トップ4データ分析プロジェクトのアイデア：初心者からエキスパートレベル[2022]
公開: 2021-01-05データ分析はあなたのキャリアを飛躍させる有望な方法を提供することができますが、潜在的な雇用者に注目されるための鍵は、データ分析プロジェクトを見栄えよくすることです。 意欲的なデータアナリストは、さまざまなドメインで作業し、次の著名なデータアナリストプロジェクトのアイデアに変換できる洞察を得る必要があります。
現在、企業は特定の業界の課題を認識しているデータアナリストを探しているため、履歴書に関連するプロジェクトがあれば見つかります。 プロジェクトのアイデアを決定するのは、そのかさばるコードと使いすぎたコンセプトに恐れを感じるだけで、大変な作業になる可能性があります。 これがまさに、大規模なデータセットでのスマートな作業の実践に役立つデータ分析プロジェクトのアイデアの融合をもたらす理由です。 データ分析は、データサイエンスのオンラインコースの重要な部分です。
始める前に、あなたが喜んで取り組むプロジェクトの種類を理解する必要があります：
初心者：これらのレベルのプロジェクトは、なじみがあり、快適に作業できます。 データ分析を始める人にとって、そのようなプロジェクトは大規模なアプリケーション技術を必要としません。 代わりに、単純なアルゴリズムの助けを借りて、簡単に前進することができます。
中級：これには通常、中規模から大規模のデータクラスターでの作業が含まれ、データマイニングの原則を十分に理解している必要があります。 また、機械学習技術の適用が必要になる場合があるため、経験豊富なデータアナリストに推奨されます。
上級者または専門家：実際のデータセットに基づいて野心的なプロジェクトを構築しようとしている業界のベテランにとって、そのようなプロジェクトは金であることが証明できます。 ニューラルネットワークから高次元データの詳細な分析まで、そのようなプロジェクトには創造性、専門知識、洞察の完璧な融合が必要です。
読む： 14の魅力的なデータ分析の実際のアプリケーション
目次
データ分析プロジェクトのアイデア–初心者レベル
1.探索的データ分析プロジェクト（EDA）
データアナリストの仕事は、探索的データ分析（データが調査され、パターンまたは調査結果が作成される段階）なしでは不完全なままです。 これは、データ分析の全体的な特性の要約を提供し、データモデリング手法でそれを理解します。 数の異常を見つけるために長く徹底的なセッションを要したであろうもの、探索的データ分析はそれを成し遂げるための完璧な方法です。
EDAは通常、2つの方法で実行できます。1つはグラフィックスまたは非グラフィックスを使用する方法、もう1つは単変量または2変量の量を使用する方法です。 データ分析プロジェクトを継続するために、IBMAnalyticsCommunityは十分なリソースであることが証明できます。
EDAプロジェクトの構築中に役立つトピックは次のとおりです。
- データを理解し、意味のある関連性のある仮説を立てます
- データの視覚化またはアルゴリズムによる問題解決
- スポッティングデータの傾向
- 変数間の関係を理解し、プロットの形式でデータの視覚化を操作します。
関連するフィールド調査は、行方不明の医師の予約傾向の理解から機器の不足まで、さまざまな方法で支援できる医療業界です。
2.感情分析
データアナリストにとって、感情分析プロジェクトを実施する目的は、視聴者の感情に基づいて視聴者の正または負の極性を理解することです。 このような抽出は、Webサイト、ソーシャルメディアのハンドルなどで共有される意見に基づいて、特定のアイデアに関する視聴者の一般的な視点を知るのに役立ちます。さまざまなカテゴリは、幸せ、怒り、悲しみ、好奇心などです。
フレームワークを使用している専門家の場合、Rは「janeaustenR」パッケージで関連するデータセットを見つけることもできます。 違いは単語の雲に基づいているため、データグループとそれに対応する感情の間には明確な違いがあります。 このようなデータ分析プロジェクトは、次の場合に役立ちます。
あらゆるブランドのオンライン評判管理–ソーシャルメディアモニタリング
- ブランドに対する消費者の一般的な認識を追跡および理解するのに特に役立ちます
- 重要な注意領域を強調する
- インフルエンサーキャンペーンの更新などの開発
競合他社の分析
- 市場に関する独占的な洞察を得て、競合他社に先んじるのを手伝ってください
- さまざまなデジタルプラットフォーム間で情報を照合する
- ビジネスインテリジェンスを開発する
読む： 26のデータアナリストインタビューの質問と回答を読む必要があります
データ分析プロジェクトのアイデア–中級レベル
3.チャットボットの構築
オンラインビジネスにとって不可欠なチャットボットは、その多くの機能でトレンドになっています。 これらは、顧客サービスプロセスの自動化に役立つだけでなく、時間とリソースを節約するのにも役立ちます。 AIと機械学習の技術を組み合わせた強力なチャットボットは、メッセージングアプリケーションの自動メッセージからスマートウェアラブルまで、私たちの周りにあります。
チャットボットは、チャットインターフェイスを介したユーザーとの実際の対話をシミュレートするスマートプログラムです。 このようにして、これらのボットは、書かれたまたは話されたクエリに反応し、会話を理解します。 彼らは自己認識しているので、彼らが持つ相互作用が多ければ多いほど、彼らはより賢くなります。
データアナリストとしての真の課題は、チャットボットのパフォーマンス品質を、ユーザーリクエストの潜在的な可能性と、それをユーザーに明確に伝える能力に基づいて理解することです。 チャットボットは、問題を解決するためにチャットボットを必要とするドメイン固有のものと、ユーザーがあらゆる業界から問い合わせを行うことができるオープンドメインのいずれかである可能性があるため、プロジェクトには多くの範囲があります。
アナリストは、PythonとIntents jsonデータセットファイルを使用して、複数のモデルを使用して膨大なデータセットとトリッキーな言語を調べる必要があります。 このようなモデルは、顧客サポートを強化および改善するのに役立ちます。
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データ分析プロジェクトのアイデア–エキスパートレベル
4.映画推薦システム
ユーザーがカスタマイズしたサービスを構築するための最も基本的な方法の1つである、安定した映画推薦システムの構築は、思ったほど簡単ではない場合があります。 コンセプトは抽象的なクリック方式に基づいているため、機械学習の大規模な実装があります。 ユーザーの映画の閲覧履歴や設定などの大規模なデータセットに広範囲にアクセスする必要があります。
協調フィルタリングなどの方法は、ユーザーの行動を理解するのに役立つ場合があります。 したがって、システムの脆弱性を取り除くために、RやデータセットMovieLensなどのフレームワークを使用できます。 行列の因数分解とサプライズモデルの選択も、データセットを介してチャネル化するのに便利です。
Netflixのようなブランドで使用されているこのようなデータ分析プロジェクトは、業界の専門家にとってさえ、大変な作業を意味する可能性があります。
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概要
スキルを発揮するための最良の方法は、新しい独自のデータ分析プロジェクトのアイデアに取り組むことです。 それは、あなたがその分野で経験を積み、さまざまな業界に特化した課題にさらされたときにのみ実現します。 何よりも、前向きな姿勢を保ち、プロジェクトを構築することが、それを実現する正しい方法です。
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