是时候将您新获得的数据分析知识运用到项目中了。 雇主更愿意雇用从事过多个项目的学生，他们寻求在数据摄取和清理、数据处理、概率和统计、预测分析和报告方面具有技能的工人。 该博客将为初学者、专家和最后一年的学生提供数据分析项目想法的示例。
没有必要学习一门新的语言或一套技能。 这一切都归结为理解数据和识别关键事实。 为了提高您理解数据和为非技术人员提供报告的能力，您必须从事各种项目。
数据分析项目构想
每个数据科学家都需要学习数据分析，因为每项任务都从数据评估开始。 这只是支持对数据分析项目有实际操作理解的关键论据之一。 我们将在本节中为初学者介绍一些简单的数据分析项目构想，重点是数据抓取、探索性分析和数据可视化。
因此，让我们从一些适合初学者的最佳数据分析项目创意开始，这些创意将有助于开发可靠的作品集，并随着您在数据科学领域的进步而增加简历的价值。
数据抓取项目构想
数据抓取是启动任何数据分析项目时启动流程的初始步骤。 顾名思义，它指的是从网络上收集或汇集数据，并将其组织成可以使用的格式。 Octoparse、Parsehub 等工具，甚至 Scrapy 或 Beautiful Soup 等库都可以帮助自动化数据或网络抓取过程。
#1。 搜索引擎优化
这是一种使用工具来确保您的网站在 Google 搜索引擎结果页面 (SERP)（通常称为 SEO）中获得高排名的方法。 您可以使用数据抓取工具抓取竞争对手网站的排名，从而访问竞争对手公司用来描述其网站的所有关键字。 编译表现最佳关键字的 SEO 团队对此负有主要责任。
千禧一代和 Z 世代中的每个品牌都意识到社交媒体平台在发展与客户的关系中发挥的关键作用。 一条关于产品质量或服务差的评论会迅速损害品牌声誉。
因此，我们能做些什么呢？ 可以使用数据抓取工具收集社交媒体上生成的大量数据。 此信息与您的业务相关，可帮助您识别对与您的品牌相关的商品或服务的评论。 它将保证您不会错过任何对您的品牌进行负面评价的在线提及。 如果你确实发现了它，你可以计划一个解决方案。
#3。 股票研究
可以应用于金融领域的数据分析项目的想法是股权研究。 股本是一家公司在出售其所有资产并清偿所有债务后将返还给股东的金额。 在减去与该资产相关的所有债务后，它也可以被认为是公司或资产的所有权百分比。
探索性数据分析项目构想
探索性数据分析项目是最新的数据分析项目类别。 它检查数据结构并使您能够了解其模式感知属性，也称为 EDA。 可以使用 R 和 Python 等语言来完成此任务，因为它们具有可用于为您完成任务的内置算法。
此外，该过程有助于清理数据、删除关键变量和检验您的核心假设。 对于任何数据分析师来说，这是最耗时的任务之一。 然而，这是最令人满意的程序之一。
#4。 世界幸福报告
多篇文章讨论了世界上最幸福的 10 个国家。 我们没有吗？ 考虑使用这个探索性数据分析项目构想制作一份世界幸福报告。
确定一个国家“幸福水平”的幸福分数是通过对六个不同变量进行平均计算得出的。 这六个要素是货币产出、社会支持、自由、廉洁、预期寿命和慷慨。
收集项目所需的所有数据是此过程的第一步。 您可以从此处获取数据集并利用它来分析用于构建此报告的模式和数据结构。 当您检查数据集时，它将提高您的技术能力，并使您更容易识别和实现您为项目设定的目标。
#5。 全球自杀率检测
全世界每年的自杀率仍然令人担忧。 与之前的项目形成鲜明对比的是，您可以利用这个数据分析项目的想法来查找全球范围内发生的自杀事件的数量。 您可以参考此数据集的想法是查看这些指标与自杀率之间是否存在任何相关性。
要查看这些自杀率是否存在任何模式，您可以调查此数据集。 您还可以查看男性的自杀率是否较高，以及总自杀率是上升还是下降。 此分析将有助于您评估自杀率百分比。
数据可视化项目构想
任何人都可以阅读事实，但人的大脑总是被图片所吸引。 数据可视化以图表、条形图和饼图的形式处理数据的图形显示。 良好的视觉效果总是对任何数据分析曲目的完美补充。 一些可视化工具是 Google Charts、Tableau 和 Canva Graph Maker。
#6。 找出美国的污染百分比。
根据美国肺脏协会发布的数据，到 2020 年，大约一半的美国人口（相当于近 150 亿人）将暴露在严重的空气污染中，这将危及他们的健康。 由于 COVID 危机，一年中的大部分时间都在这段时间处于封锁状态！ 考虑一下，如果我们要检索没有 CO2 污染的几天的数据，情况会更糟。
美国哪个州污染最严重和最少？ 可以借助这个数据可视化项目来回答。 或者将过去十年的污染量与未来十年的预期污染量进行比较。
在 2017 年 2080 月发生臭名昭著的日食之后，《华盛顿邮报》使用数据分析技术开发了一种交互式工具。这是一个多世纪以来第一次从一个海岸到另一个海岸横穿美国的日食。 这包括对日食路径的全球描述以及对 XNUMX 年所有即将到来的日食轨迹的预测！
您可以通过输入您的出生年份来了解您一生中还有多少日食。 在此处查看这个出色的实用程序。 类似的想法可以用来定位每一次即将发生的月食！
初学者数据分析项目
作为一名未来的数据分析师，您应该在您的投资组合中强调一些关键能力。 这些对新手数据分析项目的建议反映了对许多数据分析师职业来说通常必不可少的职责。
#1。 网页抓取
虽然网上有许多一流（且免费）的公共数据集，但您可能希望向潜在雇主证明您也可以找到并抓取您的数据。 此外，通过学习如何抓取网络数据，您可以找到并使用与您的兴趣相关的数据集，无论它们是否已经组合。
示例网络抓取项目：为了确定特定术语的频率，Wedding Crunchers 的 Todd W. Schneider 从 60,000 年到 1981 年抓取了近 2016 条纽约时报的婚礼公告。
#2。 数据清洗
清理数据以使其适合分析是数据分析师工作的重要组成部分。 删除不准确和重复的数据、解决数据中的任何空白并确保数据格式一致的行为称为“数据清理”，有时也称为“数据清理”。
示例数据清理项目：在这篇 Medium 帖子中，数据分析师 Raahim Khan 描述了他如何清理一组关于热门 YouTube 视频的每日更新统计数据。
#3。 探索性数据分析 (EDA)
数据分析就是用数据来回答问题。 EDA 或探索性数据分析有助于确定要提出的问题。 这可以独立于数据清理或与数据清理一起执行。 无论哪种情况，您都必须在这些首次查询期间执行以下任务。
探索性数据分析项目示例：该数据分析师使用 2013 年关于美国大学的 Kaggle 数据集来调查影响学生决定就读大学的因素。
#4。 情绪分析
自然语言处理 (NLP) 使用情感分析技术来确定文本输入是中性的、正面的还是负面的。 单词及其相关情绪的列表被称为“词典”，它也可以用来识别特定的情绪。
示例情绪分析项目：这篇关于走向数据科学的博客文章检查了在推文中使用语言提示来帮助诊断抑郁症作为情绪分析研究的一个例子。
#5。 数据可视化
人是视觉动物。 因此，数据可视化是一种有效的工具，可以将事实转化为引人入胜的叙述，从而激发人们采取行动。 除了制作起来令人愉快之外，出色的可视化效果还可以显着改善您的作品集的外观。
数据分析师 Hannah Yan Han 创建了 60 种不同运动所需技能水平的图表，以确定哪些是最困难的。
数据分析项目实例
为了帮助您更好地理解如何在实践中使用这些元素，我们将为初学者提供一些数据分析项目想法的真实示例，这些示例已经有效地融入了这些元素。
通过查看这些数据分析项目创意示例，您可以更好地理解使用实际数据和现代技术所带来的许多困难和机会。
此外，您可能会开始采用一种以提出值得注意的项目为中心的思维方式，这些项目不仅可以展示您的技术专长，还可以为社区或行业增加价值。
#1。 实时空气质量监测
为了产生精确的空气质量预报，实时空气质量监测项目从多个地方收集传感器数据，并使用机器学习模型对其进行处理。 该数据分析项目可能会提供污染管理方法和法规，以及高风险区域和污染源。
#2。 流量管理和优化
在交通管理和优化项目中，从各种传感器、GPS 装置和手机收集交通数据，并使用机器学习模型来预测交通流量和拥堵。 该项目可以帮助优化运输路线，减少旅行时间和燃料消耗，并加强基础设施和道路安全。
#3。 能耗分析与优化
该项目的能源消耗分析和优化包括收集有关家庭和建筑能源使用的信息，并应用机器学习模型来预测和管理能源使用。 该数据分析项目可以支持可持续能源实践的发展，减少能源浪费和费用，并发现节能潜力。
#4。 电信公司的客户流失预测
为了估计客户流失率并建议有针对性的营销活动，客户流失预测项目从电信提供商处收集消费者信息。
该项目可以增加收入和盈利能力，同时减少客户投诉并提高客户保留率。
什么是数据分析项目？
最简单的项目数据分析是使用历史和当前项目数据来促进明智的项目交付决策。
您如何编写数据分析项目？
关于数据分析的文章应该采用什么格式？
- 概述。 指定问题。
- 模型和数据。 您使用了哪些信息，您是如何使用这些信息的？
- 结果。 在结果部分包括支持你的论点所需的任何数字和表格。
- 结论。
哪个项目最适合数据分析师？
数据分析师应该使用：
- 网页抓取
- 探索性数据分析
- 数据可视化
- 情感分析
- 数据清理
数据分析的 4 个领域是什么？
描述性、诊断性、预测性和规范性分析是数据分析的四个主要类别。
数据分析的五个 C 是什么？
数据分析软技能的五个 C 包括沟通、合作、批判性思维、好奇心和创造力，其中许多是相互关联的。
什么是三种3种数据分析？
企业依靠三种不同形式的分析来帮助他们做出决策：描述性分析，解释发生了什么； 预测分析，向我们展示可能发生的情况； 和规范分析，解释未来应该发生什么。
结论
获得基本能力后，有必要建立坚实的投资组合，以便您展示自己的知识。 此外，您还将获得新技能、新功能和新想法，从而在您的工作生活中为您提供帮助。
在本文中，我们通过示例了解了用于探索性数据分析的简单项目构想。 此外，我们还涵盖了有关探索性数据和预测分析、概率和统计、数据操作和可视化以及数据清理和摄取的项目。
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参考资料
