Đã đến lúc sử dụng kiến thức mới tìm được của bạn về khả năng phân tích dữ liệu bằng cách làm việc trên các dự án. Nhà tuyển dụng thích thuê những sinh viên đã từng làm việc trong một số dự án và họ tìm kiếm những công nhân có kỹ năng nhập và làm sạch dữ liệu, thao tác dữ liệu, xác suất và thống kê, phân tích dự đoán và báo cáo. Blog này sẽ cung cấp các ví dụ về ý tưởng dự án phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu, chuyên gia và sinh viên năm cuối.
Không cần thiết phải học một ngôn ngữ mới hoặc tập hợp các kỹ năng. Tất cả bắt nguồn từ việc hiểu dữ liệu và xác định các sự kiện chính. Để cải thiện khả năng hiểu dữ liệu và cung cấp báo cáo cho những người không có kỹ thuật, bạn phải làm việc trên nhiều dự án khác nhau.
Ý tưởng dự án phân tích dữ liệu
Mọi nhà khoa học dữ liệu đều cần học phân tích dữ liệu vì mọi nhiệm vụ đều bắt đầu bằng việc đánh giá dữ liệu. Đây chỉ là một trong những lập luận chính ủng hộ việc có hiểu biết thực tế, thực tế về các dự án phân tích dữ liệu. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn một số ý tưởng dự án phân tích dữ liệu đơn giản dành cho người mới bắt đầu trong phần này, với trọng tâm là thu thập dữ liệu, phân tích khám phá và trực quan hóa dữ liệu.
Vì vậy, hãy bắt đầu với một số ý tưởng dự án phân tích dữ liệu tốt nhất dành cho người mới bắt đầu sẽ hỗ trợ phát triển danh mục đầu tư vững chắc và tăng giá trị cho sơ yếu lý lịch của bạn khi bạn thăng tiến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Ý tưởng dự án thu thập dữ liệu
Quét dữ liệu là bước đầu tiên bắt đầu quy trình khi bạn bắt đầu bất kỳ dự án phân tích dữ liệu nào. Như tên ngụ ý, nó đề cập đến việc thu thập hoặc tổng hợp dữ liệu từ web và sắp xếp nó thành một định dạng có thể sử dụng được. Các công cụ như Octoparse, Parsehub hoặc thậm chí các thư viện như Scrapy hoặc Beautiful Soup có thể giúp tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu hoặc trang web.
# 1. Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm
Đó là một phương pháp sử dụng các công cụ để đảm bảo rằng trang web của bạn nhận được thứ hạng cao trên Trang Kết quả của Công cụ Tìm kiếm Google (SERP), thường được gọi là SEO. Bạn có thể truy cập tất cả các từ khóa mà các công ty đối thủ đang sử dụng để mô tả trang web của họ bằng cách loại bỏ thứ hạng của trang web của họ bằng các công cụ thu thập dữ liệu. Nhóm SEO, biên soạn các từ khóa hoạt động hàng đầu, chịu trách nhiệm chính cho việc này.
Mọi thương hiệu thuộc thế hệ millennial và Gen Z đều nhận thức được vai trò quan trọng của các nền tảng truyền thông xã hội trong việc phát triển mối quan hệ với khách hàng. Một nhận xét về chất lượng hoặc dịch vụ kém của sản phẩm có thể nhanh chóng làm tổn hại danh tiếng của thương hiệu.
Vì vậy, chúng ta có thể làm gì về nó? Lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trên phương tiện truyền thông xã hội có thể được thu thập bằng các công cụ thu thập dữ liệu. Thông tin này phù hợp với doanh nghiệp của bạn và hỗ trợ bạn xác định nhận xét về hàng hóa hoặc dịch vụ liên quan đến thương hiệu của bạn. Nó sẽ đảm bảo rằng bạn không bỏ lỡ bất kỳ đề cập trực tuyến nào về thương hiệu của bạn khiến thương hiệu của bạn trở nên tiêu cực. Nếu bạn phát hiện ra nó, bạn có thể lên kế hoạch cho một giải pháp.
#3. Nghiên cứu vốn chủ sở hữu
Ý tưởng cho một dự án phân tích dữ liệu có thể áp dụng cho lĩnh vực tài chính là nghiên cứu vốn chủ sở hữu. Vốn chủ sở hữu là số tiền mà một công ty sẽ trả lại cho các cổ đông nếu tất cả tài sản của công ty được bán và tất cả các khoản nợ của công ty đã được thanh toán. Sau khi trừ đi tất cả các khoản nợ liên quan đến tài sản đó, nó cũng có thể được coi là tỷ lệ sở hữu trong một công ty hoặc tài sản.
Ý tưởng dự án phân tích dữ liệu khám phá
Các dự án phân tích dữ liệu khám phá là loại dự án phân tích dữ liệu mới nhất. Nó kiểm tra cấu trúc dữ liệu và cho phép bạn tìm hiểu về các thuộc tính cảm nhận mẫu của nó, còn được gọi là EDA. Các ngôn ngữ như R và Python có thể được sử dụng để thực hiện điều này vì chúng có các thuật toán tích hợp sẵn có thể được sử dụng để hoàn thành nhiệm vụ cho bạn.
Ngoài ra, quy trình hỗ trợ làm sạch dữ liệu, loại bỏ các biến quan trọng và kiểm tra các giả thuyết cốt lõi của bạn. Đây là một trong những nhiệm vụ tốn thời gian nhất đối với bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào. Tuy nhiên, nó là một trong những thủ tục hài lòng nhất.
#4. Báo cáo Hạnh phúc Thế giới
Top 10 quốc gia hạnh phúc nhất thế giới đã được thảo luận trong một số bài báo. Có phải chúng ta không? Cân nhắc việc tạo Báo cáo Hạnh phúc Thế giới bằng cách sử dụng ý tưởng dự án phân tích dữ liệu khám phá này.
Điểm hạnh phúc, xác định “mức độ hạnh phúc” của một quốc gia, được tính bằng cách lấy trung bình sáu biến số khác nhau. Sáu yếu tố này là sản lượng tiền tệ, hỗ trợ xã hội, tự do, không có tham nhũng, tuổi thọ và sự hào phóng.
Thu thập tất cả dữ liệu cần thiết cho dự án của bạn là bước đầu tiên trong quy trình này. Bạn có thể lấy tập dữ liệu từ đây và sử dụng nó để phân tích các mẫu và cấu trúc dữ liệu được sử dụng để tạo báo cáo này. Khi bạn kiểm tra tập dữ liệu, nó sẽ tinh chỉnh khả năng kỹ thuật của bạn và giúp bạn dễ dàng xác định và đạt được các mục tiêu bạn đã đặt cho dự án của mình.
#5. Phát hiện tỷ lệ tự tử toàn cầu
Tỷ lệ tự tử hàng năm trên toàn thế giới vẫn là một chủ đề đáng lo ngại. Trái ngược hoàn toàn với dự án trước, bạn có thể sử dụng ý tưởng dự án phân tích dữ liệu này để tìm số vụ tự tử xảy ra trên toàn thế giới. Ý tưởng đằng sau bộ dữ liệu này mà bạn có thể sử dụng để tham khảo là để xem liệu có bất kỳ mối tương quan nào giữa các chỉ số này và tỷ lệ tự sát hay không.
Để xem liệu có bất kỳ khuôn mẫu nào trong các tỷ lệ tự tử này hay không, bạn có thể điều tra bộ dữ liệu này. Bạn cũng có thể xem tỷ lệ nam giới tự tử có cao hơn hay không và liệu tổng tỷ lệ tự tử đang tăng hay giảm. Đánh giá của bạn về tỷ lệ phần trăm tỷ lệ tự tử sẽ được hỗ trợ bởi phân tích này.
Ý tưởng dự án trực quan hóa dữ liệu
Bất cứ ai cũng có thể đọc được sự thật, nhưng bộ não con người luôn bị hấp dẫn bởi những bức tranh. Trực quan hóa dữ liệu liên quan đến việc hiển thị đồ họa của dữ liệu dưới dạng biểu đồ, biểu đồ thanh và biểu đồ hình tròn. Hình ảnh đẹp luôn là sự bổ sung tuyệt vời cho bất kỳ tiết mục phân tích dữ liệu nào. Một số công cụ trực quan là Google Charts, Tableau và Canva Graph Maker.
#6. Tìm hiểu tỷ lệ phần trăm ô nhiễm ở Mỹ.
Theo dữ liệu do Hiệp hội Phổi Hoa Kỳ công bố, vào năm 2020, khoảng một nửa dân số Hoa Kỳ, tương ứng với gần 150 triệu cá nhân, sẽ tiếp xúc với mức độ ô nhiễm không khí nghiêm trọng khiến sức khỏe của họ gặp nguy hiểm. Do cuộc khủng hoảng COVID, phần lớn thời gian trong năm đã bị khóa trong thời gian này! Hãy cân nhắc xem sẽ tồi tệ đến mức nào nếu chúng ta truy xuất dữ liệu trong nhiều ngày khi không có ô nhiễm CO2.
Những tiểu bang nào của Hoa Kỳ ô nhiễm nhất và ít nhất? có thể được trả lời với sự trợ giúp của dự án trực quan hóa dữ liệu này. hoặc so sánh lượng ô nhiễm trong XNUMX năm qua với lượng ô nhiễm dự kiến trong XNUMX năm tới.
Washington Post đã sử dụng các công nghệ phân tích dữ liệu để phát triển một công cụ tương tác sau nhật thực khét tiếng vào tháng 2017 năm 2080. Đây là nhật thực đầu tiên đi qua Hoa Kỳ từ bờ biển này sang bờ biển khác trong hơn một thế kỷ. Điều này bao gồm một mô tả toàn cầu về đường đi của nhật thực và dự báo cho tất cả các quỹ đạo nhật thực sắp tới cho đến năm XNUMX!
Bạn có thể biết mình còn bao nhiêu lần nguyệt thực trong đời bằng cách nhập năm sinh của mình. Xem tiện ích tuyệt vời này tại đây. Một ý tưởng tương tự có thể được sử dụng để xác định vị trí mỗi lần nguyệt thực sắp tới!
Dự án phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu
Là một nhà phân tích dữ liệu tiềm năng, bạn nên làm nổi bật một số năng lực quan trọng trong danh mục đầu tư của mình. Các nhiệm vụ thường cần thiết đối với nhiều nghề phân tích dữ liệu được phản ánh trong các đề xuất này cho các dự án phân tích dữ liệu mới làm quen.
#1. rút trích nội dung trang web
Mặc dù có rất nhiều bộ dữ liệu công khai hàng đầu (và miễn phí) có sẵn trực tuyến, nhưng bạn có thể muốn chứng minh cho các nhà tuyển dụng tiềm năng rằng bạn cũng có thể định vị và thu thập dữ liệu của mình. Ngoài ra, bằng cách tìm hiểu cách cạo dữ liệu web, bạn có thể định vị và sử dụng các bộ dữ liệu phù hợp với sở thích của mình, cho dù chúng đã được tập hợp hay chưa.
Ví dụ về dự án thu thập thông tin trên web: Để xác định tần suất xuất hiện của các cụm từ cụ thể, Todd W. Schneider của Wedding Crunchers đã thu thập gần 60,000 thông báo về đám cưới của New York Times từ năm 1981 đến năm 2016.
#2. Làm sạch dữ liệu
Làm sạch dữ liệu sao cho phù hợp để phân tích là một phần quan trọng trong công việc của bạn với tư cách là nhà phân tích dữ liệu. Hành động xóa dữ liệu không chính xác và trùng lặp, giải quyết bất kỳ khoảng trống nào trong dữ liệu và đảm bảo rằng định dạng của dữ liệu nhất quán được gọi là "làm sạch dữ liệu", đôi khi được gọi là "xóa dữ liệu".
Dự án làm sạch dữ liệu mẫu: Trong bài đăng trên Phương tiện này, nhà phân tích dữ liệu Raahim Khan mô tả cách anh ấy làm sạch một tập hợp thống kê được cập nhật hàng ngày trên các video phổ biến trên YouTube.
#3. Phân tích dữ liệu khám phá (EDA)
Phân tích dữ liệu là tất cả về việc sử dụng dữ liệu để trả lời các câu hỏi. EDA, hay phân tích dữ liệu khám phá, hỗ trợ quá trình xác định câu hỏi cần đặt ra. Điều này có thể được thực hiện độc lập hoặc cùng với việc làm sạch dữ liệu. Trong cả hai trường hợp, bạn phải thực hiện các nhiệm vụ sau trong những yêu cầu đầu tiên này.
Ví dụ về dự án phân tích dữ liệu khám phá: Nhà phân tích dữ liệu này đã sử dụng bộ dữ liệu Kaggle năm 2013 về các trường đại học Mỹ để điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên về việc theo học trường đại học nào.
#4. phân tích tình cảm
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng kỹ thuật phân tích tình cảm để xác định xem đầu vào văn bản là trung tính, tích cực hay tiêu cực. Một danh sách các từ và cảm xúc liên quan đến chúng được gọi là “từ vựng” và nó cũng có thể được sử dụng để xác định một tâm trạng cụ thể.
Ví dụ về dự án phân tích tình cảm: Bài đăng trên blog này trên Hướng tới Khoa học Dữ liệu kiểm tra việc sử dụng các tín hiệu ngôn ngữ trong các tweet để hỗ trợ chẩn đoán trầm cảm như một ví dụ về nghiên cứu phân tích tình cảm.
#5. Trực quan hóa dữ liệu
Mọi người là sinh vật trực quan. Do đó, trực quan hóa dữ liệu là một công cụ hiệu quả để biến các sự kiện thành một câu chuyện hấp dẫn thúc đẩy hành động. Ngoài việc thú vị để sản xuất, hình ảnh hóa tuyệt vời có thể cải thiện đáng kể diện mạo của danh mục đầu tư của bạn.
Nhà phân tích dữ liệu Hannah Yan Han đã tạo ra một biểu đồ về các cấp độ kỹ năng cần thiết cho 60 môn thể thao khác nhau để xác định môn nào khó nhất.
Ví dụ về dự án phân tích dữ liệu
Để giúp bạn hiểu rõ hơn về cách sử dụng các yếu tố này trong thực tế, chúng tôi sẽ cung cấp một số ví dụ thực tế về ý tưởng dự án phân tích dữ liệu dành cho người mới bắt đầu đã kết hợp chúng một cách hiệu quả.
Bạn có thể hiểu rõ hơn về nhiều khó khăn và cơ hội khi làm việc với dữ liệu thực tế và công nghệ hiện đại bằng cách xem các ví dụ về ý tưởng dự án phân tích dữ liệu này.
Ngoài ra, bạn có thể bắt đầu áp dụng tư duy tập trung vào việc đưa ra các dự án đáng chú ý, không chỉ thể hiện chuyên môn kỹ thuật của bạn mà còn gia tăng giá trị cho cộng đồng hoặc lĩnh vực.
#1. Giám sát chất lượng không khí theo thời gian thực
Để đưa ra dự báo chính xác về chất lượng không khí, dự án giám sát chất lượng không khí theo thời gian thực thu thập dữ liệu cảm biến từ nhiều nơi và xử lý dữ liệu đó bằng các mô hình máy học. Dự án phân tích dữ liệu này có thể đưa ra các phương pháp và quy định quản lý ô nhiễm, cũng như các khu vực có nguy cơ cao và các nguồn gây ô nhiễm.
#2. Quản lý và tối ưu hóa lưu lượng
Trong dự án quản lý và tối ưu hóa giao thông, dữ liệu giao thông được thu thập từ nhiều cảm biến, thiết bị GPS và điện thoại di động, đồng thời các mô hình máy học được sử dụng để dự báo lưu lượng và tắc nghẽn giao thông. Dự án có thể hỗ trợ tối ưu hóa tuyến đường giao thông, giảm thời gian đi lại và mức tiêu thụ nhiên liệu, đồng thời tăng cường cơ sở hạ tầng và an toàn đường bộ.
#3. Phân tích và tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng
Phân tích và tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng của dự án bao gồm thu thập thông tin về sử dụng năng lượng của hộ gia đình và tòa nhà, đồng thời áp dụng các mô hình máy học để dự báo và quản lý việc sử dụng năng lượng. Dự án phân tích dữ liệu này có thể hỗ trợ phát triển các hoạt động năng lượng bền vững, giảm lãng phí năng lượng và chi phí, đồng thời tìm ra tiềm năng tiết kiệm năng lượng.
#4. Dự đoán rời bỏ khách hàng cho các công ty viễn thông
Để ước tính doanh thu của khách hàng và đề xuất các chiến dịch tiếp thị tập trung, dự án dự đoán khách hàng rời bỏ thu thập thông tin người tiêu dùng từ các nhà cung cấp viễn thông.
Dự án có thể nâng cao doanh thu và lợi nhuận đồng thời giảm khiếu nại của khách hàng và cải thiện khả năng giữ chân khách hàng.
Dự án phân tích dữ liệu là gì?
Loại phân tích dữ liệu dự án đơn giản nhất là sử dụng dữ liệu lịch sử và hiện tại của dự án để tạo thuận lợi cho các quyết định phân phối dự án khôn ngoan.
Làm thế nào để bạn viết một dự án phân tích dữ liệu?
Một bài viết về phân tích dữ liệu nên có định dạng như thế nào?
- Tổng quan. Chỉ định vấn đề.
- Mô hình và dữ liệu. Bạn đã sử dụng thông tin gì và bạn đã thực hiện nó như thế nào?
- Kết quả. Bao gồm mọi số liệu và bảng cần thiết để hỗ trợ lập luận của bạn trong phần kết quả của bạn.
- Kết luận.
Dự án nào là tốt nhất cho nhà phân tích dữ liệu?
Các nhà phân tích dữ liệu nên sử dụng:
- Rút trích nội dung trang web
- Phân tích dữ liệu thăm dò
- Data Visualization
- Phân tích tình cảm
- Làm sạch dữ liệu
4 lĩnh vực phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán và theo quy định là bốn loại phân tích dữ liệu chính.
Năm chữ C của phân tích dữ liệu là gì?
Năm C của kỹ năng mềm phân tích dữ liệu bao gồm giao tiếp, hợp tác, tư duy phê phán, tò mò và sáng tạo, nhiều kỹ năng trong số đó được kết nối với nhau.
Ba 3 loại phân tích dữ liệu là gì?
Các doanh nghiệp dựa vào ba hình thức phân tích khác nhau để giúp họ đưa ra quyết định: phân tích mô tả, giải thích điều gì đã xảy ra; phân tích dự đoán, cho chúng ta thấy điều gì có thể xảy ra; và phân tích theo quy định, giải thích những gì sẽ xảy ra trong tương lai.
Kết luận
Xây dựng một danh mục đầu tư vững chắc là cần thiết sau khi có được những khả năng cơ bản để bạn có thể thể hiện kiến thức của mình. Ngoài ra, bạn sẽ tiếp thu các kỹ năng, tính năng và ý tưởng mới sẽ giúp ích cho bạn trong cuộc sống làm việc.
Trong bài viết này, chúng tôi đã tìm hiểu về các ý tưởng dự án đơn giản để phân tích dữ liệu khám phá với các ví dụ. Ngoài ra, chúng tôi đã đề cập đến các dự án về dữ liệu khám phá và phân tích dự đoán, xác suất và thống kê, thao tác và trực quan hóa dữ liệu cũng như làm sạch và nhập dữ liệu.
Bài viết liên quan
- Làm thế nào Scraping SERPs có thể thúc đẩy doanh nghiệp của bạn
- AD&D Tự nguyện: AD&D Tự nguyện là gì? Ưu và nhược điểm (+ Mẹo miễn phí)
- HÌNH ẢNH DỮ LIỆU LÀ GÌ: Kỹ thuật, Công cụ và Tầm quan trọng
- PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG: Top 10 Phương pháp Nghiên cứu Hiệu quả Cho Mọi Doanh nghiệp
- NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG: Định nghĩa, các loại và hướng dẫn các phương pháp nghiên cứu khác nhau
dự án
