상위 4가지 데이터 분석 프로젝트 아이디어: 초급에서 전문가 수준 [2022]
게시 됨: 2021-01-05데이터 분석은 경력을 시작하는 유망한 방법을 제공할 수 있지만 잠재적 고용주가 주목하는 핵심은 데이터 분석 프로젝트를 발표할 수 있도록 하는 것입니다. 야심찬 데이터 분석가는 다른 영역에서 일하고 다음 저명한 데이터 분석가 프로젝트 아이디어 로 번역될 수 있는 통찰력을 얻어야 합니다 !
현재 기업은 특정 산업의 문제를 인식하고 있는 데이터 분석가를 찾고 있으므로 이력서에서 관련 프로젝트를 찾습니다. 부피가 큰 코드와 남용되는 개념에 겁을 먹고 프로젝트 아이디어를 결정하는 것은 압도적인 작업일 수 있습니다. 이것이 바로 우리 가 대규모 데이터 세트로 스마트한 작업을 연습하는 데 도움이 되는 데이터 분석 프로젝트 아이디어 를 결합한 이유입니다. 데이터 분석은 데이터 과학 온라인 과정의 필수적인 부분입니다.
시작하기 전에 작업할 프로젝트 유형을 이해해야 합니다.
초급: 이 수준의 프로젝트는 매우 친숙하고 편안하게 작업할 수 있습니다. 데이터 분석을 시작하는 사람에게는 이러한 프로젝트에 대규모 응용 기술이 필요하지 않습니다. 대신, 간단한 알고리즘의 도움으로 쉽게 앞으로 나아갈 수 있습니다.
중급: 여기에는 일반적으로 중대형 데이터 클러스터 작업이 포함되며 데이터 마이닝 원칙에 대한 충분한 이해가 필요합니다. 또한 기계 학습 기술의 적용이 필요할 수 있으므로 노련한 데이터 분석가에게 권장됩니다.
고급 또는 전문가: 실제 데이터 세트를 기반으로 야심찬 프로젝트를 구축하려는 업계 베테랑에게 이러한 프로젝트는 금이 될 수 있습니다. 신경망에서 고차원 데이터의 심층 분석에 이르기까지 이러한 프로젝트에는 창의성, 전문성 및 통찰력이 완벽하게 결합되어 있어야 합니다.
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목차
데이터 분석 프로젝트 아이디어 – 초급 수준
1. 탐색적 데이터 분석 프로젝트(EDA)
데이터 분석가의 작업은 탐색적 데이터 분석(데이터를 조사하고 패턴 또는 결과가 만들어지는 단계) 없이는 불완전한 상태로 남아 있습니다. 데이터 분석의 전반적인 특성을 요약하고 데이터 모델링 기법으로 이해합니다. 숫자에서 변칙성을 찾기 위해 길고 철저한 세션이 필요했을 텐데, 탐색적 데이터 분석은 이를 완료하는 완벽한 방법입니다.
EDA는 일반적으로 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다. 첫 번째는 그래픽 또는 비그래픽을 사용하는 것이고 두 번째는 일변량 또는 이변량 수량입니다. 데이터 분석 프로젝트 를 계속 하기 위해 IBM Analytics 커뮤니티는 충분한 자원임을 증명할 수 있습니다.
EDA 프로젝트를 구축하는 동안 유용할 수 있는 주제는 다음과 같습니다.
- 데이터를 이해하고 의미 있고 관련성 높은 가설 제시
- 데이터 시각화 또는 알고리즘을 통한 문제 해결
- 데이터 동향 파악
- 변수 간의 관계를 이해하고 플롯 형태의 데이터 시각화와 상호 작용합니다.
관련 현장 연구는 누락된 의사의 약속 추세를 이해하는 것부터 장비 부족에 이르기까지 다양한 방식으로 도움을 줄 수 있는 의료 산업이 될 수 있습니다.
2. 감정 분석
데이터 분석가에게 감성 분석 프로젝트의 목적은 시청자의 감성을 기반으로 시청자의 긍정적 또는 부정적 극성을 이해하는 것일 수 있습니다. 이러한 추출은 웹사이트, 소셜 미디어 핸들 등에서 공유된 의견을 기반으로 특정 아이디어에 대한 시청자의 일반적인 관점을 아는 데 도움이 될 수 있습니다. 다양한 범주는 행복, 분노, 슬픔, 호기심 등이 될 수 있습니다.
프레임워크를 사용하는 전문가를 위해 R은 'janeaustenR' 패키지에서 관련 데이터세트를 찾을 수도 있습니다. 차이점은 단어 클라우드를 기반으로 하기 때문에 데이터 그룹과 해당 감정 사이에 명확한 차이가 있을 수 있습니다. 이러한 데이터 분석 프로젝트는 다음과 같은 경우에 도움이 될 수 있습니다.
모든 브랜드의 온라인 평판 관리 – 소셜 미디어 모니터링
- 브랜드에 대한 소비자의 일반적인 인식을 추적하고 이해하는 데 특히 유용합니다.
- 주요 관심 영역 강조 표시
- 인플루언서 캠페인 업데이트와 같은 모든 개발
경쟁사 분석
- 시장에 대한 독점적인 통찰력을 얻고 경쟁업체보다 앞서 나갈 수 있도록 지원
- 다양한 디지털 플랫폼에서 정보 수집
- 비즈니스 인텔리전스 개발
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데이터 분석 프로젝트 아이디어 – 중급
3. 챗봇 구축
온라인 비즈니스에 필수적인 챗봇은 다양한 기능으로 인기를 얻고 있습니다. 고객 서비스 프로세스를 자동화하고 시간과 리소스를 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 및 머신 러닝 기술과 결합된 강력한 챗봇은 메시징 애플리케이션의 자동화된 메시지에서 스마트 웨어러블에 이르기까지 우리 주변에 있습니다.
챗봇은 채팅 인터페이스를 통해 사용자와 실제 상호 작용을 시뮬레이션하는 스마트 프로그램입니다. 이러한 방식으로 이러한 봇은 서면 또는 음성 쿼리에 반응하고 대화를 이해합니다. 그들이 자의식을 갖고 있기 때문에 더 많은 상호 작용을 할수록 더 지능적이 됩니다.
데이터 분석가로서 실제 과제는 사용자 요청의 잠재성을 이해하고 이를 사용자에게 명확하게 전달할 수 있는 능력을 기반으로 챗봇의 성능 품질을 이해하는 것입니다. 챗봇은 문제를 해결하기 위해 챗봇이 필요한 특정 도메인과 사용자가 모든 산업 분야에서 문의할 수 있는 개방형 도메인일 수 있으므로 프로젝트의 범위가 매우 넓습니다.
분석가는 Python 및 Intents json 데이터 세트 파일을 사용하여 여러 모델의 도움으로 방대한 데이터 세트와 까다로운 언어를 조사해야 합니다. 이러한 모델은 고객 지원을 향상하고 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
체크아웃: 인도의 데이터 분석가 급여
데이터 분석 프로젝트 아이디어 – 전문가 수준
4. 영화 추천 시스템
사용자 맞춤형 서비스를 구축하는 가장 기본적인 방법 중 하나인 안정적인 영화 추천 시스템을 구축하는 것은 말처럼 쉽지 않을 수 있습니다. 개념이 추상 클릭 방식을 기반으로 하기 때문에 머신 러닝의 대규모 구현이 있을 것입니다. 사용자의 영화 검색 기록, 기본 설정 등의 대규모 데이터 세트에 대한 광범위한 액세스가 필요합니다.
협업 필터링과 같은 방법은 사용자 행동을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 시스템 취약성을 제거하기 위해 R 및 데이터 세트 MovieLens와 같은 프레임워크를 사용할 수 있습니다. Matrix Factorization 및 Surprise Model Selection은 데이터세트를 통해 채널링하는 데에도 유용할 수 있습니다.
Netflix와 같은 브랜드에서 사용하는 이러한 데이터 분석 프로젝트 는 업계 전문가에게도 힘든 작업을 의미할 수 있습니다.
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요약
기술을 보여줄 수 있는 가장 좋은 방법은 새롭고 독특한 데이터 분석 프로젝트 아이디어를 연구하는 것 입니다. 현장에서 경험을 쌓고 다양한 산업 전문 과제에 노출되어야만 가능합니다. 무엇보다도 긍정적인 태도를 유지하고 프로젝트를 구축하는 것이 올바른 방법입니다!
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