16 Progetti di data mining Idee e argomenti per principianti [2022]

Progetti di data mining

Oggi, il data mining è diventato strategicamente importante per le organizzazioni di tutti i settori. Non solo aiuta a prevedere risultati e tendenze, ma anche a rimuovere i colli di bottiglia e migliorare i processi esistenti. Sembra che questa tendenza stia per continuare nel 2022 e oltre. Quindi, se sei un principiante, la cosa migliore che puoi fare è lavorare su alcuni progetti di data mining in tempo reale.

Se hai appena iniziato con la scienza dei dati, dare un senso alle tecniche avanzate di data mining può sembrare scoraggiante. Quindi, abbiamo compilato alcuni utili argomenti del progetto di data mining per supportarti nel tuo percorso di apprendimento.

Noi di upGrad crediamo in un approccio pratico poiché la conoscenza teorica da sola non sarà di aiuto in un ambiente di lavoro in tempo reale. In questo articolo, esploreremo alcuni progetti di data mining divertenti ed entusiasmanti su cui i principianti possono lavorare per mettere alla prova le loro conoscenze di data mining. In questo post imparerai i 16 migliori progetti di data mining per principianti.

In questo articolo troverai le 42 migliori idee per progetti Python per i principianti per avere un'esperienza pratica su Python

Ma prima, affrontiamo la domanda più importante e frequente che deve essere in agguato nella tua mente: perché costruire progetti di data mining ?

Ma prima di iniziare, diamo un'occhiata a un esempio per decodificare in cosa consiste il data mining. Si supponga di disporre di un set di dati contenente i log di accesso di un'applicazione Web. Può includere cose come il nome utente, il timestamp di accesso, le attività eseguite, il tempo trascorso sul sito prima di disconnettersi, ecc.

Tali dati non strutturati di per sé non servirebbero a nessuno scopo a meno che non siano organizzati e analizzati sistematicamente per estrarre informazioni rilevanti per l'azienda. Applicando le diverse tecniche di data mining, puoi scoprire le abitudini degli utenti, le preferenze, i tempi di picco di utilizzo, ecc. Queste informazioni possono aumentare ulteriormente l'efficienza del sistema software e aumentarne la facilità d'uso. Scopri di più sul data mining con i nostri programmi di data science.

Nell'era digitale odierna, i processi informatici di raccolta, pulizia, analisi e interpretazione dei dati costituiscono parte integrante delle strategie aziendali. Pertanto, gli scienziati dei dati devono avere una conoscenza adeguata di metodi come il monitoraggio dei modelli, la classificazione, l'analisi dei cluster, la previsione, le reti neurali, ecc. Più si sperimentano diversi progetti di data mining , più conoscenze si acquisiscono.

Idee e argomenti per progetti di data mining per principianti

Questo elenco di progetti di data mining per studenti è adatto per i principianti e per coloro che hanno appena iniziato con Data Science in generale. Questi progetti di data mining ti daranno tutte le pratiche necessarie per avere successo nella tua carriera.

Inoltre, se stai cercando un progetto di data mining per l'ultimo anno , questo elenco dovrebbe aiutarti. Quindi, senza ulteriori indugi, passiamo direttamente ad alcuni progetti di data mining che rafforzeranno la tua base e ti permetteranno di salire la scala.

1. iBCM: interessante Behavioral Constraint Miner

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti pratici di data mining per gli studenti è lavorare su iBCM. Un problema di classificazione delle sequenze riguarda la previsione di modelli sequenziali nei set di dati. Rileva l'ordine sottostante nel database in base a etichette specifiche. In tal modo, applica il semplice strumento matematico degli ordini parziali. Tuttavia, è necessaria una rappresentazione migliore per ottenere una classificazione più accurata, concisa e scalabile. E una tecnica di classificazione delle sequenze con un modello di vincolo comportamentale può soddisfare questa esigenza.

L'interessante progetto Behavioral Constraint Miner (iBCM) può esprimere una varietà di modelli su una sequenza, come occorrenza semplice, loop e comportamento basato sulla posizione. Può anche estrarre informazioni negative, ovvero l'assenza di un particolare comportamento. Quindi, l'approccio iBCM va molto oltre le tipiche rappresentazioni di mining di sequenze.

2. GERF: Framework di raccomandazione per eventi di gruppo

Questo è uno dei semplici progetti di data mining ma entusiasmante. È una soluzione intelligente per consigliare eventi sociali, come mostre, lanci di libri, concerti, ecc. La maggior parte della ricerca si concentra sul suggerimento di imminenti attrazioni per gli individui. Pertanto, è stato sviluppato un Group Event Recommendation Framework (GERF) per proporre eventi a un gruppo di utenti.

Questo modello utilizza un algoritmo di apprendimento per classificare per estrarre le preferenze di gruppo e può incorporare ulteriori influenze contestuali con facilità, precisione ed efficienza nel tempo. Inoltre, può essere convenientemente applicato ad altri scenari di raccomandazione di gruppo come i servizi di viaggio basati sulla posizione.

3. Efficiente ricerca di similarità per flussi di dati dinamici

Le applicazioni online utilizzano sistemi di ricerca per similarità per attività come riconoscimento di schemi, raccomandazioni, rilevamento di plagio, ecc. In genere, l'algoritmo risponde alle query del vicino più vicino con l'approccio Location-Sensitive Hashing o LSH , un metodo correlato all'hashing minimo. Può essere implementato in diversi modelli computazionali con insiemi di dati di grandi dimensioni, tra cui l'architettura MapReduce e lo streaming. Menzionare progetti di data mining può aiutare il tuo curriculum a sembrare molto più interessante di altri.

I flussi di dati dinamici, tuttavia, richiedono un filtraggio e una progettazione scalabili basati su LSH. A tal fine, l'efficiente progetto di ricerca per similarità supera gli algoritmi precedenti. Ecco alcune delle sue caratteristiche principali:

• Si basa sull'indice Jaccard come misura di somiglianza
• Suggerisce una struttura dati più vicina possibile per flussi di dati dinamici
• Propone un algoritmo di sketch per la stima della similarità

4. Pattern mining frequente su grafici incerti

Domini applicativi come la bioinformatica, i social network e l'applicazione della privacy spesso incontrano incertezza a causa della presenza di archivi di dati interconnessi e reali. Questa incertezza permea anche i dati del grafico.

Questo problema richiede progetti di data mining innovativi in ​​grado di catturare le interazioni transitive tra i nodi del grafo. Questi progetti di data mining di livello principiante aiuteranno a costruire una solida base per concetti di programmazione fondamentali. Una di queste tecniche è il frequente sottografo e il pattern mining su un singolo grafico incerto. La soluzione è presentata nel seguente formato:

• Un algoritmo di enumerazione-valutazione per supportare il calcolo in semantica probabilistica
• Un algoritmo di approssimazione per consentire un'efficiente risoluzione dei problemi
• Tecniche di condivisione del calcolo per migliorare le prestazioni di mining
• Integrazione di approcci basati su check-point e potatura per estendere l'algoritmo alla semantica attesa

5. Pulizia dei dati con oggetti proibiti o FBI

I metodi di pulizia dei dati in genere implicano l'eliminazione degli errori dei dati e la risoluzione sistematica del problema specificando vincoli (valori illegali, restrizioni di dominio, regole logiche, ecc.)

Nell'universo dei big data della vita reale, siamo inondati di dati sporchi che arrivano senza alcun vincolo noto. In tale scenario, l'algoritmo rileva automaticamente i vincoli sui dati sporchi e li utilizza ulteriormente per identificare e riparare gli errori. Ma quando questo algoritmo di rilevamento viene eseguito nuovamente sui dati riparati, introduce nuove violazioni dei vincoli, rendendo i dati errati. Questo è uno degli eccellenti progetti di data mining per principianti.

Pertanto, è stato ideato un metodo di riparazione basato su set di articoli proibiti (FBI) per registrare improbabili co-occorrenze di valori e rilevare gli errori con maggiore precisione. E le valutazioni empiriche stabiliscono la credibilità e l'affidabilità di questo meccanismo.

6. Protezione dei dati degli utenti nei social network di corrispondenza del profilo

Questo è uno dei convenienti progetti di data mining che avrà molto utilizzo in futuro. Considera il database dei profili utente gestito dai fornitori di servizi di social network, come i siti di incontri online. Gli utenti che effettuano la query specificano determinati criteri in base ai quali i loro profili vengono confrontati con quello di altri utenti. Questo processo deve essere sufficientemente sicuro da proteggere da qualsiasi tipo di violazione dei dati. Esistono oggi alcune soluzioni sul mercato che utilizzano la crittografia omomorfica e più server per abbinare i profili utente per preservare la privacy degli utenti.

7. PrivRank per i social media

I siti di social media estraggono le preferenze dei loro utenti dalle loro attività online per offrire consigli personalizzati. Tuttavia, i dati sull'attività dell'utente contengono informazioni che possono essere utilizzate per dedurre dettagli privati ​​su un individuo (ad esempio, sesso, età, ecc.) E qualsiasi fuga o rilascio di tali dati specificati dall'utente può aumentare il rischio di attacchi con interferenza.

8. Pratico schema PEK su e-mail crittografata nel server cloud

Alla luce degli attuali eventi pubblici di alto profilo relativi alle fughe di posta elettronica, la sicurezza di tali messaggi sensibili è emersa come una preoccupazione primaria per gli utenti di tutto il mondo. A tal fine, la tecnologia PEKS (Public Encryption with Keyword Search) offre una valida soluzione. Questo è uno degli utili progetti di data mining in cui combina la protezione della sicurezza con efficienti funzioni di operatività della ricerca.

Durante la ricerca su un database di posta elettronica crittografato di grandi dimensioni in un server cloud, vorremmo che i ricevitori di posta elettronica eseguano ricerche rapide con più parole chiave e booleane senza rivelare ulteriori informazioni al server.

Leggi: Applicazioni del mondo reale di data mining

9. Analisi sentimentale e opinion mining per reti mobili

Questo progetto riguarda applicazioni di post-pubblicazione in cui un utente registrato può condividere post di testo o immagini e anche lasciare commenti sui post. Con il sistema prevalente, gli utenti devono esaminare manualmente tutti i commenti per filtrare i commenti verificati, i commenti positivi, i commenti negativi e così via.

Con il sistema di analisi del sentiment e opinion mining, gli utenti possono controllare lo stato del loro post senza dedicare molto tempo e fatica. Fornisce un'opinione sui commenti fatti su un post e offre anche la possibilità di visualizzare un grafico.

10. Estrarre i k pattern negativi più frequenti attraverso l'apprendimento

Nell'informatica comportamentale, i modelli sequenziali negativi (NSP) possono essere più rivelatori dei modelli sequenziali positivi (PSP) . Ad esempio, in uno studio su una malattia o su una malattia, i dati sull'assenza di un trattamento medico possono essere più utili dei dati sulla partecipazione a una procedura medica. Ma fino ai giorni nostri, il mining di NSP è ancora in una fase nascente. E l'algoritmo "Topk-NSP+" rappresenta una soluzione affidabile per superare gli ostacoli nell'attuale panorama minerario. Questo è uno dei trend di data mining ed ecco come il progetto propone l'algoritmo:

• Estrarre le migliori PSP con il metodo esistente
• Estrarre gli NSP to-k da questi PSP utilizzando un'idea simile al mining dei PSP top-k
• Impiegando tre strategie di ottimizzazione per selezionare NSP utili e ridurre i costi computazionali

Prova anche: Idee per progetti di apprendimento automatico per principianti

11. Progetto di classificazione automatizzata della personalità

Il sistema automatico analizza le caratteristiche ei comportamenti dei partecipanti. E dopo aver osservato i modelli passati di classificazione dei dati, prevede un tipo di personalità e memorizza i propri modelli in un set di dati. Questa idea progettuale può essere così riassunta:

• Archivia i dati relativi alla personalità in un database
• Raccogli le caratteristiche associate per ciascun utente
• Estrarre le caratteristiche rilevanti dal testo inserito dal partecipante
• Esaminare e mostrare i tratti della personalità
• Personalità di interconnessione e comportamento dell'utente (possono esserci vari gradi di comportamento per un particolare tipo di personalità)

Tali modelli sono comuni nei servizi di orientamento professionale in cui la personalità di uno studente è abbinata a percorsi di carriera adeguati. Questo può essere un progetto di data mining interessante e utile.

12. Modellazione dell'influenza sociale social-aware

Questo progetto si occupa di big social data e sfrutta il deep learning per la modellazione sequenziale degli interessi degli utenti. Il processo graduale è descritto di seguito:

• Un'analisi preliminare di due dataset reali (Yelp ed Epinions)
• Scoperta di azioni statisticamente sequenziali degli utenti e dei loro circoli sociali, inclusa l'autocorrelazione temporale e l'influenza sociale sul processo decisionale
• Presentazione di un nuovo modello di deep learning chiamato Social-Aware Long Short-Term Memory (SA-LSTM) , in grado di prevedere il tipo di articoli o punti di interesse che un particolare utente acquisterà o visiterà successivamente

I risultati sperimentali rivelano che la struttura di questa soluzione proposta consente una maggiore precisione di previsione rispetto ad altri metodi di base.

13. Prevedere i modelli di consumo con un approccio misto

Gli individui consumano oggi un'ampia selezione di articoli nel mondo digitale. Ad esempio, mentre si effettuano acquisti online, si ascolta musica, si utilizza la navigazione online o si esplorano ambienti virtuali. Le applicazioni in questi contesti utilizzano tecniche di modellazione predittiva per consigliare nuovi elementi agli utenti. Tuttavia, in molte situazioni, desideriamo conoscere i dettagli aggiuntivi degli articoli consumati in precedenza e il comportamento degli utenti passati. Ed è qui che l'approccio di base della previsione basata sulla fattorizzazione della matrice non è all'altezza. Questo è uno dei progetti di data mining creativi.

Un modello misto con eventi ripetuti e nuovi offre un'alternativa adatta a tali problemi. Mira a fornire previsioni di consumo accurate bilanciando le preferenze individuali in termini di esplorazione e sfruttamento. Inoltre, è uno di quegli argomenti del progetto di data mining che includono un'analisi sperimentale che utilizza set di dati del mondo reale. I risultati dello studio mostrano che il nuovo approccio funziona in modo efficiente in diversi contesti, dai social media e dall'ascolto di musica ai dati basati sulla posizione.

14. GMC: clustering multi-view basato su grafici

I metodi di clustering esistenti per i dati a più viste richiedono un passaggio aggiuntivo per produrre il cluster finale poiché non prestano molta attenzione al peso delle diverse viste. Inoltre, funzionano su matrici di similarità dei grafici fisse di tutte le viste. E questa è l'idea perfetta per il tuo prossimo progetto di data mining!

Un nuovo clustering multi-view (GMC) basato su grafici può affrontare questo problema e fornire risultati migliori rispetto alle alternative precedenti. È una tecnica di fusione che pesa le matrici dei grafi di dati per tutte le viste e ne deriva una matrice unificata, generando direttamente i cluster finali. Altre caratteristiche del progetto includono:

• Partizione dei punti dati nel numero desiderato di cluster senza utilizzare un parametro di ottimizzazione. Per questo, viene imposto un vincolo di rango alla matrice laplaciana della matrice unificata.
• Ottimizzazione della funzione obiettivo con un algoritmo di ottimizzazione iterativo

15. ITS: sistema di trasporto intelligente

Una soluzione di traffico polivalente mira generalmente a garantire i seguenti aspetti:

• L'efficienza del servizio di trasporto
• Sicurezza dei trasporti
• Riduzione della congestione del traffico
• Previsione dei potenziali passeggeri
• Adeguata allocazione delle risorse

Si consideri un progetto che utilizza il sistema di cui sopra per ottimizzare il processo di programmazione degli autobus in una città. ITS è uno degli interessanti progetti di data mining per principianti. Puoi prendere i dati degli ultimi tre anni da una rinomata compagnia di servizi di autobus e applicare la regressione multilineare univariata per condurre le previsioni dei passeggeri. Inoltre, è possibile calcolare il numero minimo di bus necessari per l'ottimizzazione in un algoritmo generico. Infine, convalidi i tuoi risultati utilizzando tecniche statistiche come l'errore percentuale assoluto medio (MAPE) e la deviazione assoluta media (MAD) .

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16. TourSense per il turismo cittadino

I dati sui trasporti su scala urbana relativi ad autobus, metropolitane, ecc. potrebbero essere utilizzati anche per l'identificazione dei turisti e l'analisi delle preferenze. Ma fare affidamento su fonti di dati tradizionali, come sondaggi e social media, può comportare una copertura inadeguata e un ritardo delle informazioni. Il progetto TourSense dimostra come superare tali carenze e fornire approfondimenti più preziosi. Questo strumento sarebbe utile per un'ampia gamma di soggetti interessati, dagli operatori dei trasporti e dalle agenzie turistiche ai turisti stessi. Questo è uno degli eccellenti progetti di data mining per principianti. Ecco i passaggi principali coinvolti nella sua progettazione:

• Un algoritmo di apprendimento della propagazione iterativa basato su grafici per identificare i turisti di altri pendolari pubblici
• Un modello di analisi delle preferenze dei turisti (che utilizza i dati di traccia dei turisti) per conoscere e prevedere il loro prossimo tour
• Un'interfaccia utente interattiva per consentire un facile accesso alle informazioni dall'analisi

Progetti di data mining: conclusione

In questo articolo abbiamo trattato 16 progetti di data mining . Se desideri migliorare le tue capacità di data mining, devi mettere le mani su questi progetti di data mining.

Il data mining e i campi correlati hanno registrato un'impennata nella domanda di assunzioni negli ultimi anni. Con gli argomenti del progetto di data mining di cui sopra , puoi stare al passo con le tendenze e gli sviluppi del mercato. Quindi, resta curioso e continua ad aggiornare le tue conoscenze!

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