16 데이터 마이닝 프로젝트 초보자를 위한 아이디어 및 주제 [2022]

데이터 마이닝 프로젝트

오늘날 데이터 마이닝은 산업 전반에 걸쳐 조직에서 전략적으로 중요해졌습니다. 결과와 추세를 예측하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 병목 현상을 제거하고 기존 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다. 이러한 추세는 2022년 이후에도 계속될 것으로 보입니다. 따라서 초보자라면 실시간 데이터 마이닝 프로젝트를 수행하는 것이 가장 좋습니다.

데이터 과학을 막 시작하는 경우 고급 데이터 마이닝 기술을 이해하는 것이 어려울 수 있습니다. 따라서 학습 여정을 지원하기 위해 몇 가지 유용한 데이터 마이닝 프로젝트 주제 를 수집했습니다.

여기 upGrad에서 우리는 이론적인 지식만으로는 실시간 작업 환경에서 도움이 되지 않기 때문에 실용적인 접근 방식을 믿습니다. 이 기사에서는 초보자가 데이터 마이닝 지식을 테스트하기 위해 작업할 수 있는 재미있고 흥미로운 데이터 마이닝 프로젝트 를 탐색할 것입니다. 이 게시물에서는 초보자를 위한 상위 16 개 데이터 마이닝 프로젝트 에 대해 알아봅니다.

이 기사에서는 초보자가 Python에 대한 실습 경험을 얻을 수 있는 42 가지 최고의 Python 프로젝트 아이디어 를 찾을 수 있습니다.

그러나 먼저 마음속에 숨어 있어야 하는 더 중요하고 자주 묻는 질문인 데이터 마이닝 프로젝트를 구축해야 하는 이유를 살펴보겠습니다.

그러나 시작하기 전에 데이터 마이닝이 무엇인지 디코딩하는 예를 살펴보겠습니다. 웹 애플리케이션의 로그인 로그가 포함된 데이터 세트가 있다고 가정합니다. 여기에는 사용자 이름, 로그인 타임스탬프, 수행된 활동, 로그아웃하기 전에 사이트에서 보낸 시간 등이 포함될 수 있습니다.

이러한 비정형 데이터 자체는 비즈니스 관련 정보를 추출하기 위해 체계적으로 구성되고 분석되지 않는 한 어떤 용도로도 사용되지 않습니다. 다양한 데이터 마이닝 기술을 적용하여 사용자 습관, 선호도, 최대 사용 시간 등을 발견할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 소프트웨어 시스템의 효율성을 더욱 높이고 사용자 친화성을 높일 수 있습니다. 데이터 과학 프로그램을 통한 데이터 마이닝에 대해 자세히 알아보십시오.

오늘날의 디지털 시대에 데이터를 수집, 정리, 분석 및 해석하는 컴퓨팅 프로세스는 비즈니스 전략의 필수적인 부분을 구성합니다. 따라서 데이터 과학자는 패턴 추적, 분류, 클러스터 분석, 예측, 신경망 등과 같은 방법에 대한 적절한 지식이 필요합니다. 다양한 데이터 마이닝 프로젝트 를 더 많이 실험할수록 더 많은 지식을 얻게 됩니다.

초보자를 위한 데이터 마이닝 프로젝트 아이디어 및 주제

이 학생용 데이터 마이닝 프로젝트 목록은 초보자와 일반적으로 데이터 과학을 처음 시작하는 사람들에게 적합합니다. 이러한 데이터 마이닝 프로젝트 를 통해 경력에서 성공하는 데 필요한 모든 실용성을 얻을 수 있습니다.

또한, 마지막 해의 데이터 마이닝 프로젝트를 찾고 있다면 이 목록이 도움이 될 것입니다. 따라서 더 이상 고민하지 않고 기반을 강화하고 사다리를 오를 수 있는 몇 가지 데이터 마이닝 프로젝트 로 바로 넘어가 보겠습니다.

1. iBCM: 흥미로운 행동 제약 조건 채굴기

학생들을 위한 실습 데이터 마이닝 프로젝트를 실험하기 시작하는 가장 좋은 아이디어 중 하나는 iBCM에서 작업하는 것입니다. 시퀀스 분류 문제는 데이터 세트의 순차적 패턴 예측을 다룹니다. 특정 레이블을 기반으로 데이터베이스의 기본 순서를 검색합니다. 그렇게 함으로써 부분 차수의 간단한 수학적 도구를 적용합니다. 그러나 더 정확하고 간결하며 확장 가능한 분류를 달성하려면 더 나은 표현이 필요합니다. 그리고 행동 제약 템플릿을 사용하는 시퀀스 분류 기술은 이러한 요구를 해결할 수 있습니다.

흥미로운 iBCM(Behavioral Constraint Miner) 프로젝트는 단순 발생, 반복 및 위치 기반 동작과 같은 시퀀스에 대해 다양한 패턴을 표현할 수 있습니다. 또한 부정적인 정보(예: 특정 행동의 부재)를 마이닝할 수도 있습니다. 따라서 iBCM 접근 방식은 일반적인 시퀀스 마이닝 표현을 훨씬 뛰어넘습니다.

2. GERF: 그룹 이벤트 추천 프레임워크

이것은 단순한 데이터 마이닝 프로젝트 중 하나이지만 흥미로운 프로젝트입니다. 전시회, 도서 출시, 콘서트 등과 같은 사교 행사를 추천하는 지능형 솔루션입니다. 대부분의 연구는 개인에게 다가오는 명소를 제안하는 데 중점을 둡니다. 그래서 GERF(Group Event Recommendation Framework) 는 사용자 그룹에게 이벤트를 제안하기 위해 개발되었습니다.

이 모델은 순위 학습 알고리즘을 사용하여 그룹 선호도를 추출하고 추가 컨텍스트 영향을 쉽고 정확하며 시간 효율적으로 통합할 수 있습니다. 또한 위치 기반 여행 서비스와 같은 다른 그룹 추천 시나리오에도 편리하게 적용할 수 있습니다.

3. 동적 데이터 스트림에 대한 효율적인 유사성 검색

온라인 응용 프로그램은 패턴 인식, 권장 사항, 표절 감지 등과 같은 작업에 유사성 검색 시스템을 사용합니다. 일반적으로 알고리즘은 최소 해시 관련 방법인 위치 감지 해싱 또는 LSH 접근 방식을 사용하여 가장 가까운 이웃 쿼리에 응답합니다. MapReduce 아키텍처 및 스트리밍을 포함하여 대규모 데이터 세트가 있는 여러 계산 모델에서 구현할 수 있습니다. 데이터 마이닝 프로젝트 를 언급하면 ​​이력서가 다른 사람보다 훨씬 더 흥미롭게 보일 수 있습니다.

그러나 동적 데이터 스트림에는 확장 가능한 LSH 기반 필터링 및 설계가 필요합니다. 이를 위해 효율적인 유사성 검색 프로젝트는 이전 알고리즘보다 성능이 뛰어납니다. 다음은 주요 기능 중 일부입니다.

• 유사성 측정으로 Jaccard 지수에 의존
• 동적 데이터 스트림에 적합한 가장 가까운 이웃 데이터 구조를 제안합니다.
• 유사도 추정을 위한 스케치 알고리즘 제안

4. 불확실한 그래프에 대한 빈번한 패턴 마이닝

생물 정보학, 소셜 네트워크 및 개인 정보 보호 집행과 같은 응용 프로그램 영역은 상호 연결된 실제 데이터 아카이브의 존재로 인해 종종 불확실성에 직면합니다. 이러한 불확실성은 그래프 데이터에도 침투합니다.

이 문제는 그래프 노드 간의 전이적 상호 작용을 포착할 수 있는 혁신적인 데이터 마이닝 프로젝트 를 요구합니다. 이 초급 수준의 데이터 마이닝 프로젝트는 기본적인 프로그래밍 개념을 위한 강력한 기반을 구축하는 데 도움이 됩니다. 그러한 기술 중 하나는 단일 불확실 그래프에 대한 빈번한 하위 그래프 및 패턴 마이닝입니다. 솔루션은 다음 형식으로 제공됩니다.

• 확률적 의미에서 계산을 지원하는 열거 평가 알고리즘
• 효율적인 문제 해결을 위한 근사 알고리즘
• 채굴 성능을 높이는 컴퓨팅 공유 기술
• 알고리즘을 예상 시맨틱으로 확장하기 위한 체크포인트 기반 및 가지치기 접근 방식의 통합

5. 금지된 항목 집합 또는 FBI로 데이터 정리

데이터 정리 방법에는 일반적으로 데이터 오류를 제거하고 제약 조건(불법 값, 도메인 제한, 논리 규칙 등)을 지정하여 문제를 체계적으로 수정하는 작업이 포함됩니다.

실제 빅 데이터 세계에서 우리는 알려진 제약 조건 없이 제공되는 더러운 데이터로 넘쳐납니다. 이러한 시나리오에서 알고리즘은 더티 데이터에 대한 제약 조건을 자동으로 발견하고 추가로 이를 사용하여 오류를 식별하고 복구합니다. 그러나 이 검색 알고리즘이 복구된 데이터에서 다시 실행되면 새로운 제약 조건 위반이 발생하여 데이터에 오류가 발생합니다. 이것은 초보자를 위한 훌륭한 데이터 마이닝 프로젝트 중 하나입니다.

따라서 FBI(금지된 항목 집합) 를 기반으로 하는 복구 방법은 값의 가능성이 희박한 동시 발생을 기록하고 오류를 보다 정확하게 감지하기 위해 고안되었습니다. 그리고 경험적 평가는 이 메커니즘의 신뢰성과 신뢰성을 확립합니다.

6. 프로필 매칭 소셜 네트워크에서 사용자 데이터 보호

앞으로 많이 활용하게 될 편리한 데이터 마이닝 프로젝트 중 하나입니다. 온라인 데이트 사이트와 같은 소셜 네트워킹 서비스 제공업체가 유지 관리하는 사용자 프로필 데이터베이스를 고려하십시오. 쿼리하는 사용자는 자신의 프로필이 다른 사용자의 프로필과 일치하는 특정 기준을 지정합니다. 이 프로세스는 모든 종류의 데이터 침해로부터 보호할 수 있을 만큼 충분히 안전해야 합니다. 오늘날 시장에는 사용자 개인 정보를 보호하기 위해 사용자 프로필을 일치시키기 위해 동형 암호화와 여러 서버를 사용하는 솔루션이 있습니다.

7. 소셜 미디어용 PrivRank

소셜 미디어 사이트는 개인화된 추천을 제공하기 위해 온라인 활동에서 사용자의 기본 설정을 마이닝합니다. 그러나 사용자 활동 데이터에는 개인에 대한 사적인 세부 정보(예: 성별, 나이 등)를 유추하는 데 사용할 수 있는 정보가 포함되어 있으며 이러한 사용자 지정 데이터가 누출되거나 공개되면 간섭 공격의 위험이 증가할 수 있습니다.

8. 클라우드 서버의 암호화된 이메일에 대한 실용적인 PEK 체계

이메일 유출과 관련된 현재의 세간의 이목을 끄는 공개 이벤트에 비추어 이러한 민감한 메시지의 보안은 전 세계 사용자의 주요 관심사로 떠올랐습니다. 이를 위해 PEKS(키워드 검색을 사용한 공개 암호화) 기술은 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. 이것은 보안 보호와 효율적인 검색 운용 기능을 결합한 유용한 데이터 마이닝 프로젝트 중 하나입니다.

클라우드 서버에서 상당한 규모의 암호화된 이메일 데이터베이스를 검색할 때 이메일 수신자가 서버에 추가 정보를 공개하지 않고 빠른 다중 키워드 및 부울 검색을 수행하기를 원합니다.

읽기: 데이터 마이닝 실제 응용 프로그램

9. 모바일 네트워크에 대한 감성 분석 및 오피니언 마이닝

이 프로젝트는 등록된 사용자가 텍스트 게시물이나 이미지를 공유하고 게시물에 댓글을 남길 수 있는 게시 후 애플리케이션에 관한 것입니다. 기존 시스템에서 사용자는 모든 댓글을 수동으로 검토하여 확인된 댓글, 긍정적인 댓글, 부정적인 댓글 등을 필터링해야 합니다.

감정 분석 및 오피니언 마이닝 시스템을 통해 사용자는 많은 시간과 노력을 들이지 않고도 게시물의 상태를 확인할 수 있습니다. 게시물에 달린 댓글에 대한 의견을 제공하고 그래프를 볼 수 있는 옵션도 제공합니다.

10. 학습을 통해 k개의 가장 빈번한 부정적인 패턴 마이닝

행동 정보학에서 NSP(네거티브 순차 패턴) 는 PSP(포지티브 순차 패턴) 보다 더 많은 것을 드러낼 수 있습니다. 예를 들어, 질병이나 질병 관련 연구에서 진료를 받지 못한 데이터는 의료 절차에 참석한 데이터보다 더 유용할 수 있습니다. 그러나 현재까지 NSP 채굴은 아직 초기 단계에 있습니다. 그리고 'Topk-NSP+' 알고리즘은 현재 채굴 환경의 장애물을 극복하기 위한 신뢰할 수 있는 솔루션을 제시합니다. 이것은 트렌드 데이터 마이닝 중 하나이며 프로젝트가 알고리즘을 제안하는 방법입니다.

• 기존 방식으로 top-k PSP 채굴
• top-k PSP 마이닝과 유사한 아이디어를 사용하여 이러한 PSP에서 to-k NSP 마이닝
• 유용한 NSP를 선택하고 계산 비용을 줄이기 위해 세 가지 최적화 전략을 사용합니다.

또한 시도: 초보자를 위한 기계 학습 프로젝트 아이디어

11. 자동 성격 분류 프로젝트

자동 시스템은 참가자의 특성과 행동을 분석합니다. 그리고 데이터 분류의 과거 패턴을 관찰한 후 성격 유형을 예측하고 자신의 패턴을 데이터 세트에 저장합니다. 이 프로젝트 아이디어는 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

• 데이터베이스에 성격 관련 데이터 저장
• 각 사용자에 대한 관련 특성 수집
• 참가자가 입력한 텍스트에서 관련 기능 추출
• 성격 특성을 조사하고 표시하십시오
• 성격과 사용자 행동의 연결(특정 성격 유형에 따라 행동의 정도가 다를 수 있음)

이러한 모델은 학생의 성격이 적합한 진로와 일치하는 진로 지도 서비스에서 흔히 볼 수 있습니다. 이것은 흥미롭고 유용한 데이터 마이닝 프로젝트가 될 수 있습니다.

12. 사회적 인식 사회적 영향력 모델링

이 프로젝트는 빅 소셜 데이터를 다루고 사용자 관심사의 순차적 모델링을 위해 딥 러닝을 활용합니다. 단계별 프로세스는 다음과 같습니다.

• 두 개의 실제 데이터 세트(Yelp 및 Epinions)의 예비 분석
• 의사결정에 대한 시간적 자기상관 및 사회적 영향을 포함하여 사용자 및 해당 소셜 서클의 통계적으로 순차적인 행동의 발견
• 특정 사용자가 다음에 구매하거나 방문할 항목 또는 관심 지점의 유형을 예측할 수 있는 SA-LSTM(Social-Aware Long Short-Term Memory) 이라는 새로운 딥 러닝 모델 프레젠테이션

실험 결과 이 ​​제안 솔루션의 구조가 다른 기본 방법에 비해 예측 정확도가 더 높음을 보여줍니다.

13. 혼합 접근법으로 소비 패턴 예측

개인은 오늘날 디지털 세계에서 다양한 품목을 소비합니다. 예를 들어, 온라인으로 구매하거나, 음악을 듣거나, 온라인 탐색을 사용하거나, 가상 환경을 탐색하는 동안. 이러한 컨텍스트의 응용 프로그램은 예측 모델링 기술을 사용하여 사용자에게 새 항목을 추천합니다. 그러나 많은 상황에서 우리는 이전에 소비한 항목과 과거 사용자 행동에 대한 추가 세부 정보를 알고 싶어합니다. 그리고 이것이 행렬 분해 기반 예측의 기준 접근 방식이 부족한 부분입니다. 창의적인 데이터 마이닝 프로젝트 중 하나입니다.

반복적이고 새로운 사건이 있는 혼합 모델은 이러한 문제에 대한 적절한 대안을 제공합니다. 탐색 및 활용 측면에서 개인의 선호도를 균형 있게 조정하여 정확한 소비 예측을 제공하는 것을 목표로 합니다. 또한 실제 데이터 세트를 사용한 실험적 분석을 포함하는 데이터 마이닝 프로젝트 주제 중 하나입니다 . 연구 결과는 새로운 접근 방식이 소셜 미디어와 음악 듣기, 위치 기반 데이터 등 다양한 환경에서 효율적으로 작동한다는 것을 보여줍니다.

14. GMC: 그래프 기반 다중 뷰 클러스터링

기존의 멀티뷰 데이터 클러스터링 방식은 서로 다른 뷰의 가중치에 별로 신경을 쓰지 않아 최종 클러스터를 생성하기 위한 추가적인 단계가 필요하다. 또한 모든 보기의 고정 그래프 유사성 행렬에서 작동합니다. 그리고 이것은 다음 데이터 마이닝 프로젝트를 위한 완벽한 아이디어입니다!

새로운 그래프 기반 다중 뷰 클러스터링(GMC) 은 이 문제를 해결하고 이전 대안보다 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 모든 뷰에 대한 데이터 그래프 매트릭스에 가중치를 부여하고 통합 매트릭스를 도출하여 최종 클러스터를 직접 생성하는 융합 기법입니다. 프로젝트의 다른 기능은 다음과 같습니다.

• 조정 매개변수를 사용하지 않고 데이터 포인트를 원하는 클러스터 수로 분할합니다. 이를 위해 통합 행렬의 라플라시안 행렬에 순위 제약 조건이 부과됩니다.
• 반복 최적화 알고리즘을 사용한 목적 함수 최적화

15. ITS: 지능형 교통 시스템

다목적 트래픽 솔루션은 일반적으로 다음 측면을 보장하는 것을 목표로 합니다.

• 운송 서비스의 효율성
• 운송 안전
• 교통 혼잡 감소
• 잠재 승객 예측
• 리소스의 적절한 할당

위의 시스템을 사용하여 도시에서 버스 스케줄링 프로세스를 최적화하는 프로젝트를 고려하십시오. ITS는 초보자를 위한 흥미로운 데이터 마이닝 프로젝트 중 하나입니다. 유명한 버스 서비스 회사의 지난 3년 데이터를 가져오고 단변수 다선형 회귀를 적용하여 승객 예측을 수행할 수 있습니다. 또한 일반 알고리즘에서 최적화에 필요한 최소 버스 수를 계산할 수 있습니다. 마지막으로 MAPE(평균 절대 백분율 오차) 및 MAD(평균 절대 편차 )와 같은 통계 기법을 사용하여 결과를 검증합니다.

읽어보기: 데이터 과학 프로젝트 아이디어

16. 도시 관광을 위한 TourSense

버스, 지하철 등에 대한 도시 규모의 교통 데이터는 관광객 식별 및 선호도 분석에도 사용할 수 있습니다. 그러나 설문조사 및 소셜 미디어와 같은 기존 데이터 소스에 의존하면 적용 범위가 충분하지 않고 정보가 지연될 수 있습니다. TourSense 프로젝트는 이러한 단점을 극복하고 보다 가치 있는 통찰력을 제공하는 방법을 보여줍니다. 이 도구는 운송업체 및 여행사에서 관광객에 이르기까지 다양한 이해 관계자에게 유용할 것입니다. 이것은 초보자를 위한 훌륭한 데이터 마이닝 프로젝트 중 하나입니다. 다음은 설계와 관련된 주요 단계입니다.

• 다른 공공 통근자로부터 관광객을 식별하기 위한 그래프 기반 반복 전파 학습 알고리즘
• 다음 여행을 학습하고 예측하기 위한 관광객 선호도 분석 모델(관광객의 추적 데이터 활용)
• 분석에서 쉽게 정보에 액세스할 수 있는 대화형 UI

데이터 마이닝 프로젝트: 결론

이 기사에서는 16개의 데이터 마이닝 프로젝트 를 다루었습니다. 데이터 마이닝 기술을 향상시키려면 이러한 데이터 마이닝 프로젝트를 손에 넣어야 합니다.

데이터 마이닝 및 관련 분야는 지난 몇 년 동안 고용 수요가 급증했습니다. 위의 데이터 마이닝 프로젝트 주제 를 통해 시장 동향 및 개발을 따라갈 수 있습니다. 따라서 호기심을 유지하고 지식을 계속 업데이트하십시오!

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