16 ideas y temas de proyectos de minería de datos para principiantes [2022]

Proyectos de minería de datos

Hoy en día, la minería de datos se ha vuelto estratégicamente importante para las organizaciones de todas las industrias. No solo ayuda a predecir resultados y tendencias, sino también a eliminar cuellos de botella y mejorar los procesos existentes. Parece que esta tendencia está a punto de continuar en 2022 y más allá. Entonces, si es un principiante, lo mejor que puede hacer es trabajar en algunos proyectos de minería de datos en tiempo real.

Si recién está comenzando en la ciencia de datos, entender las técnicas avanzadas de minería de datos puede parecer desalentador. Por lo tanto, hemos recopilado algunos temas útiles de proyectos de minería de datos para ayudarlo en su viaje de aprendizaje.

Nosotros, aquí en upGrad, creemos en un enfoque práctico ya que el conocimiento teórico por sí solo no será de ayuda en un entorno de trabajo en tiempo real. En este artículo, exploraremos algunos proyectos de minería de datos divertidos y emocionantes en los que los principiantes pueden trabajar para poner a prueba sus conocimientos de minería de datos. En esta publicación, aprenderá sobre los 16 mejores proyectos de minería de datos para principiantes.

En este artículo, encontrará 42 ideas principales de proyectos de python para que los principiantes obtengan experiencia práctica en Python.

Pero primero, abordemos la pregunta más importante y frecuente que debe estar al acecho en su mente: ¿por qué construir proyectos de minería de datos ?

Pero antes de comenzar, veamos un ejemplo para decodificar de qué se trata la minería de datos. Suponga que tiene un conjunto de datos que contiene registros de inicio de sesión de una aplicación web. Puede incluir cosas como el nombre de usuario, la marca de tiempo de inicio de sesión, las actividades realizadas, el tiempo pasado en el sitio antes de cerrar sesión, etc.

Dichos datos no estructurados en sí mismos no tendrían ningún propósito a menos que se organicen sistemáticamente y se analicen para extraer información relevante para el negocio. Al aplicar las diferentes técnicas de minería de datos, puede descubrir los hábitos de los usuarios, las preferencias, los momentos de uso máximo, etc. Estos conocimientos pueden aumentar aún más la eficiencia del sistema de software y mejorar su facilidad de uso. Obtenga más información sobre la minería de datos con nuestros programas de ciencia de datos.

En la era digital actual, los procesos informáticos de recopilación, limpieza, análisis e interpretación de datos constituyen una parte integral de las estrategias comerciales. Por lo tanto, se requiere que los científicos de datos tengan un conocimiento adecuado de métodos como seguimiento de patrones, clasificación, análisis de conglomerados, predicción, redes neuronales, etc. Cuanto más experimente con diferentes proyectos de minería de datos , más conocimiento obtendrá.

Ideas y temas de proyectos de minería de datos para principiantes

Esta lista de proyectos de minería de datos para estudiantes es adecuada para principiantes y para aquellos que recién comienzan con Data Science en general. Estos proyectos de minería de datos lo pondrán en marcha con todos los aspectos prácticos que necesita para tener éxito en su carrera.

Además, si está buscando un proyecto de minería de datos para el último año , esta lista debería ayudarlo. Entonces, sin más preámbulos, pasemos directamente a algunos proyectos de minería de datos que fortalecerán su base y le permitirán subir la escalera.

1. iBCM: interesante minero de restricciones de comportamiento

Una de las mejores ideas para comenzar a experimentar con proyectos prácticos de minería de datos para estudiantes es trabajar en iBCM. Un problema de clasificación de secuencias se ocupa de la predicción de patrones secuenciales en conjuntos de datos. Descubre el orden subyacente en la base de datos en función de etiquetas específicas. Al hacerlo, aplica la herramienta matemática simple de órdenes parciales. Sin embargo, necesitaría una mejor representación para lograr una clasificación más precisa, concisa y escalable. Y una técnica de clasificación de secuencias con una plantilla de restricción de comportamiento puede abordar esta necesidad.

El interesante proyecto Behavioral Constraint Miner (iBCM) puede expresar una variedad de patrones en una secuencia, como ocurrencias simples, bucles y comportamiento basado en la posición. También puede extraer información negativa, es decir, la ausencia de un comportamiento particular. Por lo tanto, el enfoque de iBCM va mucho más allá de las típicas representaciones de minería de secuencias.

2. GERF: marco de recomendación de eventos grupales

Este es uno de los proyectos de minería de datos simples pero emocionante. Es una solución inteligente para recomendar eventos sociales, como exposiciones, presentaciones de libros, conciertos, etc. La mayoría de las investigaciones se centran en sugerir próximas atracciones a las personas. Entonces, se desarrolló un marco de recomendación de eventos grupales (GERF) para proponer eventos a un grupo de usuarios.

Este modelo utiliza un algoritmo de aprendizaje para clasificar para extraer preferencias de grupo y puede incorporar influencias contextuales adicionales con facilidad, precisión y eficiencia de tiempo. Además, se puede aplicar convenientemente a otros escenarios de recomendación de grupos, como los servicios de viaje basados ​​en la ubicación.

3. Búsqueda de similitud eficiente para flujos de datos dinámicos

Las aplicaciones en línea utilizan sistemas de búsqueda de similitud para tareas como el reconocimiento de patrones, recomendaciones, detección de plagio, etc. Por lo general, el algoritmo responde a las consultas del vecino más cercano con el enfoque Hashing sensible a la ubicación o LSH , un método relacionado con min-hashing. Se puede implementar en varios modelos computacionales con grandes conjuntos de datos, incluida la arquitectura MapReduce y la transmisión. Mencionar proyectos de minería de datos puede ayudar a que su currículum se vea mucho más interesante que otros.

Sin embargo, los flujos de datos dinámicos requieren filtrado y diseño escalables basados ​​en LSH. Con este fin, el proyecto de búsqueda de similitud eficiente supera a los algoritmos anteriores. Estas son algunas de sus principales características:

• Se basa en el índice de Jaccard como medida de similitud
• Sugiere una estructura de datos de vecino más cercano factible para flujos de datos dinámicos
• Propone un algoritmo de dibujo para la estimación de similitud.

4. Minería de patrones frecuente en gráficos inciertos

Los dominios de aplicaciones como la bioinformática, las redes sociales y la aplicación de la privacidad a menudo encuentran incertidumbre debido a la presencia de archivos de datos de la vida real interrelacionados. Esta incertidumbre también impregna los datos del gráfico.

Este problema requiere proyectos innovadores de minería de datos que puedan capturar las interacciones transitivas entre los nodos de gráficos. Estos proyectos de minería de datos de nivel principiante ayudarán a construir una base sólida para los conceptos fundamentales de programación. Una de estas técnicas es la extracción frecuente de subgrafos y patrones en un único gráfico incierto. La solución se presenta en el siguiente formato:

• Un algoritmo de enumeración-evaluación para apoyar el cálculo bajo semántica probabilística
• Un algoritmo de aproximación para permitir la resolución eficiente de problemas
• Técnicas de compartición de computación para impulsar el rendimiento de la minería
• Integración de enfoques de poda y basados ​​en puntos de control para extender el algoritmo a la semántica esperada

5. Limpieza de datos con conjuntos de elementos prohibidos o FBI

Los métodos de limpieza de datos suelen implicar la eliminación de errores de datos y la solución sistemática del problema mediante la especificación de restricciones (valores ilegales, restricciones de dominio, reglas lógicas, etc.)

En el universo de big data de la vida real, estamos inundados de datos sucios que vienen sin restricciones conocidas. En tal escenario, el algoritmo descubre automáticamente las restricciones en los datos sucios y los usa para identificar y reparar errores. Pero cuando este algoritmo de descubrimiento se ejecuta nuevamente en los datos reparados, introduce nuevas violaciones de restricciones, lo que hace que los datos sean erróneos. Este es uno de los excelentes proyectos de minería de datos para principiantes.

Por lo tanto, se ideó un método de reparación basado en conjuntos de elementos prohibidos (FBI) para registrar co-ocurrencias poco probables de valores y detectar errores con mayor precisión. Y las evaluaciones empíricas establecen la credibilidad y confiabilidad de este mecanismo.

6. Protección de los datos de los usuarios en las redes sociales de coincidencia de perfiles

Este es uno de los proyectos de minería de datos convenientes que tendrá mucho uso en el futuro. Considere la base de datos de perfiles de usuarios que mantienen los proveedores de servicios de redes sociales, como los sitios de citas en línea. Los usuarios que consultan especifican ciertos criterios en función de los cuales sus perfiles se comparan con los de otros usuarios. Este proceso debe ser lo suficientemente seguro para proteger contra cualquier tipo de violación de datos. Hay algunas soluciones en el mercado hoy en día que usan encriptación homomórfica y múltiples servidores para hacer coincidir los perfiles de usuario para preservar la privacidad del usuario.

7. PrivRank para redes sociales

Los sitios de redes sociales extraen las preferencias de sus usuarios de sus actividades en línea para ofrecer recomendaciones personalizadas. Sin embargo, los datos de actividad del usuario contienen información que se puede utilizar para inferir detalles privados sobre un individuo (por ejemplo, sexo, edad, etc.) y cualquier filtración o divulgación de dichos datos especificados por el usuario puede aumentar el riesgo de ataques de interferencia.

8. Esquema práctico de PEKs sobre correo electrónico encriptado en servidor en la nube

A la luz de los eventos públicos actuales de alto perfil relacionados con las filtraciones de correo electrónico, la seguridad de estos mensajes confidenciales se ha convertido en una preocupación principal para los usuarios de todo el mundo. Con ese fin, la tecnología de cifrado público con búsqueda de palabras clave (PEKS) ofrece una solución viable. Este es uno de los proyectos útiles de minería de datos en los que esto combina la protección de seguridad con funciones eficientes de operabilidad de búsqueda.

Al buscar en una base de datos de correo electrónico cifrada de tamaño considerable en un servidor en la nube, nos gustaría que los receptores de correo electrónico realizaran búsquedas rápidas de varias palabras clave y booleanas sin revelar información adicional al servidor.

Leer: Aplicaciones del mundo real de minería de datos

9. Análisis sentimental y minería de opinión para redes móviles

Este proyecto se refiere a las aplicaciones de publicación posterior donde un usuario registrado puede compartir publicaciones de texto o imágenes y también dejar comentarios en las publicaciones. Según el sistema actual, los usuarios tienen que revisar todos los comentarios manualmente para filtrar los comentarios verificados, los comentarios positivos, los comentarios negativos, etc.

Con el sistema de análisis de sentimientos y minería de opiniones, los usuarios pueden consultar el estado de sus publicaciones sin dedicar mucho tiempo y esfuerzo. Proporciona una opinión sobre los comentarios realizados en una publicación y también da la opción de ver un gráfico.

10. Minería de los k patrones negativos más frecuentes vía aprendizaje

En la informática del comportamiento, los patrones secuenciales negativos (NSP) pueden ser más reveladores que los patrones secuenciales positivos (PSP) . Por ejemplo, en un estudio de enfermedad o relacionado con una enfermedad, los datos sobre la falta de un tratamiento médico pueden ser más útiles que los datos sobre la asistencia a un procedimiento médico. Pero hasta el día de hoy, la minería NSP todavía se encuentra en una etapa incipiente. Y el algoritmo 'Topk-NSP+' presenta una solución confiable para superar los obstáculos en el panorama minero actual. Esta es una de las tendencias de minería de datos y así es como el proyecto propone el algoritmo:

• Minería de los PSP top-k con el método existente
• Minería de los NSP to-k de estos PSP usando una idea similar a la minería de los PSP top-k
• Empleo de tres estrategias de optimización para seleccionar NSP útiles y reducir los costos computacionales

Pruebe también: Ideas de proyectos de aprendizaje automático para principiantes

11. Proyecto de clasificación de personalidad automatizada

El sistema automático analiza las características y comportamientos de los participantes. Y después de observar los patrones anteriores de clasificación de datos, predice un tipo de personalidad y almacena sus propios patrones en un conjunto de datos. Esta idea de proyecto se puede resumir de la siguiente manera:

• Almacenar datos relacionados con la personalidad en una base de datos
• Recopilar características asociadas para cada usuario
• Extraer características relevantes del texto ingresado por el participante
• Examinar y mostrar los rasgos de personalidad.
• Interrelacionar la personalidad y el comportamiento del usuario (puede haber diversos grados de comportamiento para un tipo de personalidad en particular)

Dichos modelos son comunes en los servicios de orientación profesional donde la personalidad de un estudiante se combina con trayectorias profesionales adecuadas. Esto puede ser un proyecto de minería de datos interesante y útil.

12. Modelado de influencia social con conciencia social

Este proyecto trata con grandes datos sociales y aprovecha el aprendizaje profundo para el modelado secuencial de los intereses de los usuarios. El proceso paso a paso se describe a continuación:

• Un análisis preliminar de dos conjuntos de datos reales (Yelp y Epinions)
• Descubrimiento de acciones estadísticamente secuenciales de los usuarios y sus círculos sociales, incluida la autocorrelación temporal y la influencia social en la toma de decisiones.
• Presentación de un novedoso modelo de aprendizaje profundo llamado Memoria a corto plazo a largo plazo con conciencia social (SA-LSTM) , que puede predecir el tipo de artículos o Puntos de interés que un usuario en particular comprará o visitará a continuación.

Los resultados experimentales revelan que la estructura de esta solución propuesta permite una mayor precisión de predicción en comparación con otros métodos de referencia.

13. Predicción de patrones de consumo con un enfoque mixto

Las personas consumen una gran selección de artículos en el mundo digital actual. Por ejemplo, mientras realiza compras en línea, escucha música, utiliza la navegación en línea o explora entornos virtuales. Las aplicaciones en estos contextos emplean técnicas de modelado predictivo para recomendar nuevos elementos a los usuarios. Sin embargo, en muchas situaciones, queremos conocer los detalles adicionales de los artículos consumidos anteriormente y el comportamiento del usuario en el pasado. Y aquí es donde el enfoque de referencia de la predicción basada en la factorización matricial se queda corto. Este es uno de los proyectos creativos de minería de datos.

Un modelo mixto con eventos repetidos y novedosos ofrece una alternativa adecuada para tales problemas. Su objetivo es ofrecer predicciones de consumo precisas equilibrando las preferencias individuales en términos de exploración y explotación. Además, es uno de esos temas de proyectos de minería de datos que incluyen un análisis experimental utilizando conjuntos de datos del mundo real. Los resultados del estudio muestran que el nuevo enfoque funciona de manera eficiente en diferentes entornos, desde las redes sociales y la escucha de música hasta los datos basados ​​en la ubicación.

14. GMC: Agrupación de vistas múltiples basada en gráficos

Los métodos de agrupamiento existentes para datos de múltiples vistas requieren un paso adicional para producir el agrupamiento final, ya que no prestan mucha atención a los pesos de las diferentes vistas. Además, funcionan en matrices de similitud de gráficos fijos de todas las vistas. ¡Y esta es la idea perfecta para su próximo proyecto de minería de datos!

Una novedosa agrupación en clústeres de múltiples vistas (GMC) basada en gráficos puede abordar este problema y ofrecer mejores resultados que las alternativas anteriores. Es una técnica de fusión que pondera matrices de gráficos de datos para todas las vistas y deriva una matriz unificada, generando directamente los grupos finales. Otras características del proyecto incluyen:

• Partición de puntos de datos en el número deseado de grupos sin usar un parámetro de ajuste. Para ello, se impone una restricción de rango a la matriz laplaciana de la matriz unificada.
• Optimización de la función objetivo con un algoritmo de optimización iterativo

15. ITS: Sistema de Transporte Inteligente

Una solución de tráfico multipropósito generalmente tiene como objetivo garantizar los siguientes aspectos:

• La eficiencia del servicio de transporte
• Seguridad en el transporte
• Reducción de la congestión del tráfico
• Pronóstico de pasajeros potenciales
• Adecuada asignación de recursos

Considere un proyecto que utiliza el sistema anterior para optimizar el proceso de programación de autobuses en una ciudad. ITS es uno de los proyectos de minería de datos interesantes para principiantes. Puede tomar los datos de los últimos tres años de una empresa de servicios de autobuses de renombre y aplicar una regresión multilineal univariable para realizar pronósticos de pasajeros. Además, puede calcular la cantidad mínima de buses necesarios para la optimización en un algoritmo genérico. Finalmente, valida sus resultados utilizando técnicas estadísticas como el error porcentual absoluto medio (MAPE) y la desviación absoluta media (MAD) .

Lea también: Ideas de proyectos de ciencia de datos

16. TourSense para el turismo de ciudad

Los datos de transporte a escala de ciudad sobre autobuses, metros, etc. también podrían usarse para la identificación de turistas y el análisis de preferencias. Pero confiar en fuentes de datos tradicionales, como encuestas y redes sociales, puede resultar en una cobertura inadecuada y demoras en la información. El proyecto TourSense demuestra cómo superar tales deficiencias y proporcionar información más valiosa. Esta herramienta sería útil para una amplia gama de partes interesadas, desde operadores de transporte y agencias de viajes hasta los propios turistas. Este es uno de los excelentes proyectos de minería de datos para principiantes. Estos son los principales pasos involucrados en su diseño:

• Un algoritmo de aprendizaje de propagación iterativo basado en gráficos para identificar a los turistas de otros viajeros públicos
• Un modelo de análisis de preferencias turísticas (utilizando los datos de seguimiento de los turistas) para aprender y predecir su próximo viaje
• Una interfaz de usuario interactiva para facilitar el acceso a la información desde el análisis

Proyectos de Minería de Datos: Conclusión

En este artículo, hemos cubierto 16 proyectos de minería de datos . Si desea mejorar sus habilidades de minería de datos, debe tener en sus manos estos proyectos de minería de datos.

La minería de datos y los campos relacionados han experimentado un aumento en la demanda de contratación en los últimos años. Con los temas de proyectos de minería de datos anteriores , puede mantenerse al día con las tendencias y desarrollos del mercado. ¡Así que mantén la curiosidad y sigue actualizando tus conocimientos!

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