16 idées et sujets de projets d'exploration de données pour les débutants [2022]

Projets d'exploration de données

Aujourd'hui, l'exploration de données est devenue stratégiquement importante pour les organisations de tous les secteurs. Cela aide non seulement à prévoir les résultats et les tendances, mais également à éliminer les goulots d'étranglement et à améliorer les processus existants. Il semble que cette tendance soit sur le point de se poursuivre en 2022 et au-delà. Donc, si vous êtes débutant, la meilleure chose à faire est de travailler sur des projets d'exploration de données en temps réel.

Si vous débutez dans la science des données, comprendre les techniques avancées d'exploration de données peut sembler intimidant. Nous avons donc compilé quelques sujets de projet d'exploration de données utiles pour vous aider dans votre parcours d'apprentissage.

Chez upGrad, nous croyons en une approche pratique car les connaissances théoriques seules ne seront pas utiles dans un environnement de travail en temps réel. Dans cet article, nous allons explorer des projets de data mining amusants et passionnants sur lesquels les débutants peuvent travailler pour tester leurs connaissances en data mining. Dans cet article, vous découvrirez les 16 meilleurs projets d'exploration de données pour les débutants.

Dans cet article, vous trouverez 42 meilleures idées de projets Python pour les débutants afin d'acquérir une expérience pratique sur Python

Mais d'abord, abordons la question la plus importante et la plus fréquente qui doit vous tarauder : pourquoi construire des projets de data mining ?

Mais avant de commencer, regardons un exemple pour décoder ce qu'est l'exploration de données. Supposons que vous disposiez d'un ensemble de données contenant les journaux de connexion d'une application Web. Cela peut inclure des éléments tels que le nom d'utilisateur, l'horodatage de connexion, les activités effectuées, le temps passé sur le site avant de se déconnecter, etc.

Ces données non structurées en elles-mêmes ne serviraient à rien si elles ne sont pas organisées systématiquement et analysées pour extraire des informations pertinentes pour l'entreprise. En appliquant les différentes techniques d'exploration de données, vous pouvez découvrir les habitudes des utilisateurs, les préférences, les pics d'utilisation, etc. Ces informations peuvent encore augmenter l'efficacité du système logiciel et améliorer sa convivialité. En savoir plus sur l'exploration de données avec nos programmes de science des données.

À l'ère numérique d'aujourd'hui, les processus informatiques de collecte, de nettoyage, d'analyse et d'interprétation des données font partie intégrante des stratégies commerciales. Ainsi, les scientifiques des données doivent avoir une connaissance adéquate des méthodes telles que le suivi des modèles, la classification, l'analyse de clusters, la prédiction, les réseaux de neurones, etc. Plus vous expérimentez avec différents projets d'exploration de données , plus vous gagnez en connaissances.

Idées et sujets de projet d'exploration de données pour les débutants

Cette liste de projets d'exploration de données pour les étudiants convient aux débutants et à ceux qui débutent avec la science des données en général. Ces projets d'exploration de données vous permettront de démarrer avec tous les aspects pratiques dont vous avez besoin pour réussir dans votre carrière.

De plus, si vous recherchez un projet d'exploration de données pour la dernière année , cette liste devrait vous aider à démarrer. Alors, sans plus tarder, passons directement à certains projets d'exploration de données qui renforceront votre base et vous permettront de gravir les échelons.

1. iBCM : intéressant Behavioral Constraint Miner

L'une des meilleures idées pour commencer à expérimenter vos projets pratiques d'exploration de données pour les étudiants est de travailler sur iBCM. Un problème de classification de séquence traite de la prédiction de modèles séquentiels dans des ensembles de données. Il découvre l'ordre sous-jacent dans la base de données en fonction d'étiquettes spécifiques. Ce faisant, il applique l'outil mathématique simple des ordres partiels. Cependant, vous auriez besoin d'une meilleure représentation pour obtenir une classification plus précise, concise et évolutive. Et une technique de classification de séquence avec un modèle de contrainte comportementale peut répondre à ce besoin.

L'intéressant projet Behavioral Constraint Miner (iBCM) peut exprimer une variété de modèles sur une séquence, tels qu'une simple occurrence, une boucle et un comportement basé sur la position. Il peut également exploiter des informations négatives, c'est-à-dire l'absence d'un comportement particulier. Ainsi, l'approche iBCM va bien au-delà des représentations typiques d'exploration de séquences.

2. GERF : Cadre de recommandation des événements de groupe

C'est l'un des projets d'exploration de données simples mais passionnant. C'est une solution intelligente pour recommander des événements sociaux, tels que des expositions, des lancements de livres, des concerts, etc. La majorité des recherches se concentrent sur la suggestion d'attractions à venir aux individus. Ainsi, un Group Event Recommendation Framework (GERF) a été développé pour proposer des événements à un groupe d'utilisateurs.

Ce modèle utilise un algorithme d'apprentissage du classement pour extraire les préférences du groupe et peut incorporer des influences contextuelles supplémentaires avec facilité, précision et efficacité dans le temps. En outre, il peut être facilement appliqué à d'autres scénarios de recommandation de groupe, tels que les services de voyage basés sur la localisation.

3. Recherche efficace de similarité pour les flux de données dynamiques

Les applications en ligne utilisent des systèmes de recherche de similarité pour des tâches telles que la reconnaissance de formes, les recommandations, la détection de plagiat, etc. En règle générale, l'algorithme répond aux requêtes du plus proche voisin avec l'approche Location-Sensitive Hashing ou LSH , une méthode liée au min-hashing. Il peut être implémenté dans plusieurs modèles de calcul avec de grands ensembles de données, y compris l'architecture MapReduce et le streaming. Mentionner des projets d'exploration de données peut aider votre CV à paraître beaucoup plus intéressant que d'autres.

Cependant, les flux de données dynamiques nécessitent un filtrage et une conception évolutifs basés sur LSH. À cette fin, le projet de recherche efficace de similarité surpasse les algorithmes précédents. Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques :

• S'appuie sur l'indice Jaccard comme mesure de similarité
• Suggère une structure de données du plus proche voisin possible pour les flux de données dynamiques
• Propose un algorithme d'esquisse pour l'estimation de la similarité

4. Exploration fréquente de motifs sur des graphes incertains

Les domaines d'application tels que la bioinformatique, les réseaux sociaux et l'application de la vie privée rencontrent souvent des incertitudes en raison de la présence d'archives de données réelles interdépendantes. Cette incertitude imprègne également les données du graphique.

Ce problème appelle des projets d'exploration de données innovants qui peuvent capturer les interactions transitives entre les nœuds de graphe. Ces projets d'exploration de données de niveau débutant aideront à établir une base solide pour les concepts de programmation fondamentaux. L'une de ces techniques est l'exploration fréquente de sous-graphes et de motifs sur un seul graphe incertain. La solution est présentée sous le format suivant :

• Un algorithme d'énumération-évaluation pour prendre en charge le calcul sous sémantique probabiliste
• Un algorithme d'approximation pour permettre une résolution efficace des problèmes
• Techniques de partage de calcul pour stimuler les performances minières
• Intégration d'approches basées sur des points de contrôle et d'élagage pour étendre l'algorithme à la sémantique attendue

5. Nettoyer les données avec des ensembles d'éléments interdits ou des FBI

Les méthodes de nettoyage des données impliquent généralement de supprimer les erreurs de données et de résoudre systématiquement le problème en spécifiant des contraintes (valeurs illégales, restrictions de domaine, règles logiques, etc.)

Dans l'univers réel du Big Data, nous sommes inondés de données sales sans aucune contrainte connue. Dans un tel scénario, l'algorithme découvre automatiquement les contraintes sur les données modifiées et les utilise ensuite pour identifier et réparer les erreurs. Mais lorsque cet algorithme de découverte s'exécute à nouveau sur les données réparées, il introduit de nouvelles violations de contraintes, rendant les données erronées. C'est l'un des excellents projets d'exploration de données pour les débutants.

Par conséquent, une méthode de réparation basée sur des ensembles d' éléments interdits (FBI) a été conçue pour enregistrer les cooccurrences improbables de valeurs et détecter les erreurs avec plus de précision. Et des évaluations empiriques établissent la crédibilité et la fiabilité de ce mécanisme.

6. Protéger les données des utilisateurs dans les réseaux sociaux de correspondance de profil

C'est l'un des projets d'exploration de données pratiques qui seront très utiles à l'avenir. Considérez la base de données de profils d'utilisateurs gérée par les fournisseurs de services de réseaux sociaux, tels que les sites de rencontres en ligne. Les utilisateurs demandeurs spécifient certains critères sur la base desquels leurs profils sont mis en correspondance avec ceux d'autres utilisateurs. Ce processus doit être suffisamment sécurisé pour se protéger contre tout type de violation de données. Il existe aujourd'hui sur le marché des solutions qui utilisent un cryptage homomorphe et plusieurs serveurs pour faire correspondre les profils d'utilisateurs afin de préserver la confidentialité des utilisateurs.

7. PrivRank pour les médias sociaux

Les sites de médias sociaux exploitent les préférences de leurs utilisateurs à partir de leurs activités en ligne pour proposer des recommandations personnalisées. Cependant, les données d'activité des utilisateurs contiennent des informations qui peuvent être utilisées pour déduire des détails privés sur un individu (par exemple, le sexe, l'âge, etc.) Et toute fuite ou publication de ces données spécifiées par l'utilisateur peut augmenter le risque d'attaques par interférence.

8. Schéma pratique de PEK sur e-mail crypté dans un serveur cloud

À la lumière des événements publics actuels de grande envergure liés aux fuites d'e-mails, la sécurité de ces messages sensibles est devenue une préoccupation majeure pour les utilisateurs du monde entier. À cette fin, la technologie de cryptage public avec recherche par mot-clé (PEKS) offre une solution viable. Il s'agit de l'un des projets d'exploration de données utiles dans lesquels il combine la protection de la sécurité avec des fonctions d'opérabilité de recherche efficaces.

Lors d'une recherche dans une importante base de données de messagerie cryptée sur un serveur cloud, nous voudrions que les destinataires des e-mails effectuent des recherches rapides multi-mots-clés et booléennes sans révéler d'informations supplémentaires au serveur.

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9. Analyse sentimentale et sondage d'opinion pour les réseaux mobiles

Ce projet concerne les applications de post-publication où un utilisateur enregistré peut partager des messages texte ou des images et également laisser des commentaires sur les messages. Dans le système en vigueur, les utilisateurs doivent parcourir tous les commentaires manuellement pour filtrer les commentaires vérifiés, les commentaires positifs, les remarques négatives, etc.

Grâce au système d'analyse des sentiments et d'exploration d'opinions, les utilisateurs peuvent vérifier l'état de leur publication sans consacrer beaucoup de temps et d'efforts. Il donne un avis sur les commentaires émis sur une publication et donne également la possibilité de visualiser un graphique.

10. Exploiter les k modèles négatifs les plus fréquents via l'apprentissage

En informatique comportementale, les modèles séquentiels négatifs (NSP) peuvent être plus révélateurs que les modèles séquentiels positifs (PSP) . Par exemple, dans une étude sur une maladie ou une maladie, les données sur l'absence d'un traitement médical peuvent être plus utiles que les données sur la participation à une procédure médicale. Mais à ce jour, l'exploitation minière NSP en est encore à ses balbutiements. Et l'algorithme « Topk-NSP+ » présente une solution fiable pour surmonter les obstacles dans le paysage minier actuel. C'est l'une des tendances de l'exploration de données et c'est ainsi que le projet propose l'algorithme :

• Miner les top-k PSP avec la méthode existante
• Extraction des to-k NSP à partir de ces PSP en utilisant une idée similaire à l'extraction des top-k PSP
• Utilisation de trois stratégies d'optimisation pour sélectionner des NSP utiles et réduire les coûts de calcul

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11. Projet de classification automatisée de la personnalité

Le système automatique analyse les caractéristiques et les comportements des participants. Et après avoir observé les modèles passés de classification des données, il prédit un type de personnalité et stocke ses propres modèles dans un ensemble de données. Cette idée de projet peut être résumée comme suit :

• Stocker les données liées à la personnalité dans une base de données
• Collecter les caractéristiques associées pour chaque utilisateur
• Extraire les caractéristiques pertinentes du texte saisi par le participant
• Examiner et afficher les traits de personnalité
• Personnalité d'interconnexion et comportement de l'utilisateur (il peut y avoir différents degrés de comportement pour un type de personnalité particulier)

De tels modèles sont monnaie courante dans les services d'orientation professionnelle où la personnalité d'un étudiant est associée à des parcours professionnels adaptés. Cela peut être un projet d'exploration de données intéressant et utile.

12. Modélisation de l'influence sociale consciente de la société

Ce projet traite des mégadonnées sociales et tire parti de l'apprentissage en profondeur pour la modélisation séquentielle des intérêts des utilisateurs. Le processus par étapes est décrit ci-dessous :

• Une analyse préliminaire de deux jeux de données réels (Yelp et Epinions)
• Découverte des actions statistiquement séquentielles des utilisateurs et de leurs cercles sociaux, y compris l'autocorrélation temporelle et l'influence sociale sur la prise de décision
• Présentation d'un nouveau modèle d'apprentissage en profondeur appelé Social-Aware Long Short-Term Memory (SA-LSTM) , qui peut prédire le type d'articles ou de points d'intérêt qu'un utilisateur particulier achètera ou visitera ensuite

Les résultats expérimentaux révèlent que la structure de cette solution proposée permet une plus grande précision de prédiction par rapport aux autres méthodes de base.

13. Prédire les habitudes de consommation avec une approche mixte

Les particuliers consomment aujourd'hui une large sélection d'articles dans le monde numérique. Par exemple, en faisant des achats en ligne, en écoutant de la musique, en utilisant la navigation en ligne ou en explorant des environnements virtuels. Les applications dans ces contextes utilisent des techniques de modélisation prédictive pour recommander de nouveaux éléments aux utilisateurs. Cependant, dans de nombreuses situations, nous souhaitons connaître les détails supplémentaires des éléments précédemment consommés et le comportement passé des utilisateurs. Et c'est là que l'approche de base de la prédiction basée sur la factorisation matricielle échoue. C'est l'un des projets créatifs d'exploration de données.

Un modèle de mélange avec des événements répétés et nouveaux offre une alternative appropriée pour de tels problèmes. Il vise à fournir des prévisions de consommation précises en équilibrant les préférences individuelles en termes d'exploration et d'exploitation. En outre, il s'agit de l'un de ces sujets de projet d'exploration de données qui comprend une analyse expérimentale utilisant des ensembles de données du monde réel. Les résultats de l'étude montrent que la nouvelle approche fonctionne efficacement dans différents contextes, des médias sociaux et de l'écoute de musique aux données géolocalisées.

14. GMC : clustering multi-vues basé sur des graphiques

Les méthodes de clustering existantes pour les données multi-vues nécessitent une étape supplémentaire pour produire le cluster final car elles ne prêtent pas beaucoup d'attention aux poids des différentes vues. De plus, ils fonctionnent sur des matrices de similarité de graphes fixes de toutes les vues. Et c'est l'idée parfaite pour votre prochain projet d'exploration de données !

Un nouveau clustering multi-vues basé sur des graphiques (GMC) peut résoudre ce problème et fournir de meilleurs résultats que les alternatives précédentes. Il s'agit d'une technique de fusion qui pondère les matrices de graphes de données pour toutes les vues et en dérive une matrice unifiée, générant directement les clusters finaux. Les autres caractéristiques du projet comprennent :

• Partition des points de données dans le nombre de clusters souhaité sans utiliser de paramètre de réglage. Pour cela, une contrainte de rang est imposée sur la matrice laplacienne de la matrice unifiée.
• Optimisation de la fonction objectif avec un algorithme d'optimisation itératif

15. STI : Système de Transport Intelligent

Une solution de circulation polyvalente vise généralement à assurer les aspects suivants :

• Efficacité du service de transport
• Sécurité des transports
• Réduction des embouteillages
• Prévision de passagers potentiels
• Affectation adéquate des ressources

Considérez un projet qui utilise le système ci-dessus pour optimiser le processus de programmation des bus dans une ville. ITS est l'un des projets d'exploration de données intéressants pour les débutants. Vous pouvez prendre les données des trois dernières années d'une société de services de bus renommée et appliquer une régression multi-linéaire univariée pour effectuer des prévisions de passagers. De plus, vous pouvez calculer le nombre minimum de bus requis pour l'optimisation dans un algorithme générique. Enfin, vous validez vos résultats à l'aide de techniques statistiques telles que l'erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE) et l'écart absolu moyen (MAD) .

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16. TourSense pour le tourisme urbain

Les données de transport à l'échelle de la ville concernant les bus, les métros, etc. pourraient également être utilisées pour l'identification des touristes et l'analyse des préférences. Mais s'appuyer sur des sources de données traditionnelles, telles que les enquêtes et les médias sociaux, peut entraîner une couverture inadéquate et un retard d'information. Le projet TourSense montre comment surmonter ces lacunes et fournir des informations plus précieuses. Cet outil serait utile à un large éventail de parties prenantes, des opérateurs de transport et des agences de voyages aux touristes eux-mêmes. C'est l'un des excellents projets d'exploration de données pour les débutants. Voici les principales étapes de sa conception :

• Un algorithme d'apprentissage de propagation itératif basé sur des graphes pour identifier les touristes des autres navetteurs publics
• Un modèle d'analyse des préférences touristiques (utilisant les données de trace des touristes) pour apprendre et prédire leur prochaine visite
• Une interface utilisateur interactive pour faciliter l'accès aux informations à partir des analyses

Projets d'exploration de données : conclusion

Dans cet article, nous avons couvert 16 projets de data mining . Si vous souhaitez améliorer vos compétences en matière d'exploration de données, vous devez mettre la main sur ces projets d'exploration de données.

L'exploration de données et les domaines corrélés ont connu une forte augmentation de la demande d'embauche au cours des dernières années. Avec les sujets de projet d'exploration de données ci-dessus , vous pouvez suivre les tendances et les développements du marché. Alors, restez curieux et continuez à mettre à jour vos connaissances !

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