16 Data-Mining-Projekte Ideen & Themen für Anfänger [2022]

Data-Mining-Projekte

Heutzutage ist Data Mining für Organisationen in allen Branchen von strategischer Bedeutung geworden. Es hilft nicht nur bei der Vorhersage von Ergebnissen und Trends, sondern auch bei der Beseitigung von Engpässen und der Verbesserung bestehender Prozesse. Es sieht so aus, als würde sich dieser Trend im Jahr 2022 und darüber hinaus fortsetzen. Wenn Sie also ein Anfänger sind, können Sie am besten an einigen Echtzeit- Data-Mining-Projekten arbeiten.

Wenn Sie gerade erst mit Data Science beginnen, kann es entmutigend erscheinen, fortgeschrittene Data-Mining-Techniken zu verstehen. Deshalb haben wir einige nützliche Data-Mining-Projektthemen zusammengestellt , um Sie bei Ihrer Lernreise zu unterstützen.

Wir von upGrad glauben an einen praktischen Ansatz, da theoretisches Wissen allein in einer Echtzeit-Arbeitsumgebung nicht weiterhilft. In diesem Artikel werden wir einige unterhaltsame und spannende Data-Mining-Projekte untersuchen, an denen Anfänger arbeiten können, um ihr Data-Mining-Wissen auf die Probe zu stellen. In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über die 16 besten Data-Mining-Projekte für Anfänger.

In diesem Artikel finden Sie 42 Top-Python-Projektideen für Anfänger, um praktische Erfahrungen mit Python zu sammeln

Aber lassen Sie uns zuerst die wichtigere und häufigere Frage ansprechen, die in Ihrem Kopf lauern muss: Warum sollten Sie Data-Mining-Projekte erstellen ?

Aber bevor wir beginnen, sehen wir uns ein Beispiel an, um zu entschlüsseln, worum es beim Data Mining geht. Angenommen, Sie haben einen Datensatz, der Anmeldeprotokolle einer Webanwendung enthält. Es kann Dinge wie den Benutzernamen, den Anmeldezeitstempel, durchgeführte Aktivitäten, die auf der Website verbrachte Zeit vor dem Abmelden usw. enthalten.

Solche unstrukturierten Daten an sich würden keinen Zweck erfüllen, es sei denn, sie werden systematisch organisiert und analysiert, um relevante Informationen für das Unternehmen zu extrahieren. Durch die Anwendung der verschiedenen Data-Mining-Techniken können Sie Benutzergewohnheiten, Vorlieben, Spitzennutzungszeiten usw. entdecken. Diese Erkenntnisse können die Effizienz des Softwaresystems weiter steigern und seine Benutzerfreundlichkeit steigern. Erfahren Sie mehr über Data Mining mit unseren Data-Science-Programmen.

Im heutigen digitalen Zeitalter sind die Computerprozesse zum Sammeln, Bereinigen, Analysieren und Interpretieren von Daten ein wesentlicher Bestandteil der Geschäftsstrategien. Datenwissenschaftler müssen also über ausreichende Kenntnisse in Methoden wie Musterverfolgung, Klassifizierung, Clusteranalyse, Vorhersage, neuronale Netze usw. verfügen. Je mehr Sie mit verschiedenen Data-Mining-Projekten experimentieren, desto mehr Wissen gewinnen Sie.

Ideen und Themen für Data-Mining-Projekte für Anfänger

Diese Liste von Data-Mining-Projekten für Studenten eignet sich für Anfänger und diejenigen, die gerade erst mit Data Science im Allgemeinen beginnen. Diese Data-Mining-Projekte bringen Sie mit allen praktischen Aspekten in Schwung, die Sie für den Erfolg Ihrer Karriere benötigen.

Wenn Sie nach einem Data-Mining-Projekt für das letzte Jahr suchen, sollte Ihnen diese Liste weiterhelfen. Lassen Sie uns also ohne weitere Umschweife direkt in einige Data-Mining-Projekte einsteigen, die Ihre Basis stärken und es Ihnen ermöglichen, die Leiter nach oben zu klettern.

1. iBCM: interessanter Behavioral Constraint Miner

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren Ihrer praktischen Data-Mining-Projekte für Studenten zu beginnen, ist die Arbeit an iBCM. Ein Sequenzklassifizierungsproblem befasst sich mit der Vorhersage von sequentiellen Mustern in Datensätzen. Es erkennt die zugrunde liegende Reihenfolge in der Datenbank basierend auf bestimmten Labels. Dabei bedient es sich des einfachen mathematischen Werkzeugs der Teilordnungen. Sie würden jedoch eine bessere Darstellung benötigen, um eine genauere, präzisere und skalierbarere Klassifizierung zu erreichen. Und eine Sequenzklassifizierungstechnik mit einer Verhaltenseinschränkungsvorlage kann diesen Bedarf decken.

Das interessante Projekt Behavioral Constraint Miner (iBCM) kann eine Vielzahl von Mustern über eine Sequenz ausdrücken, z. B. einfaches Auftreten, Schleifen und positionsbasiertes Verhalten. Es kann auch negative Informationen gewinnen, dh das Fehlen eines bestimmten Verhaltens. Der iBCM-Ansatz geht also weit über die typischen Sequence-Mining-Darstellungen hinaus.

2. GERF: Empfehlungsrahmen für Gruppenveranstaltungen

Dies ist eines der einfachen Data-Mining-Projekte, aber dennoch aufregend. Es ist eine intelligente Lösung, um gesellschaftliche Veranstaltungen wie Ausstellungen, Buchpräsentationen, Konzerte usw. zu empfehlen. Ein Großteil der Forschung konzentriert sich darauf, Einzelpersonen bevorstehende Attraktionen vorzuschlagen. Daher wurde ein Group Event Recommendation Framework (GERF) entwickelt, um einer Gruppe von Benutzern Events vorzuschlagen.

Dieses Modell verwendet einen Learning-to-Rang-Algorithmus, um Gruppenpräferenzen zu extrahieren, und kann zusätzliche kontextbezogene Einflüsse mit Leichtigkeit, Genauigkeit und Zeiteffizienz integrieren. Außerdem kann es bequem auf andere Gruppenempfehlungsszenarien wie standortbasierte Reisedienste angewendet werden.

3. Effiziente Ähnlichkeitssuche für dynamische Datenströme

Online-Anwendungen verwenden Ähnlichkeitssuchsysteme für Aufgaben wie Mustererkennung, Empfehlungen, Plagiatserkennung usw. Typischerweise beantwortet der Algorithmus Anfragen zum nächsten Nachbarn mit dem Location-Sensitive Hashing- oder LSH -Ansatz, einer mit Min-Hashing verwandten Methode. Es kann in mehreren Rechenmodellen mit großen Datensätzen implementiert werden, einschließlich MapReduce-Architektur und Streaming. Die Erwähnung von Data-Mining-Projekten kann dazu beitragen, dass Ihr Lebenslauf viel interessanter aussieht als andere.

Dynamische Datenströme erfordern jedoch eine skalierbare LSH-basierte Filterung und Gestaltung. Zu diesem Zweck übertrifft das effiziente Ähnlichkeitssuchprojekt bisherige Algorithmen. Hier sind einige der Hauptmerkmale:

• Verlässt sich auf den Jaccard-Index als Ähnlichkeitsmaß
• Schlägt eine Nächste-Nachbar-Datenstruktur vor, die für dynamische Datenströme machbar ist
• Schlägt einen Skizzieralgorithmus zur Ähnlichkeitsschätzung vor

4. Häufiges Pattern Mining auf unsicheren Graphen

Anwendungsdomänen wie Bioinformatik, soziale Netzwerke und die Durchsetzung des Datenschutzes stoßen aufgrund des Vorhandenseins von miteinander verknüpften, realen Datenarchiven häufig auf Unsicherheit. Diese Unsicherheit durchdringt auch die Diagrammdaten.

Dieses Problem erfordert innovative Data-Mining-Projekte , die die transitiven Interaktionen zwischen Graphknoten erfassen können. Dieses Data-Mining-Projekt auf Anfängerniveau wird dazu beitragen, eine solide Grundlage für grundlegende Programmierkonzepte aufzubauen. Eine solche Technik ist das häufige Subgraph- und Pattern-Mining auf einem einzigen unsicheren Graphen. Die Lösung wird in folgendem Format dargestellt:

• Ein Aufzählungs-Evaluierungs-Algorithmus zur Unterstützung der Berechnung unter probabilistischer Semantik
• Ein Näherungsalgorithmus, um eine effiziente Problemlösung zu ermöglichen
• Computing-Sharing-Techniken zur Steigerung der Mining-Leistung
• Integration von Checkpoint-basierten und Pruning-Ansätzen, um den Algorithmus auf die erwartete Semantik zu erweitern

5. Säuberung von Daten mit verbotenen Itemsets oder FBIs

Datenbereinigungsmethoden beinhalten typischerweise das Entfernen von Datenfehlern und das systematische Beheben des Problems durch Festlegen von Einschränkungen (illegale Werte, Domänenbeschränkungen, logische Regeln usw.)

Im realen Big-Data-Universum werden wir mit schmutzigen Daten überschwemmt, die ohne bekannte Einschränkungen kommen. In einem solchen Szenario entdeckt der Algorithmus automatisch Einschränkungen für die schmutzigen Daten und verwendet sie weiter, um Fehler zu identifizieren und zu beheben. Wenn dieser Erkennungsalgorithmus jedoch erneut auf den reparierten Daten ausgeführt wird, führt er neue Beschränkungsverletzungen ein, wodurch die Daten fehlerhaft werden. Dies ist eines der hervorragenden Data-Mining-Projekte für Anfänger.

Daher wurde eine Reparaturmethode basierend auf verbotenen Itemsets (FBIs) entwickelt, um unwahrscheinliche gemeinsame Vorkommen von Werten zu erfassen und Fehler genauer zu erkennen. Und empirische Evaluationen belegen die Glaubwürdigkeit und Verlässlichkeit dieses Mechanismus.

6. Schutz von Benutzerdaten in profilabgleichenden sozialen Netzwerken

Dies ist eines der praktischen Data-Mining-Projekte, das in Zukunft viel Nutzen haben wird. Betrachten Sie die Benutzerprofildatenbank, die von den Anbietern sozialer Netzwerkdienste wie Online-Dating-Sites gepflegt wird. Die anfragenden Nutzer geben bestimmte Kriterien an, anhand derer ihre Profile mit denen anderer Nutzer abgeglichen werden. Dieser Prozess muss sicher genug sein, um vor jeglicher Art von Datenschutzverletzungen zu schützen. Es gibt heute einige Lösungen auf dem Markt, die homomorphe Verschlüsselung und mehrere Server zum Abgleichen von Benutzerprofilen verwenden, um die Privatsphäre der Benutzer zu wahren.

7. PrivRank für soziale Medien

Social-Media-Websites ermitteln die Vorlieben ihrer Benutzer aus ihren Online-Aktivitäten, um personalisierte Empfehlungen anzubieten. Benutzeraktivitätsdaten enthalten jedoch Informationen, die verwendet werden können, um auf private Details über eine Person (z. B. Geschlecht, Alter usw.) zu schließen, und jedes Durchsickern oder Freigeben solcher benutzerspezifischer Daten kann das Risiko von Interferenzangriffen erhöhen.

8. Praktisches PEKs-Schema über verschlüsselte E-Mail im Cloud-Server

Angesichts aktueller hochkarätiger öffentlicher Ereignisse im Zusammenhang mit E-Mail-Lecks hat sich die Sicherheit solch sensibler Nachrichten zu einem Hauptanliegen von Benutzern weltweit entwickelt. Zu diesem Zweck bietet die Technologie der öffentlichen Verschlüsselung mit Schlüsselwortsuche (PEKS) eine praktikable Lösung. Dies ist eines der nützlichen Data-Mining-Projekte, bei denen dies Sicherheitsschutz mit effizienten Suchfunktionsfunktionen kombiniert.

Beim Durchsuchen einer umfangreichen verschlüsselten E-Mail-Datenbank auf einem Cloud-Server möchten wir, dass die E-Mail-Empfänger schnelle Suchvorgänge mit mehreren Schlüsselwörtern und booleschen Werten durchführen, ohne dem Server zusätzliche Informationen preiszugeben.

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9. Sentimentalanalyse und Opinion Mining für Mobilfunknetze

Dieses Projekt betrifft Post-Publishing-Anwendungen, bei denen ein registrierter Benutzer Textbeiträge oder Bilder teilen und auch Kommentare zu Beiträgen hinterlassen kann. Unter dem vorherrschenden System müssen Benutzer alle Kommentare manuell durchgehen, um verifizierte Kommentare, positive Kommentare, negative Bemerkungen usw. herauszufiltern.

Mit der Stimmungsanalyse und dem Opinion-Mining-System können Benutzer den Status ihres Beitrags überprüfen, ohne viel Zeit und Mühe aufzuwenden. Es bietet eine Meinung zu den Kommentaren zu einem Beitrag und bietet auch die Möglichkeit, ein Diagramm anzuzeigen.

10. Mining der k häufigsten negativen Muster durch Lernen

In der Verhaltensinformatik können die negativen sequentiellen Muster (NSPs) aufschlussreicher sein als die positiven sequentiellen Muster (PSPs) . Beispielsweise können in einer Krankheit oder krankheitsbezogenen Studie Daten über das Versäumen einer medizinischen Behandlung nützlicher sein als Daten über die Teilnahme an einem medizinischen Verfahren. Aber bis heute steckt das NSP-Mining noch in den Kinderschuhen. Und der „Topk-NSP+“-Algorithmus stellt eine zuverlässige Lösung dar, um die Hindernisse in der aktuellen Mining-Landschaft zu überwinden. Dies ist einer der Trends im Data Mining und so schlägt das Projekt den Algorithmus vor:

• Mining der Top-k-PSPs mit der bestehenden Methode
• Mining der To-k-NSPs von diesen PSPs unter Verwendung einer ähnlichen Idee wie beim Mining von Top-k-PSPs
• Einsatz von drei Optimierungsstrategien zur Auswahl nützlicher NSPs und Reduzierung der Rechenkosten

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11. Automatisiertes Persönlichkeitsklassifizierungsprojekt

Das automatische System analysiert die Eigenschaften und Verhaltensweisen der Teilnehmer. Und nachdem es die vergangenen Muster der Datenklassifizierung beobachtet hat, sagt es einen Persönlichkeitstyp voraus und speichert seine eigenen Muster in einem Datensatz. Diese Projektidee lässt sich wie folgt zusammenfassen:

• Persönliche Daten in einer Datenbank speichern
• Sammeln Sie zugehörige Merkmale für jeden Benutzer
• Extrahieren Sie relevante Merkmale aus dem vom Teilnehmer eingegebenen Text
• Untersuchen und zeigen Sie die Persönlichkeitsmerkmale
• Verknüpfen Sie Persönlichkeit und Nutzerverhalten (Für einen bestimmten Persönlichkeitstyp kann es unterschiedliche Verhaltensgrade geben)

Solche Modelle sind in Berufsberatungsdiensten üblich, bei denen die Persönlichkeit eines Schülers mit geeigneten Karrierepfaden abgeglichen wird. Dies kann ein interessantes und nützliches Data-Mining-Projekt sein.

12. Sozialbewusste Modellierung des sozialen Einflusses

Dieses Projekt befasst sich mit großen sozialen Daten und nutzt Deep Learning für die sequentielle Modellierung von Benutzerinteressen. Der schrittweise Prozess wird im Folgenden beschrieben:

• Eine vorläufige Analyse von zwei realen Datensätzen (Yelp und Epinions)
• Entdeckung statistisch sequentieller Aktionen von Nutzern und deren sozialen Kreisen, einschließlich zeitlicher Autokorrelation und sozialem Einfluss auf die Entscheidungsfindung
• Präsentation eines neuartigen Deep-Learning-Modells namens Social-Aware Long Short-Term Memory (SA-LSTM) , das die Art von Artikeln oder Points of Interest vorhersagen kann, die ein bestimmter Benutzer als nächstes kaufen oder besuchen wird

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die Struktur dieser vorgeschlagenen Lösung im Vergleich zu anderen Basismethoden eine höhere Vorhersagegenauigkeit ermöglicht.

13. Vorhersage von Verbrauchsmustern mit einem Mischungsansatz

Einzelpersonen konsumieren heute eine große Auswahl an Artikeln in der digitalen Welt. Zum Beispiel beim Online-Einkauf, beim Musikhören, bei der Nutzung der Online-Navigation oder beim Erkunden virtueller Umgebungen. Anwendungen in diesen Kontexten verwenden prädiktive Modellierungstechniken, um Benutzern neue Elemente zu empfehlen. In vielen Situationen möchten wir jedoch die zusätzlichen Details von zuvor konsumierten Artikeln und dem vergangenen Benutzerverhalten wissen. Und hier greift der Basisansatz der auf Matrixfaktorisierung basierenden Vorhersage zu kurz. Dies ist eines der kreativen Data-Mining-Projekte.

Ein Mischungsmodell mit wiederholten und neuartigen Ereignissen bietet für solche Probleme eine geeignete Alternative. Es zielt darauf ab, genaue Verbrauchsvorhersagen zu liefern, indem es individuelle Präferenzen in Bezug auf Exploration und Nutzung in Einklang bringt. Es ist auch eines dieser Data-Mining-Projektthemen , die eine experimentelle Analyse unter Verwendung von Datensätzen aus der realen Welt beinhalten. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass der neue Ansatz in verschiedenen Umgebungen effizient funktioniert, von sozialen Medien und Musikhören bis hin zu standortbasierten Daten.

14. GMC: Graphbasiertes Multiview-Clustering

Die bestehenden Clustering-Methoden für Multi-View-Daten erfordern einen zusätzlichen Schritt, um den endgültigen Cluster zu erzeugen, da sie den Gewichtungen verschiedener Views nicht viel Aufmerksamkeit schenken. Darüber hinaus funktionieren sie auf festen Graphen-Ähnlichkeitsmatrizen aller Ansichten. Und das ist die perfekte Idee für Ihr nächstes Data-Mining-Projekt!

Ein neuartiges graphbasiertes Multi-View-Clustering (GMC) kann dieses Problem angehen und bessere Ergebnisse liefern als die bisherigen Alternativen. Es ist eine Fusionstechnik, die Datendiagrammmatrizen für alle Ansichten gewichtet und eine einheitliche Matrix ableitet, die direkt die endgültigen Cluster erzeugt. Weitere Merkmale des Projekts sind:

• Aufteilung von Datenpunkten in die gewünschte Anzahl von Clustern ohne Verwendung eines Tuning-Parameters. Dazu wird der Laplace-Matrix der vereinheitlichten Matrix eine Rangbeschränkung auferlegt.
• Optimierung der Zielfunktion mit einem iterativen Optimierungsalgorithmus

15. ITS: Intelligentes Transportsystem

Eine Mehrzweck-Verkehrslösung zielt im Allgemeinen darauf ab, die folgenden Aspekte sicherzustellen:

• Effizienz des Transportdienstes
• Transportsicherheit
• Reduzierung der Verkehrsstaus
• Prognose potenzieller Passagiere
• Angemessene Ressourcenallokation

Stellen Sie sich ein Projekt vor, das das obige System verwendet, um den Prozess der Busplanung in einer Stadt zu optimieren. ITS ist eines der interessanten Data-Mining-Projekte für Einsteiger. Sie können die Daten der letzten drei Jahre von einem renommierten Busunternehmen nehmen und eine univariate multilineare Regression anwenden, um Fahrgastprognosen durchzuführen. Darüber hinaus können Sie die für die Optimierung erforderliche Mindestanzahl von Bussen in einem generischen Algorithmus berechnen. Schließlich validieren Sie Ihre Ergebnisse mit statistischen Techniken wie dem mittleren absoluten prozentualen Fehler (MAPE) und der mittleren absoluten Abweichung (MAD) .

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16. TourSense für Städtetourismus

Verkehrsdaten auf Stadtebene über Busse, U-Bahnen usw. könnten auch zur Identifizierung von Touristen und Präferenzanalysen verwendet werden. Wenn Sie sich jedoch auf traditionelle Datenquellen wie Umfragen und soziale Medien verlassen, kann dies zu einer unzureichenden Abdeckung und Verzögerung von Informationen führen. Das TourSense-Projekt zeigt, wie man solche Mängel überwindet und wertvollere Erkenntnisse liefert. Dieses Tool wäre für ein breites Spektrum von Interessengruppen nützlich, von Verkehrsunternehmen und Reisebüros bis hin zu Touristen selbst. Dies ist eines der hervorragenden Data-Mining-Projekte für Anfänger. Hier sind die wichtigsten Schritte bei der Gestaltung:

• Ein graphenbasierter iterativer Algorithmus zum Lernen der Ausbreitung, um Touristen von anderen öffentlichen Pendlern zu unterscheiden
• Ein Analysemodell für Touristenpräferenzen (unter Verwendung der Spurendaten der Touristen), um ihre nächste Tour zu lernen und vorherzusagen
• Eine interaktive Benutzeroberfläche für einen einfachen Informationszugriff aus der Analyse

Data-Mining-Projekte: Fazit

In diesem Artikel haben wir 16 Data-Mining-Projekte behandelt. Wenn Sie Ihre Data-Mining-Fähigkeiten verbessern möchten, müssen Sie sich diese Data-Mining-Projekte aneignen.

Data Mining und verwandte Bereiche haben in den letzten Jahren einen Anstieg der Einstellungsnachfrage erlebt. Mit den oben genannten Data-Mining-Projektthemen können Sie mit den Markttrends und -entwicklungen Schritt halten. Bleiben Sie also neugierig und aktualisieren Sie Ihr Wissen!

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