初心者のための16のデータマイニングプロジェクトのアイデアとトピック[2022]

データマイニングプロジェクト

今日、データマイニングは、さまざまな業界の組織にとって戦略的に重要になっています。 これは、結果と傾向を予測するだけでなく、ボトルネックを取り除き、既存のプロセスを改善するのにも役立ちます。 この傾向は2022年以降も続くようです。 したがって、初心者の場合、できる最善のことは、いくつかのリアルタイムデータマイニングプロジェクトに取り組むことです。

データサイエンスを始めたばかりの場合、高度なデータマイニング技術を理解するのは困難に思えるかもしれません。 そこで、学習の過程であなたをサポートするために、いくつかの有用なデータマイニングプロジェクトのトピックをまとめました。

ここupGradでは、理論的な知識だけではリアルタイムの作業環境では役に立たないため、実用的なアプローチを信じています。 この記事では、初心者がデータマイニングの知識をテストするために取り組むことができる、楽しくてエキサイティングなデータマイニングプロジェクトについて説明します。 この投稿では、初心者向けの上位16のデータマイニングプロジェクトについて学習します。

この記事では、初心者がPythonを実際に体験できるようにするための42のPythonプロジェクトのトップアイデアを紹介します。

しかし、最初に、あなたの心に潜んでいるはずのより重要で頻繁な質問に対処しましょう：なぜデータマイニングプロジェクトを構築するのですか？

しかし、始める前に、データマイニングとは何かをデコードする例を見てみましょう。 Webアプリケーションのログインログを含むデータセットがあるとします。 これには、ユーザー名、ログインタイムスタンプ、実行されたアクティビティ、ログアウトする前にサイトで費やされた時間などが含まれます。

このような非構造化データ自体は、ビジネスに関連する情報を抽出するために体系的に編成および分析されない限り、目的を果たしません。 データマイニングのさまざまな手法を適用することで、ユーザーの習慣、好み、ピーク使用タイミングなどを見つけることができます。これらの洞察により、ソフトウェアシステムの効率がさらに向上し、使いやすさが向上します。 データサイエンスプログラムを使用して、データマイニングの詳細をご覧ください。

今日のデジタル時代では、データの収集、クリーニング、分析、および解釈のコンピューティングプロセスは、ビジネス戦略の不可欠な部分を構成しています。 したがって、データサイエンティストは、パターントラッキング、分類、クラスター分析、予測、ニューラルネットワークなどの方法について十分な知識を持っている必要があります。さまざまなデータマイニングプロジェクトを実験すればするほど、より多くの知識を得ることができます。

初心者向けのデータマイニングプロジェクトのアイデアとトピック

学生向けのこのデータマイニングプロジェクトのリストは、初心者、および一般的にデータサイエンスを始めたばかりの人に適しています。 これらのデータマイニングプロジェクトは、あなたがあなたのキャリアで成功するために必要なすべての実用性であなたを動かすでしょう。

さらに、最終年度のデータマイニングプロジェクトをお探しの場合は、このリストを参考にしてください。 それで、それ以上の苦労なしに、あなたの基盤を強化し、あなたがはしごを登ることを可能にするいくつかのデータマイニングプロジェクトに直接飛び込みましょう。

1. iBCM：興味深い行動制約マイナー

学生向けの実践的なデータマイニングプロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、iBCMに取り組んでいることです。 シーケンス分類問題は、データセット内のシーケンシャルパターンの予測を扱います。 特定のラベルに基づいて、データベース内の基本的な順序を検出します。 そうすることで、半順序の単純な数学ツールを適用します。 ただし、より正確で簡潔でスケーラブルな分類を実現するには、より適切な表現が必要になります。 また、動作制約テンプレートを使用したシーケンス分類手法により、このニーズに対応できます。

興味深いBehavioralConstraintMiner（iBCM）プロジェクトは、単純な発生、ループ、位置ベースの動作など、シーケンス全体でさまざまなパターンを表現できます。 また、否定的な情報、つまり特定の行動がないことをマイニングすることもできます。 したがって、iBCMアプローチは、一般的なシーケンスマイニング表現をはるかに超えています。

2. GERF：グループイベント推奨フレームワーク

これは、単純なデータマイニングプロジェクトの1つですが、エキサイティングなプロジェクトです。 これは、展示会、本の発売、コンサートなどの社交イベントを推奨するためのインテリジェントなソリューションです。研究の大部分は、個人に今後のアトラクションを提案することに焦点を当てています。 そこで、ユーザーのグループにイベントを提案するために、グループイベント推奨フレームワーク（GERF）が開発されました。

このモデルは、ランク付け学習アルゴリズムを使用してグループの好みを抽出し、追加のコンテキストの影響を簡単、正確、および時間効率で組み込むことができます。 また、ロケーションベースの旅行サービスなどの他のグループ推奨シナリオにも便利に適用できます。

3.動的データストリームの効率的な類似性検索

オンラインアプリケーションは、パターン認識、推奨、盗用検出などのタスクに類似性検索システムを使用します。通常、アルゴリズムは、最小ハッシュ関連の方法であるロケーションセンシティブハッシュまたはLSHアプローチを使用して最近傍クエリに応答します。 MapReduceアーキテクチャやストリーミングなど、大規模なデータセットを使用するいくつかの計算モデルに実装できます。 データマイニングプロジェクトに言及すると、履歴書が他のプロジェクトよりもはるかに面白く見えるようになります。

ただし、動的データストリームには、スケーラブルなLSHベースのフィルタリングと設計が必要です。 この目的のために、効率的な類似性検索プロジェクトは、以前のアルゴリズムよりも優れています。 主な機能の一部を次に示します。

• 類似性の尺度としてJaccardインデックスに依存します
• 動的データストリームに適した最近傍データ構造を提案します
• 類似性推定のためのスケッチアルゴリズムを提案します

4.不確実なグラフでの頻繁なパターンマイニング

バイオインフォマティクス、ソーシャルネットワーク、プライバシーの施行などのアプリケーションドメインは、相互に関連する実際のデータアーカイブが存在するため、不確実性に直面することがよくあります。 この不確実性はグラフデータにも浸透します。

この問題は、グラフノード間の推移的な相互作用をキャッチできる革新的なデータマイニングプロジェクトを必要とします。 この初心者レベルのデータマイニングプロジェクトは、基本的なプログラミング概念の強力な基盤を構築するのに役立ちます。 そのような手法の1つは、単一の不確実なグラフでの頻繁なサブグラフとパターンマイニングです。 ソリューションは次の形式で表示されます。

• 確率的セマンティクスの下での計算をサポートするための列挙評価アルゴリズム
• 効率的な問題解決を可能にする近似アルゴリズム
• マイニングパフォーマンスを促進するための計算共有技術
• アルゴリズムを期待されるセマンティクスに拡張するためのチェックポイントベースのアプローチとプルーニングアプローチの統合

5.禁止されているアイテムセットまたはFBIを使用したデータのクリーニング

データクリーニング方法では、通常、データエラーを取り除き、制約（不正な値、ドメイン制限、論理ルールなど）を指定して問題を体系的に修正します。

実際のビッグデータの世界では、既知の制約のないダーティデータが殺到しています。 このようなシナリオでは、アルゴリズムはダーティデータの制約を自動的に検出し、さらにそれらを使用してエラーを識別して修復します。 ただし、この検出アルゴリズムが修復されたデータに対して再度実行されると、新しい制約違反が発生し、データが誤って表示されます。 これは、初心者向けの優れたデータマイニングプロジェクトの1つです。

そのため、禁止されたアイテムセット（FBI）に基づく修復方法が考案され、値の発生の可能性が低いことを記録し、エラーをより正確に検出しました。 そして、経験的評価は、このメカニズムの信頼性と信頼性を確立します。

6.プロファイルが一致するソーシャルネットワークでユーザーデータを保護する

これは、将来多くの用途がある便利なデータマイニングプロジェクトの1つです。 出会い系サイトなどのソーシャルネットワーキングサービスのプロバイダーによって維持されているユーザープロファイルデータベースについて考えてみます。 クエリを実行するユーザーは、自分のプロファイルが他のユーザーのプロファイルと一致する基準に基づいて特定の基準を指定します。 このプロセスは、あらゆる種類のデータ侵害から保護するために十分に安全である必要があります。 今日の市場には、準同型暗号化と複数のサーバーを使用してユーザープロファイルを照合し、ユーザーのプライバシーを保護するソリューションがいくつかあります。

7.ソーシャルメディア用のPrivRank

ソーシャルメディアサイトは、ユーザーの好みをオンラインアクティビティからマイニングして、パーソナライズされた推奨事項を提供します。 ただし、ユーザーアクティビティデータには、個人に関する個人情報（性別、年齢など）を推測するために使用できる情報が含まれています。また、このようなユーザー指定のデータが漏洩または公開されると、干渉攻撃のリスクが高まる可能性があります。

8.クラウドサーバーで暗号化された電子メールを介した実用的なPEKスキーム

電子メールの漏洩に関連する現在注目を集めている公開イベントに照らして、このような機密性の高いメッセージのセキュリティは、世界中のユーザーにとって主要な関心事として浮上しています。 そのために、キーワード検索を使用した公開暗号化（PEKS）テクノロジは、実行可能なソリューションを提供します。 これは、セキュリティ保護と効率的な検索操作機能を組み合わせた便利なデータマイニングプロジェクトの1つです。

クラウドサーバーで大規模な暗号化された電子メールデータベースを検索する場合、サーバーに追加情報を公開することなく、電子メール受信者がマルチキーワードおよびブール検索をすばやく実行できるようにする必要があります。

読む：データマイニングの実世界のアプリケーション

9.モバイルネットワークの感情分析と意見マイニング

このプロジェクトは、登録ユーザーがテキスト投稿や画像を共有したり、投稿にコメントを残したりできる公開後のアプリケーションに関するものです。 一般的なシステムでは、ユーザーはすべてのコメントを手動で調べて、検証済みのコメント、肯定的なコメント、否定的なコメントなどを除外する必要があります。

感情分析と意見マイニングシステムを使用すると、ユーザーは多くの時間と労力を費やすことなく、自分の投稿のステータスを確認できます。 投稿に対するコメントについての意見を提供し、グラフを表示するオプションも提供します。

10.学習によるk個の最も頻繁なネガティブパターンのマイニング

行動情報学では、ネガティブシーケンシャルパターン（NSP）は、ポジティブシーケンシャルパターン（PSP）よりも明らかになる可能性があります。 たとえば、病気や病気に関連する研究では、治療を受けられなかった場合のデータは、医療処置に参加した場合のデータよりも役立つ場合があります。 しかし、今日まで、NSPマイニングはまだ初期段階にあります。 また、「Topk-NSP +」アルゴリズムは、現在の鉱業環境における障害を克服するための信頼できるソリューションを提供します。 これはトレンドのデータマイニングの1つであり、プロジェクトがアルゴリズムを提案する方法は次のとおりです。

• 既存の方法で上位k個のPSPをマイニングする
• top-k PSPマイニングと同様のアイデアを使用して、これらのPSPからto-kNSPをマイニングします。
• 3つの最適化戦略を採用して有用なNSPを選択し、計算コストを削減します

また試してみてください：初心者のための機械学習プロジェクトのアイデア

11.自動化された性格分類プロジェクト

自動システムは、参加者の特性と行動を分析します。 また、過去のデータ分類のパターンを観察した後、性格タイプを予測し、独自のパターンをデータセットに保存します。 このプロジェクトのアイデアは次のように要約できます。

• パーソナリティ関連のデータをデータベースに保存する
• 各ユーザーに関連する特性を収集する
• 参加者が入力したテキストから関連する機能を抽出します
• 性格特性を調べて表示する
• パーソナリティとユーザーの行動を相互に関連付ける（特定のパーソナリティタイプにはさまざまな程度の行動が存在する可能性があります）

このようなモデルは、学生の性格が適切なキャリアパスと一致するキャリアガイダンスサービスでは一般的です。 これは、興味深く有用なデータマイニングプロジェクトになる可能性があります。

12.社会的認識の社会的影響モデリング

このプロジェクトは、大きなソーシャルデータを扱い、ディープラーニングを活用してユーザーの関心を順次モデル化します。 段階的なプロセスを以下に説明します。

• 2つの実際のデータセット（YelpとEpinions）の予備分析
• 時間的自己相関や意思決定への社会的影響を含む、ユーザーとその社会的サークルの統計的に連続した行動の発見
• 特定のユーザーが次に購入または訪問するアイテムのタイプまたは関心のあるポイントを予測できる、社会的認識の長短期記憶（SA-LSTM）と呼ばれる新しい深層学習モデルのプレゼンテーション

実験結果は、この提案されたソリューションの構造が、他のベースライン方法と比較してより高い予測精度を可能にすることを明らかにしています。

13.混合アプローチによる消費パターンの予測

今日のデジタル世界では、個人がさまざまなアイテムを消費しています。 たとえば、オンラインで購入したり、音楽を聴いたり、オンラインナビゲーションを使用したり、仮想環境を探索したりします。 これらのコンテキストのアプリケーションは、予測モデリング手法を使用して、ユーザーに新しいアイテムを推奨します。 ただし、多くの場合、以前に消費されたアイテムの追加の詳細と過去のユーザーの行動を知りたいと思います。 そして、これは行列因数分解ベースの予測のベースラインアプローチが不十分なところです。 これは、クリエイティブなデータマイニングプロジェクトの1つです。

繰り返される新しいイベントの混合モデルは、このような問題の適切な代替手段を提供します。 これは、探索と活用の観点から個々の好みのバランスをとることにより、正確な消費予測を提供することを目的としています。 また、実際のデータセットを使用した実験的分析を含む、データマイニングプロジェクトのトピックの1つです。 この調査の結果は、新しいアプローチが、ソーシャルメディアや音楽のリスニングからロケーションベースのデータまで、さまざまな設定で効率的に機能することを示しています。

14. GMC：グラフベースのマルチビュークラスタリング

マルチビューデータの既存のクラスタリング手法では、さまざまなビューの重みにあまり注意を払わないため、最終的なクラスターを生成するために追加の手順が必要です。 さらに、それらはすべてのビューの固定グラフ類似性マトリックスで機能します。 そして、これはあなたの次のデータマイニングプロジェクトのための完璧なアイデアです！

新しいグラフベースのマルチビュークラスタリング（GMC）は、この問題に取り組み、以前の代替案よりも優れた結果をもたらすことができます。 これは、すべてのビューのデータグラフ行列に重みを付け、統一された行列を導出して、最終的なクラスターを直接生成する融合手法です。 プロジェクトの他の機能は次のとおりです。

• 調整パラメーターを使用せずに、データポイントを目的の数のクラスターに分割します。 このため、統一行列のラプラシアン行列にランク制約が課せられます。
• 反復最適化アルゴリズムによる目的関数の最適化

15. ITS：高度道路交通システム

多目的交通ソリューションは、通常、次の側面を確保することを目的としています。

• 輸送サービスの効率
• 輸送安全
• 渋滞の緩和
• 潜在的な乗客の予測
• リソースの適切な割り当て

上記のシステムを使用して、都市のバスのスケジューリングプロセスを最適化するプロジェクトについて考えてみます。 ITSは、初心者にとって興味深いデータマイニングプロジェクトの1つです。 有名なバスサービス会社から過去3年間のデータを取得し、単変量重回帰を適用して乗客の予測を行うことができます。 さらに、遺伝的アルゴリズムで最適化に必要なバスの最小数を計算できます。 最後に、平均絶対パーセント誤差（MAPE）や平均絶対偏差（MAD）などの統計手法を使用して結果を検証します。

また読む：データサイエンスプロジェクトのアイデア

16.都市観光のためのTourSense

バスや地下鉄などに関する都市規模の交通データも、観光客の識別や好みの分析に使用できます。 しかし、調査やソーシャルメディアなどの従来のデータソースに依存すると、不十分なカバレッジと情報の遅延が発生する可能性があります。 TourSenseプロジェクトは、そのような欠点を無効にし、より価値のある洞察を提供する方法を示しています。 このツールは、交通機関のオペレーターやツアー代理店から観光客自身まで、幅広い利害関係者に役立ちます。 これは、初心者向けの優れたデータマイニングプロジェクトの1つです。 その設計に含まれる主な手順は次のとおりです。

• 他の公共通勤者からの観光客を識別するためのグラフベースの反復伝播学習アルゴリズム
• 次のツアーを学習および予測するための観光客の好み分析モデル（観光客のトレースデータを利用）
• 分析からの簡単な情報アクセスを提供するインタラクティブなUI

データマイニングプロジェクト：結論

この記事では、16のデータマイニングプロジェクトについて説明しました。 データマイニングスキルを向上させたい場合は、これらのデータマイニングプロジェクトを手に入れる必要があります。

データマイニングと相関分野は、過去数年間で雇用需要の急増を経験しています。 上記のデータマイニングプロジェクトのトピックを使用すると、市場の動向と動向についていくことができます。 だから、好奇心を持ち続け、あなたの知識を更新し続けてください！

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