Top 4 Datenanalyse-Projektideen: Anfänger- bis Expertenebene [2022]

Die Datenanalyse kann ein vielversprechender Weg sein, um Ihre Karriere anzukurbeln, aber der Schlüssel, um von jedem potenziellen Arbeitgeber wahrgenommen zu werden, besteht darin, dass Ihre Datenanalyseprojekte vorzeigbar sind. Ein aufstrebender Datenanalyst muss in verschiedenen Bereichen arbeiten und Erkenntnisse gewinnen, die sich in Ihre nächste herausragende Datenanalysten-Projektidee umsetzen lassen !

In der heutigen Zeit suchen Unternehmen nach Datenanalysten, die sich der Herausforderungen in einer bestimmten Branche bewusst sind, und finden daher relevante Projekte in ihrem Lebenslauf. Es kann eine überwältigende Aufgabe sein, sich für eine Projektidee zu entscheiden, nur um sich von den sperrigen Codes und dem überstrapazierten Konzept eingeschüchtert zu fühlen. Genau aus diesem Grund bieten wir Ihnen eine Zusammenfassung von Datenanalyse-Projektideen , die Ihnen dabei helfen, intelligentes Arbeiten mit riesigen Datensätzen zu praktizieren. Datenanalyse ist ein wesentlicher Bestandteil von Data Science Online-Kursen.

Bevor Sie beginnen, müssen Sie die Arten von Projekten verstehen, mit denen Sie arbeiten möchten:

Anfänger: Projekte in diesen Stufen können ziemlich vertraut und angenehm zu bearbeiten sein. Für alle, die mit der Datenanalyse beginnen, erfordern solche Projekte keine massiven Anwendungstechniken. Stattdessen können Sie mit Hilfe einfacher Algorithmen leicht vorankommen.

Mittelstufe: Dies umfasst im Allgemeinen die Arbeit mit mittleren bis großen Datenclustern und erfordert ein solides Verständnis der Data-Mining-Prinzipien. Es kann auch die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens erfordern und wird daher für erfahrene Datenanalysten empfohlen.

Fortgeschritten oder Experte: Für Branchenveteranen, die ehrgeizige Projekte auf der Grundlage realer Datensätze erstellen möchten, können sich solche Projekte als Gold erweisen. Von neuronalen Netzen bis hin zur tiefgreifenden Analyse hochdimensionaler Daten erfordert es für solche Projekte die perfekte Mischung aus Kreativität, Fachwissen und Erkenntnissen.

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Ideen für Data Analytics-Projekte – Anfänger

1. Explorative Datenanalyseprojekte (EDA)

Die Arbeit eines Datenanalysten bleibt ohne die explorative Datenanalyse unvollständig – die Phase, in der die Daten untersucht und Muster oder Erkenntnisse gewonnen werden. Es bietet eine Zusammenfassung der allgemeinen Merkmale der Datenanalyse und deren Verständnis mit Datenmodellierungstechniken. Wofür lange, erschöpfende Sitzungen erforderlich gewesen wären, um Anomalien in Zahlen zu finden, ist die explorative Datenanalyse der perfekte Weg, um dies zu erreichen.

EDA kann im Allgemeinen auf zwei Arten durchgeführt werden: erstens mit Hilfe von Grafiken oder Nicht-Grafiken und zweitens mit univariaten oder bivariaten Größen. Für die Fortsetzung von Datenanalyseprojekten kann sich die IBM Analytics Community als reichhaltige Ressource erweisen.

Die Themen, die beim Aufbau eines EDA-Projekts nützlich sein können, sind:

• Die Daten verstehen und eine aussagekräftige und relevante Hypothese aufstellen
• Problemlösung mit Datenvisualisierungen oder Algorithmen
• Datentrends erkennen
• Verständnis der Beziehung zwischen Variablen und Interaktion mit Datenvisualisierungen in Form von Diagrammen.

Eine relevante Feldstudie kann die Gesundheitsbranche sein, wo Sie auf vielfältige Weise helfen können, von Trends zu fehlenden Arztterminen bis hin zu fehlenden Ausrüstungsgegenständen.

2. Stimmungsanalyse

Für Datenanalysten kann das Ziel eines Stimmungsanalyseprojekts darin bestehen, die positiven oder negativen Polaritäten der Zuschauer basierend auf ihren Stimmungen zu verstehen. Solche Extraktionen können helfen, den allgemeinen Standpunkt Ihrer Zuschauer zu einer bestimmten Idee zu ermitteln, basierend auf ihren Meinungen, die auf Websites, Social-Media-Handles usw. geteilt werden. Die verschiedenen Kategorien können glücklich, wütend, traurig, neugierig usw. sein.

Für Profis, die das Framework verwenden, findet R den entsprechenden Datensatz auch im Paket „janaustenR“. Da der Unterschied auf der Wortwolke basiert, kann es zu klaren Unterscheidungen zwischen Datengruppen und den entsprechenden Stimmungen kommen. Solche Datenanalyseprojekte können hilfreich sein bei:

Online Reputation Management jeder Marke – Social Media Monitoring

• Besonders hilfreich beim Verfolgen und Verstehen der allgemeinen Wahrnehmung der Verbraucher über Ihre Marke
• Heben Sie wichtige Aufmerksamkeitsbereiche hervor
• Alle Entwicklungen, wie Aktualisierungen von Influencer-Kampagnen

Wettbewerbsanalyse

• Helfen Sie dabei, exklusive Einblicke in den Markt zu gewinnen und Ihren Mitbewerbern einen Schritt voraus zu sein
• Sammeln Sie Informationen über verschiedene digitale Plattformen hinweg
• Business Intelligence entwickeln

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Projektideen zur Datenanalyse – Mittelstufe

3. Aufbau von Chatbots

Chatbots, die für Online-Unternehmen unerlässlich sind, sind aufgrund ihrer vielen Funktionalitäten im Trend. Sie können maßgeblich zur Automatisierung von Kundendienstprozessen beitragen und Zeit und Ressourcen sparen. Verstärkt mit KI- und maschinellen Lerntechniken umgeben uns überall leistungsstarke Chatbots – von automatisierten Nachrichten von Messaging-Anwendungen bis hin zu intelligenten Wearables.

Ein Chatbot ist ein intelligentes Programm, das eine echte Interaktion mit Benutzern über eine Chat-Oberfläche simuliert. Auf diese Weise reagieren diese Bots auf alle schriftlichen oder gesprochenen Anfragen und verstehen das Gespräch. Da sie sich ihrer selbst bewusst sind, werden sie umso intelligenter, je mehr Interaktion sie haben.

Als Datenanalyst besteht die eigentliche Herausforderung darin, die Leistungsqualität eines Chatbots zu verstehen, basierend auf seinem Verständnispotenzial für Benutzeranfragen sowie seiner Fähigkeit, es den Benutzern klar zu vermitteln. Da Chatbots entweder domänenspezifisch sein können, was Chatbots zum Lösen von Problemen erfordert, oder offen sein können, wo Benutzer eine Anfrage aus jeder Branche stellen können, gibt es viel Spielraum für das Projekt.

Unter Verwendung von Python und der Intents-json-Datensatzdatei muss ein Analyst die riesigen Datensätze und kniffligen Sprachen mit Hilfe mehrerer Modelle untersuchen. Solche Modelle können dazu beitragen, den Kundensupport zu verbessern und zu verbessern.

Kasse: Gehalt für Datenanalysten in Indien

Projektideen zur Datenanalyse – Expertenebene

4. Filmempfehlungssystem

Eine der grundlegendsten Methoden zum Erstellen benutzerspezifischer Dienste, das Erstellen eines stabilen Filmempfehlungssystems, ist möglicherweise nicht so einfach, wie es sich anhört. Da das Konzept auf einer abstrakten Klickmethode basiert, gäbe es massive Implementierungen von Machine Learning. Sie benötigen umfangreichen Zugriff auf große Datensätze mit dem Film-Browserverlauf, den Vorlieben und mehr der Benutzer.

Methoden wie kollaboratives Filtern können helfen, das Benutzerverhalten zu verstehen. Um Systemschwachstellen zu beseitigen, können Sie daher Frameworks wie R und den Datensatz MovieLens verwenden. Matrix Factorization und Surprise Model Selection können sich ebenfalls als nützlich erweisen, um durch die Datensätze zu kanalisieren.

Solche Datenanalyseprojekte , die von Marken wie Netflix verwendet werden, können selbst für Branchenexperten zermürbende Arbeit bedeuten.

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Zusammenfassung

Der beste Weg, Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen, ist die Arbeit an neueren, einzigartigen Datenanalyse-Projektideen . Es würde nur kommen, wenn Sie Erfahrung auf diesem Gebiet sammeln und verschiedenen branchenspezifischen Herausforderungen ausgesetzt sind. Vor allem positiv zu bleiben und Projekte zu bauen ist der richtige Weg!

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