16 Ide & Topik Proyek Data Mining Untuk Pemula [2022]

Proyek Penambangan Data

Saat ini, data mining telah menjadi strategis penting untuk organisasi di seluruh industri. Ini tidak hanya membantu dalam memprediksi hasil dan tren tetapi juga dalam menghilangkan hambatan dan meningkatkan proses yang ada. Sepertinya tren ini akan berlanjut pada tahun 2022 dan seterusnya. Jadi, jika Anda seorang pemula, hal terbaik yang dapat Anda lakukan adalah mengerjakan beberapa proyek penambangan data waktu nyata.

Jika Anda baru memulai dalam ilmu data, memahami teknik penambangan data tingkat lanjut bisa terasa menakutkan. Jadi, kami telah mengumpulkan beberapa topik proyek penambangan data yang berguna untuk mendukung Anda dalam perjalanan belajar Anda.

Kami, di upGrad, percaya pada pendekatan praktis karena pengetahuan teoretis saja tidak akan membantu dalam lingkungan kerja waktu nyata. Pada artikel ini, kita akan menjelajahi beberapa proyek penambangan data yang menyenangkan dan menarik yang dapat dikerjakan oleh para pemula untuk menguji pengetahuan penambangan data mereka. Dalam posting ini, Anda akan belajar tentang 16 proyek data mining teratas untuk pemula.

Dalam artikel ini, Anda akan menemukan 42 ide proyek python teratas untuk pemula untuk mendapatkan pengalaman langsung di Python

Tapi pertama-tama, mari kita bahas pertanyaan yang lebih penting dan sering muncul di benak Anda: mengapa membangun proyek data mining ?

Tapi sebelum kita mulai, mari kita lihat contoh untuk memecahkan kode apa itu data mining. Misalkan Anda memiliki kumpulan data yang berisi log masuk dari aplikasi web. Ini dapat mencakup hal-hal seperti nama pengguna, stempel waktu masuk, aktivitas yang dilakukan, waktu yang dihabiskan di situs sebelum keluar, dll.

Data tidak terstruktur seperti itu sendiri tidak akan memiliki tujuan apa pun kecuali jika diatur secara sistematis dan dianalisis untuk mengekstrak informasi yang relevan untuk bisnis. Dengan menerapkan berbagai teknik penambangan data, Anda dapat menemukan kebiasaan pengguna, preferensi, waktu penggunaan puncak, dll. Wawasan ini selanjutnya dapat meningkatkan efisiensi sistem perangkat lunak dan meningkatkan keramahan penggunanya. Pelajari lebih lanjut tentang penambangan data dengan program ilmu data kami.

Di era digital saat ini, proses komputasi pengumpulan, pembersihan, analisis, dan interpretasi data merupakan bagian integral dari strategi bisnis. Jadi, ilmuwan data diharuskan memiliki pengetahuan yang memadai tentang metode seperti pelacakan pola, klasifikasi, analisis klaster, prediksi, jaringan saraf, dll. Semakin banyak Anda bereksperimen dengan berbagai proyek penambangan data , semakin banyak pengetahuan yang Anda peroleh.

Ide & Topik Proyek Data Mining untuk Pemula

Daftar proyek penambangan data untuk siswa ini cocok untuk pemula, dan mereka yang baru memulai dengan Ilmu Data secara umum. Proyek penambangan data ini akan membuat Anda maju dengan semua kepraktisan yang Anda butuhkan untuk berhasil dalam karier Anda.

Selanjutnya, jika Anda sedang mencari proyek data mining untuk tahun terakhir , daftar ini akan membantu Anda. Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari langsung masuk ke beberapa proyek penambangan data yang akan memperkuat basis Anda dan memungkinkan Anda untuk menaiki tangga.

1. iBCM: Penambang Kendala Perilaku yang menarik

Salah satu ide terbaik untuk mulai bereksperimen dengan proyek penambangan data langsung untuk siswa adalah mengerjakan iBCM. Masalah klasifikasi urutan berkaitan dengan prediksi pola berurutan dalam kumpulan data. Ia menemukan urutan yang mendasari dalam database berdasarkan label tertentu. Dalam melakukannya, ini menerapkan alat matematika sederhana dari pesanan parsial. Namun, Anda akan memerlukan representasi yang lebih baik untuk mencapai klasifikasi yang lebih akurat, ringkas, dan skalabel. Dan teknik klasifikasi urutan dengan templat batasan perilaku dapat memenuhi kebutuhan ini.

Proyek Behavioral Constraint Miner (iBCM) yang menarik dapat mengekspresikan berbagai pola pada suatu urutan, seperti kejadian sederhana, perulangan, dan perilaku berbasis posisi. Hal ini juga dapat menambang informasi negatif, yaitu tidak adanya perilaku tertentu. Jadi, pendekatan iBCM jauh melampaui representasi penambangan urutan yang khas.

2. GERF: Kerangka Rekomendasi Acara Kelompok

Ini adalah salah satu proyek penambangan data sederhana namun menarik. Ini adalah solusi cerdas untuk merekomendasikan acara sosial, seperti pameran, peluncuran buku, konser, dll. Sebagian besar penelitian berfokus pada menyarankan atraksi yang akan datang kepada individu. Jadi, Kerangka Rekomendasi Acara Grup (GERF) dikembangkan untuk mengusulkan acara kepada sekelompok pengguna.

Model ini menggunakan algoritme learning-to-rank untuk mengekstrak preferensi grup dan dapat menggabungkan pengaruh kontekstual tambahan dengan mudah, akurat, dan efisiensi waktu. Juga, ini dapat dengan mudah diterapkan ke skenario rekomendasi grup lain seperti layanan perjalanan berbasis lokasi.

3. Pencarian kesamaan yang efisien untuk aliran data dinamis

Aplikasi online menggunakan sistem pencarian kesamaan untuk tugas-tugas seperti pengenalan pola, rekomendasi, deteksi plagiarisme, dll. Biasanya, algoritme menjawab pertanyaan tetangga terdekat dengan pendekatan Location-Sensitive Hashing atau LSH , metode terkait min-hashing. Ini dapat diimplementasikan dalam beberapa model komputasi dengan kumpulan data besar, termasuk arsitektur dan streaming MapReduce. Menyebutkan proyek penambangan data dapat membantu resume Anda terlihat jauh lebih menarik daripada yang lain.

Namun, aliran data dinamis memerlukan pemfilteran dan desain berbasis LSH yang dapat diskalakan. Untuk tujuan ini, proyek pencarian kesamaan yang efisien mengungguli algoritma sebelumnya. Berikut adalah beberapa fitur utamanya:

• Mengandalkan indeks Jaccard sebagai ukuran kesamaan
• Menyarankan struktur data tetangga terdekat yang layak untuk aliran data dinamis
• Mengusulkan algoritma sketsa untuk estimasi kesamaan

4. Penambangan pola yang sering pada grafik yang tidak pasti

Domain aplikasi seperti bioinformatika, jejaring sosial, dan penegakan privasi sering menghadapi ketidakpastian karena adanya arsip data kehidupan nyata yang saling terkait. Ketidakpastian ini juga menembus data grafik.

Masalah ini membutuhkan proyek penambangan data inovatif yang dapat menangkap interaksi transitif antara node grafik. Proyek data mining tingkat pemula ini akan membantu membangun fondasi yang kuat untuk konsep pemrograman dasar. Salah satu teknik tersebut adalah penambangan subgraf dan pola yang sering dilakukan pada graf tunggal yang tidak pasti. Solusinya disajikan dalam format berikut:

• Algoritma enumerasi-evaluasi untuk mendukung komputasi di bawah semantik probabilistik
• Algoritma aproksimasi untuk memungkinkan pemecahan masalah yang efisien
• Teknik berbagi komputasi untuk mendorong kinerja penambangan
• Integrasi pendekatan berbasis check-point dan pemangkasan untuk memperluas algoritme ke semantik yang diharapkan

5. Membersihkan data dengan itemset terlarang atau FBI

Metode pembersihan data biasanya melibatkan menghilangkan kesalahan data dan memperbaiki masalah secara sistematis dengan menentukan batasan (nilai ilegal, batasan domain, aturan logis, dll.)

Di alam semesta data besar kehidupan nyata, kita dibanjiri dengan data kotor yang datang tanpa kendala yang diketahui. Dalam skenario seperti itu, algoritme secara otomatis menemukan batasan pada data kotor dan selanjutnya menggunakannya untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan. Tetapi ketika algoritme penemuan ini berjalan pada data yang diperbaiki lagi, ia memperkenalkan pelanggaran batasan baru, membuat data menjadi salah. Ini adalah salah satu proyek penambangan data yang sangat baik untuk pemula.

Oleh karena itu, metode perbaikan berdasarkan item terlarang (FBI) dirancang untuk merekam nilai yang tidak mungkin terjadi bersamaan dan mendeteksi kesalahan dengan lebih presisi. Dan evaluasi empiris menetapkan kredibilitas dan keandalan mekanisme ini.

6. Melindungi data pengguna di jejaring sosial yang cocok dengan profil

Ini adalah salah satu proyek penambangan data yang nyaman yang memiliki banyak kegunaan di masa depan. Pertimbangkan database profil pengguna yang dikelola oleh penyedia layanan jejaring sosial, seperti situs kencan online. Pengguna kueri menentukan kriteria tertentu berdasarkan profil mereka yang cocok dengan pengguna lain. Proses ini harus cukup aman untuk melindungi dari segala jenis pelanggaran data. Ada beberapa solusi di pasar saat ini yang menggunakan enkripsi homomorfik dan beberapa server untuk mencocokkan profil pengguna untuk menjaga privasi pengguna.

7. PrivRank untuk media sosial

Situs media sosial menggali preferensi penggunanya dari aktivitas online mereka untuk menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi. Namun, data aktivitas pengguna berisi informasi yang dapat digunakan untuk menyimpulkan detail pribadi tentang seseorang (misalnya, jenis kelamin, usia, dll.) Dan kebocoran atau pelepasan data yang ditentukan pengguna tersebut dapat meningkatkan risiko serangan interferensi.

8. Skema PEK praktis melalui email terenkripsi di server cloud

Mengingat peristiwa publik profil tinggi saat ini terkait dengan kebocoran email, keamanan pesan sensitif tersebut telah muncul sebagai perhatian utama bagi pengguna di seluruh dunia. Untuk itu, teknologi Enkripsi Publik dengan Pencarian Kata Kunci (PEKS) menawarkan solusi yang layak. Ini adalah salah satu proyek penambangan data yang berguna di mana ini menggabungkan perlindungan keamanan dengan fungsi pengoperasian pencarian yang efisien.

Saat mencari melalui database email terenkripsi yang cukup besar di server cloud, kami ingin penerima email melakukan pencarian multi-kata kunci dan boolean cepat tanpa mengungkapkan informasi tambahan ke server.

Baca: Aplikasi Data Mining Dunia Nyata

9. Analisis sentimen dan penggalian opini untuk jaringan seluler

Proyek ini menyangkut aplikasi pasca-penerbitan di mana pengguna terdaftar dapat berbagi posting teks atau gambar dan juga meninggalkan komentar pada posting. Di bawah sistem yang berlaku, pengguna harus melalui semua komentar secara manual untuk menyaring komentar terverifikasi, komentar positif, komentar negatif, dan sebagainya.

Dengan analisis sentimen dan sistem penambangan opini, pengguna dapat memeriksa status posting mereka tanpa menghabiskan banyak waktu dan tenaga. Ini memberikan pendapat tentang komentar yang dibuat pada posting dan juga memberikan opsi untuk melihat grafik.

10. Menambang k pola negatif yang paling sering melalui pembelajaran

Dalam informatika perilaku, pola sekuensial negatif (NSP) bisa lebih terbuka daripada pola sekuensial positif (PSP) . Misalnya, dalam suatu penyakit atau studi yang berhubungan dengan penyakit, data tentang melewatkan perawatan medis dapat lebih berguna daripada data tentang menghadiri suatu prosedur medis. Namun hingga saat ini, penambangan NSP masih dalam tahap awal. Dan algoritme 'Topk-NSP+' menghadirkan solusi andal untuk mengatasi hambatan di lanskap pertambangan saat ini. Ini adalah salah satu penambangan data yang sedang tren dan ini adalah bagaimana proyek mengusulkan algoritme:

• Menambang PSP top-k dengan metode yang ada
• Menambang to-k NSP dari PSP ini dengan menggunakan ide yang mirip dengan penambangan PSP top-k
• Menggunakan tiga strategi pengoptimalan untuk memilih NSP yang berguna dan mengurangi biaya komputasi

Coba juga: Ide Proyek Pembelajaran Mesin untuk Pemula

11. Proyek klasifikasi kepribadian otomatis

Sistem otomatis menganalisis karakteristik dan perilaku peserta. Dan setelah mengamati pola klasifikasi data masa lalu, ia memprediksi tipe kepribadian dan menyimpan polanya sendiri dalam kumpulan data. Ide proyek ini dapat diringkas sebagai berikut:

• Simpan data terkait kepribadian dalam database
• Kumpulkan karakteristik terkait untuk setiap pengguna
• Ekstrak fitur yang relevan dari teks yang dimasukkan oleh peserta
• Periksa dan tunjukkan ciri-ciri kepribadian
• Keterkaitan kepribadian dan perilaku pengguna (Ada berbagai tingkat perilaku untuk tipe kepribadian tertentu)

Model seperti itu biasa dalam layanan bimbingan karir di mana kepribadian siswa dicocokkan dengan jalur karir yang sesuai. Ini bisa menjadi proyek data mining yang menarik dan berguna.

12. Pemodelan pengaruh sosial yang Sadar Sosial

Proyek ini berkaitan dengan data sosial yang besar dan memanfaatkan pembelajaran mendalam untuk pemodelan sekuensial minat pengguna. Proses bertahap dijelaskan di bawah ini:

• Analisis awal dari dua kumpulan data nyata (Yelp dan Epinions)
• Penemuan tindakan berurutan secara statistik dari pengguna dan lingkaran sosial mereka, termasuk autokorelasi temporal dan pengaruh sosial pada pengambilan keputusan
• Penyajian model pembelajaran mendalam baru yang disebut Social-Aware Long Short-Term Memory (SA-LSTM) , yang dapat memprediksi jenis item atau Tempat Menarik yang akan dibeli atau dikunjungi pengguna tertentu berikutnya

Hasil eksperimen mengungkapkan bahwa struktur solusi yang diusulkan ini memungkinkan akurasi prediksi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode dasar lainnya.

13. Memprediksi pola konsumsi dengan pendekatan campuran

Individu mengkonsumsi banyak pilihan item di dunia digital saat ini. Misalnya, saat melakukan pembelian online, mendengarkan musik, menggunakan navigasi online, atau menjelajahi lingkungan virtual. Aplikasi dalam konteks ini menggunakan teknik pemodelan prediktif untuk merekomendasikan item baru kepada pengguna. Namun, dalam banyak situasi, kami ingin mengetahui detail tambahan dari item yang dikonsumsi sebelumnya dan perilaku pengguna sebelumnya. Dan di sinilah pendekatan dasar prediksi berbasis faktorisasi matriks gagal. Ini adalah salah satu proyek penambangan data kreatif.

Model campuran dengan peristiwa berulang dan baru menawarkan alternatif yang cocok untuk masalah seperti itu. Ini bertujuan untuk memberikan prediksi konsumsi yang akurat dengan menyeimbangkan preferensi individu dalam hal eksplorasi dan eksploitasi. Juga, ini adalah salah satu topik proyek penambangan data yang mencakup analisis eksperimental menggunakan kumpulan data dunia nyata. Hasil studi menunjukkan bahwa pendekatan baru bekerja secara efisien di berbagai pengaturan, mulai dari media sosial dan mendengarkan musik hingga data berbasis lokasi.

14. GMC: Pengelompokan Multi-tampilan berbasis grafik

Metode pengelompokan yang ada untuk data multi-tampilan memerlukan langkah ekstra untuk menghasilkan cluster akhir karena tidak terlalu memperhatikan bobot tampilan yang berbeda. Selain itu, mereka berfungsi pada matriks kesamaan grafik tetap dari semua tampilan. Dan ini adalah ide yang sempurna untuk proyek data mining Anda berikutnya!

Multi-view Clustering (GMC) berbasis Grafik baru dapat mengatasi masalah ini dan memberikan hasil yang lebih baik daripada alternatif sebelumnya. Ini adalah teknik fusi yang memberi bobot pada matriks grafik data untuk semua tampilan dan menurunkan matriks terpadu, yang secara langsung menghasilkan kluster akhir. Fitur lain dari proyek ini meliputi:

• Partisi titik data ke dalam jumlah cluster yang diinginkan tanpa menggunakan parameter tuning. Untuk ini, batasan peringkat dikenakan pada matriks Laplacian dari matriks terpadu.
• Optimasi fungsi tujuan dengan algoritma optimasi iteratif

15. ITS: Sistem Transportasi Cerdas

Solusi lalu lintas multiguna umumnya bertujuan untuk memastikan aspek-aspek berikut:

• Efisiensi layanan transportasi
• Keamanan transportasi
• Pengurangan kemacetan lalu lintas
• Perkiraan calon penumpang
• Alokasi sumber daya yang memadai

Pertimbangkan sebuah proyek yang menggunakan sistem di atas untuk mengoptimalkan proses penjadwalan bus di kota. ITS adalah salah satu proyek data mining yang menarik untuk pemula. Anda dapat mengambil data tiga tahun terakhir dari perusahaan layanan bus terkenal, dan menerapkan regresi multi-linear univariat untuk melakukan prakiraan penumpang. Selanjutnya, Anda dapat menghitung jumlah minimum bus yang diperlukan untuk optimasi dalam Algoritma Generik. Terakhir, Anda memvalidasi hasil Anda menggunakan teknik statistik seperti mean absolute persentase error (MAPE) dan mean absolute deviation (MAD) .

Baca juga: Ide Proyek Ilmu Data

16. TourSense untuk wisata kota

Data transportasi skala kota tentang bus, kereta bawah tanah, dll. juga dapat digunakan untuk identifikasi wisatawan dan analisis preferensi. Tetapi mengandalkan sumber data tradisional, seperti survei dan media sosial, dapat mengakibatkan liputan dan keterlambatan informasi yang tidak memadai. Proyek TourSense menunjukkan cara mengatasi kekurangan tersebut dan memberikan wawasan yang lebih berharga. Alat ini akan berguna bagi berbagai pemangku kepentingan, mulai dari operator transportasi dan agen perjalanan hingga wisatawan itu sendiri. Ini adalah salah satu proyek penambangan data yang sangat baik untuk pemula. Berikut adalah langkah-langkah utama yang terlibat dalam desainnya:

• Algoritme pembelajaran propagasi iteratif berbasis grafik untuk mengidentifikasi wisatawan dari komuter umum lainnya
• Model analitik preferensi wisatawan (memanfaatkan data jejak wisatawan) untuk mempelajari dan memprediksi tur berikutnya
• UI interaktif untuk melayani akses informasi yang mudah dari analitik

Proyek Data Mining: Kesimpulan

Pada artikel ini, kami telah membahas 16 proyek penambangan data . Jika Anda ingin meningkatkan keterampilan penambangan data Anda, Anda perlu mendapatkan proyek penambangan data ini.

Data mining dan bidang terkait telah mengalami lonjakan permintaan perekrutan dalam beberapa tahun terakhir. Dengan topik proyek penambangan data di atas , Anda dapat mengikuti tren dan perkembangan pasar. Jadi, tetap penasaran dan terus perbarui pengetahuan Anda!

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 -on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.