати транспортні маршрути, скоротити час у дорозі та витрати палива, підвищити інфраструктуру та безпеку на дорозі.
#3. Аналіз та оптимізація енергоспоживання
Аналіз та оптимізація енергоспоживання проекту включають збір інформації про споживання енергії домогосподарствами та будівлями та застосування моделей машинного навчання для прогнозування та управління споживанням енергії. Цей проект аналітики даних може сприяти розробці практик сталого використання енергії, зниженню витрат енергії та витрат, а також знайти потенціал для економії енергії.
#4. Прогнозування відтоку клієнтів для телекомунікаційних компаній
Щоб оцінити оборот клієнтів і запропонувати цілеспрямовані маркетингові кампанії, проект прогнозування відтоку клієнтів збирає інформацію про споживачів від постачальників телекомунікацій.
Проект може збільшити дохід і прибутковість, одночасно зменшуючи скарги клієнтів і покращуючи утримання клієнтів.
Що таке проект аналізу даних?
Найпростіший вид аналітики проектних даних — це використання історичних і поточних проектних даних для сприяння прийняттю розумних рішень щодо реалізації проекту.
Як написати проект аналізу даних?
Який формат повинен мати запис про аналіз даних?
- Огляд. Конкретизуйте проблему.
- Модель і дані. Яку інформацію ви використали та як ви це зробили?
- Результати. Додайте будь-які малюнки та таблиці, необхідні для підтвердження ваших аргументів, у розділ результатів.
- Висновок.
Який проект найкращий для аналітика даних?
Аналітики даних повинні використовувати:
- Веб-вишкрібання
- Дослідницький аналіз даних
- Візуалізація даних
- Аналіз почуттів
- Очищення даних
Які 4 області аналізу даних?
Описова, діагностична, прогнозна та прескриптивна аналітика — це чотири основні категорії аналізу даних.
Що таке п’ять C аналізу даних?
П’ять C навичок м’якого аналізу даних включають комунікацію, співпрацю, критичне мислення, цікавість і креативність, багато з яких взаємопов’язані.
Що таке три 3 види аналізу даних?
Підприємства покладаються на три різні форми аналітики, щоб допомогти їм приймати рішення: описову аналітику, яка пояснює, що сталося; прогнозна аналітика, яка показує нам, що може статися; і приписна аналітика, яка пояснює, що має статися в майбутньому.
Висновок
Створення надійного портфоліо необхідно після набуття фундаментальних здібностей, щоб ви могли продемонструвати свої знання. Крім того, ви отримаєте нові навички, функції та ідеї, які допоможуть вам у вашому трудовому житті.
У цій статті ми дізналися про прості ідеї проектів для дослідницького аналізу даних із прикладами. Крім того, ми розглянули проекти з дослідницьких даних і прогнозного аналізу, ймовірності та статистики, маніпулювання даними та візуалізації, а також очищення й прийом даних.
Статті по темі
- Як скребок SERP може підвищити ваш бізнес
- Добровільна AD&D: що таке добровільна AD&D? Плюси та мінуси (+ безкоштовні поради)
- ЩО ТАКЕ ВІЗУАЛІЗАЦІЯ ДАНИХ: методи, інструменти та важливість
- МЕТОДИ ДОСЛІДЖЕННЯ РИНКУ: 10 найефективніших методів дослідження для будь-якого бізнесу
- ДОСЛІДЖЕННЯ РИНКУ: визначення, типи та керівництво до різних методів дослідження
посилання
