16 projektów eksploracji danych Pomysły i tematy dla początkujących [2022]

Projekty eksploracji danych

Dzisiaj eksploracja danych stała się strategicznie ważna dla organizacji z różnych branż. Pomaga nie tylko w przewidywaniu wyników i trendów, ale także w usuwaniu wąskich gardeł i ulepszaniu istniejących procesów. Wygląda na to, że ten trend będzie kontynuowany w 2022 roku i później. Tak więc, jeśli jesteś początkującym, najlepszą rzeczą, jaką możesz zrobić, jest praca nad niektórymi projektami eksploracji danych w czasie rzeczywistym.

Jeśli dopiero zaczynasz naukę danych, zrozumienie zaawansowanych technik eksploracji danych może wydawać się zniechęcające. Dlatego opracowaliśmy kilka przydatnych tematów dotyczących projektów eksploracji danych, które pomogą Ci w Twojej podróży edukacyjnej.

W upGrad wierzymy w praktyczne podejście, ponieważ sama wiedza teoretyczna nie pomoże w pracy w czasie rzeczywistym. W tym artykule przyjrzymy się kilku zabawnym i ekscytującym projektom eksploracji danych, nad którymi początkujący mogą pracować, aby przetestować swoją wiedzę na temat eksploracji danych. W tym poście dowiesz się o 16 najlepszych projektach eksploracji danych dla początkujących.

W tym artykule znajdziesz 42 najlepsze pomysły na projekty Pythona dla początkujących, aby zdobyć praktyczne doświadczenie w Pythonie

Ale najpierw zajmijmy się ważniejszym i częstszym pytaniem, które musi czaić się w twoim umyśle: po co budować projekty eksploracji danych ?

Ale zanim zaczniemy, spójrzmy na przykład, aby rozszyfrować, o co chodzi w eksploracji danych. Załóżmy, że masz zestaw danych zawierający dzienniki logowania aplikacji internetowej. Może obejmować takie rzeczy, jak nazwa użytkownika, znacznik czasu logowania, wykonane czynności, czas spędzony w witrynie przed wylogowaniem itp.

Takie nieustrukturyzowane dane same w sobie nie służą żadnemu celowi, chyba że są systematycznie organizowane i analizowane w celu wyodrębnienia istotnych informacji dla firmy. Stosując różne techniki eksploracji danych, można odkryć nawyki użytkowników, preferencje, czasy szczytowego użycia itp. Te spostrzeżenia mogą dodatkowo zwiększyć wydajność systemu oprogramowania i zwiększyć jego przyjazność dla użytkownika. Dowiedz się więcej o eksploracji danych dzięki naszym programom analizy danych.

W dzisiejszej erze cyfrowej procesy obliczeniowe polegające na gromadzeniu, czyszczeniu, analizowaniu i interpretacji danych stanowią integralną część strategii biznesowych. Dlatego naukowcy zajmujący się danymi muszą mieć odpowiednią wiedzę na temat metod, takich jak śledzenie wzorców, klasyfikacja, analiza klastrów, prognozowanie, sieci neuronowe itp. Im więcej eksperymentujesz z różnymi projektami eksploracji danych , tym więcej zdobywasz wiedzy.

Pomysły i tematy dotyczące projektów eksploracji danych dla początkujących

Ta lista projektów eksploracji danych dla studentów jest odpowiednia dla początkujących i ogólnie dla tych, którzy dopiero zaczynają przygodę z Data Science. Te projekty eksploracji danych zapewnią Ci wszystkie praktyczne funkcje, których potrzebujesz, aby odnieść sukces w swojej karierze.

Co więcej, jeśli szukasz projektu eksploracji danych na ostatni rok , ta lista powinna Cię zachęcić. Więc bez zbędnych ceregieli przejdźmy od razu do niektórych projektów eksploracji danych, które wzmocnią twoją bazę i pozwolą ci wspinać się po drabinie.

1. iBCM: interesujący mechanizm ograniczenia behawioralnego

Jednym z najlepszych pomysłów na rozpoczęcie eksperymentowania z praktycznymi projektami eksploracji danych dla studentów jest praca nad iBCM. Problem klasyfikacji sekwencji dotyczy przewidywania wzorców sekwencyjnych w zbiorach danych. Odkrywa podstawową kolejność w bazie danych na podstawie określonych etykiet. Czyniąc to, stosuje proste narzędzie matematyczne porządków częściowych. Jednak, aby uzyskać dokładniejszą, zwięzłą i skalowalną klasyfikację, potrzebna jest lepsza reprezentacja. A technika klasyfikacji sekwencji z szablonem ograniczeń behawioralnych może zaspokoić tę potrzebę.

Interesujący projekt Behavioral Constraint Miner (iBCM) może wyrażać różne wzorce w sekwencji, takie jak proste występowanie, zapętlanie i zachowanie oparte na pozycji. Może również wydobywać negatywne informacje, tj. brak określonego zachowania. Tak więc podejście iBCM znacznie wykracza poza typowe reprezentacje eksploracji sekwencji.

2. GERF: Ramy rekomendacji imprez grupowych

Jest to jeden z prostych projektów eksploracji danych, ale ekscytujący. Jest to inteligentne rozwiązanie do polecania wydarzeń towarzyskich, takich jak wystawy, premiery książek, koncerty itp. Większość badań skupia się na sugerowaniu osobom indywidualnym nadchodzących atrakcji. W związku z tym opracowano ramy rekomendacji zdarzeń grupowych (GERF) , aby proponować zdarzenia grupie użytkowników.

Model ten wykorzystuje algorytm uczenia się do rangowania w celu wyodrębnienia preferencji grupowych i może uwzględniać dodatkowe wpływy kontekstowe z łatwością, dokładnością i efektywnością czasową. Można go również wygodnie zastosować do innych scenariuszy rekomendacji grupowych, takich jak usługi turystyczne oparte na lokalizacji.

3. Skuteczne wyszukiwanie podobieństw w dynamicznych strumieniach danych

Aplikacje internetowe wykorzystują systemy wyszukiwania podobieństw do zadań takich jak rozpoznawanie wzorców, rekomendacje, wykrywanie plagiatów itp. Zazwyczaj algorytm odpowiada na zapytania najbliższych sąsiadów za pomocą podejścia Location-Sensitive Hashing lub LSH , metody związanej z min-hashingiem. Można go zaimplementować w kilku modelach obliczeniowych z dużymi zestawami danych, w tym w architekturze MapReduce i przesyłaniu strumieniowym. Wzmianka o projektach eksploracji danych może sprawić, że Twoje CV będzie wyglądać o wiele ciekawiej niż inne.

Dynamiczne strumienie danych wymagają jednak skalowalnego filtrowania i projektowania opartego na LSH. W tym celu wydajny projekt wyszukiwania podobieństw przewyższa poprzednie algorytmy. Oto niektóre z jego głównych cech:

• Opiera się na indeksie Jaccarda jako mierniku podobieństwa
• Sugeruje strukturę danych najbliższego sąsiedztwa, wykonalną dla dynamicznych strumieni danych
• Proponuje algorytm szkicowania do szacowania podobieństwa

4. Częste eksplorowanie wzorców na niepewnych grafach

Domeny aplikacji, takie jak bioinformatyka, sieci społecznościowe i egzekwowanie prywatności, często napotykają niepewność ze względu na obecność powiązanych ze sobą archiwów rzeczywistych danych. Ta niepewność przenika również dane wykresu.

Ten problem wymaga innowacyjnych projektów eksploracji danych, które mogą wychwycić przechodnie interakcje między węzłami grafu. Te projekty eksploracji danych na poziomie początkującym pomogą zbudować solidną podstawę dla podstawowych koncepcji programowania. Jedną z takich technik jest częste eksplorowanie podgrafów i wzorów na jednym niepewnym wykresie. Rozwiązanie prezentowane jest w następującym formacie:

• Algorytm wyliczenia-oceny wspierający obliczenia w semantyce probabilistycznej
• Algorytm aproksymacyjny umożliwiający efektywne rozwiązywanie problemów
• Techniki współdzielenia obliczeń w celu zwiększenia wydajności wydobycia
• Integracja podejść opartych na punktach kontrolnych i przycinających w celu rozszerzenia algorytmu do oczekiwanej semantyki

5. Czyszczenie danych z zabronionymi zestawami przedmiotów lub FBI

Metody czyszczenia danych zazwyczaj obejmują usuwanie błędów danych i systematyczne naprawianie problemu poprzez określanie ograniczeń (nielegalne wartości, ograniczenia domeny, reguły logiczne itp.)

W prawdziwym wszechświecie big data jesteśmy zalewani brudnymi danymi, które przychodzą bez żadnych znanych ograniczeń. W takim scenariuszu algorytm automatycznie wykrywa ograniczenia dotyczące brudnych danych i dalej wykorzystuje je do identyfikacji i naprawy błędów. Ale kiedy ten algorytm wykrywania ponownie działa na naprawionych danych, wprowadza nowe naruszenia ograniczeń, powodując, że dane są błędne. To jeden z doskonałych projektów eksploracji danych dla początkujących.

W związku z tym opracowano metodę naprawy opartą na zabronionych zestawach przedmiotów (FBI) , aby rejestrować mało prawdopodobne współwystępowanie wartości i wykrywać błędy z większą precyzją. A oceny empiryczne ustalają wiarygodność i rzetelność tego mechanizmu.

6. Ochrona danych użytkownika w serwisach społecznościowych dopasowanych do profilu

Jest to jeden z wygodnych projektów eksploracji danych, który przyda się w przyszłości. Weź pod uwagę bazę danych profili użytkowników utrzymywaną przez dostawców usług społecznościowych, takich jak internetowe serwisy randkowe. Odpytujący użytkownicy określają pewne kryteria, na podstawie których ich profile są dopasowywane do profili innych użytkowników. Proces ten musi być wystarczająco bezpieczny, aby chronić przed wszelkiego rodzaju naruszeniami danych. Na rynku dostępnych jest obecnie kilka rozwiązań, które wykorzystują szyfrowanie homomorficzne i wiele serwerów do dopasowywania profili użytkowników w celu ochrony prywatności użytkowników.

7. PrivRank dla mediów społecznościowych

Serwisy społecznościowe pobierają preferencje użytkowników z ich aktywności online, aby oferować spersonalizowane rekomendacje. Jednak dane dotyczące aktywności użytkownika zawierają informacje, które można wykorzystać do wywnioskowania prywatnych informacji o danej osobie (na przykład płci, wieku itp.). A każdy wyciek lub ujawnienie takich danych określonych przez użytkownika może zwiększyć ryzyko ataków zakłócających.

8. Praktyczny schemat PEKs nad zaszyfrowaną wiadomością e-mail na serwerze w chmurze

W świetle bieżących, głośnych wydarzeń publicznych związanych z wyciekami wiadomości e-mail, bezpieczeństwo takich poufnych wiadomości stało się głównym problemem użytkowników na całym świecie. W tym celu, technologia szyfrowania publicznego z wyszukiwaniem słów kluczowych (PEKS) oferuje realne rozwiązanie. Jest to jeden z przydatnych projektów eksploracji danych, w którym łączy ochronę bezpieczeństwa z wydajnymi funkcjami wyszukiwania.

Podczas przeszukiwania dużej zaszyfrowanej bazy danych e-mail na serwerze w chmurze chcielibyśmy, aby odbiorcy e-maili wykonywali szybkie wyszukiwanie wielu słów kluczowych i wartości logicznych bez ujawniania dodatkowych informacji serwerowi.

Przeczytaj: Aplikacje do eksploracji danych w świecie rzeczywistym

9. Analiza sentymentalna i eksploracja opinii dla sieci komórkowych

Ten projekt dotyczy aplikacji do post-publikowania, w których zarejestrowany użytkownik może udostępniać posty tekstowe lub obrazy, a także dodawać komentarze do postów. W obowiązującym systemie użytkownicy muszą ręcznie przeglądać wszystkie komentarze, aby odfiltrować zweryfikowane komentarze, pozytywne komentarze, negatywne uwagi i tak dalej.

Dzięki analizie nastrojów i systemowi wyszukiwania opinii użytkownicy mogą sprawdzić status swojego posta bez poświęcania czasu i wysiłku. Zapewnia opinię na temat komentarzy do posta, a także daje możliwość wyświetlenia wykresu.

10. Wydobywanie k najczęstszych negatywnych wzorców poprzez uczenie się

W informatyce behawioralnej negatywne wzorce sekwencyjne (NSP) mogą być bardziej odkrywcze niż pozytywne wzorce sekwencyjne (PSP) . Na przykład w badaniu dotyczącym choroby lub choroby dane dotyczące braku leczenia mogą być bardziej przydatne niż dane dotyczące udziału w procedurze medycznej. Ale do dnia dzisiejszego wydobycie NSP jest wciąż na początkowym etapie. Algorytm „Topk-NSP+” stanowi niezawodne rozwiązanie do pokonywania przeszkód w obecnym krajobrazie górniczym. Jest to jeden z trendów data mining i tak projekt proponuje algorytm:

• Wydobywanie top-k PSP przy użyciu istniejącej metody
• Wydobywanie to-k NSP od tych PSP przy użyciu pomysłu podobnego do kopania top-k PSP
• Zastosowanie trzech strategii optymalizacji w celu wybrania użytecznych NSP i obniżenia kosztów obliczeniowych

Wypróbuj także: Pomysły na projekty uczenia maszynowego dla początkujących

11. Zautomatyzowany projekt klasyfikacji osobowości

Automatyczny system analizuje cechy i zachowania uczestników. A po zaobserwowaniu wcześniejszych wzorców klasyfikacji danych przewiduje typ osobowości i przechowuje własne wzorce w zbiorze danych. Ten pomysł na projekt można podsumować w następujący sposób:

• Przechowuj dane dotyczące osobowości w bazie danych
• Zbierz powiązane cechy dla każdego użytkownika
• Wyodrębnij odpowiednie cechy z tekstu wprowadzonego przez uczestnika
• Zbadaj i pokaż cechy osobowości
• Połącz osobowość i zachowanie użytkownika (dla określonego typu osobowości mogą występować różne stopnie zachowania)

Takie modele są powszechne w poradniach zawodowych, gdzie osobowość ucznia jest dopasowywana do odpowiednich ścieżek kariery. Może to być ciekawe i przydatne projekty eksploracji danych.

12. Modelowanie wpływu społecznego z uwzględnieniem świadomości społecznej

Ten projekt zajmuje się dużymi danymi społecznościowymi i wykorzystuje głębokie uczenie się do sekwencyjnego modelowania zainteresowań użytkowników. Krokowy proces opisano poniżej:

• Wstępna analiza dwóch rzeczywistych zbiorów danych (Yelp i Epinions)
• Odkrycie statystycznie sekwencyjnych działań użytkowników i ich kręgów społecznych, w tym autokorelacji czasowej i wpływu społecznego na podejmowanie decyzji
• Prezentacja nowatorskiego modelu uczenia głębokiego o nazwie Długa pamięć krótkotrwała z uwzględnieniem społeczności (SA-LSTM) , który może przewidywać rodzaj przedmiotów lub Użytecznych Miejsc, które dany użytkownik kupi lub odwiedzi w następnej kolejności

Wyniki eksperymentalne pokazują, że struktura proponowanego rozwiązania umożliwia wyższą dokładność predykcji w porównaniu z innymi metodami podstawowymi.

13. Przewidywanie wzorców konsumpcji metodą mieszaną

W dzisiejszym cyfrowym świecie ludzie konsumują duży wybór przedmiotów. Na przykład podczas robienia zakupów online, słuchania muzyki, korzystania z nawigacji online lub odkrywania wirtualnych środowisk. Aplikacje w tych kontekstach wykorzystują techniki modelowania predykcyjnego w celu rekomendowania użytkownikom nowych elementów. Jednak w wielu sytuacjach chcemy poznać dodatkowe szczegóły dotyczące wcześniej używanych elementów i przeszłych zachowań użytkowników. I w tym miejscu podstawowe podejście do przewidywania opartego na faktoryzacji macierzy jest niewystarczające. To jeden z kreatywnych projektów data mining.

Model mieszany z powtarzającymi się i nowymi zdarzeniami stanowi odpowiednią alternatywę dla takich problemów. Jego celem jest dostarczanie dokładnych prognoz zużycia poprzez równoważenie indywidualnych preferencji w zakresie poszukiwań i eksploatacji. Jest to również jeden z tych tematów projektów eksploracji danych, które obejmują analizę eksperymentalną przy użyciu zestawów danych ze świata rzeczywistego. Wyniki badania pokazują, że nowe podejście działa skutecznie w różnych środowiskach, od mediów społecznościowych i słuchania muzyki po dane lokalizacyjne.

14. GMC: klastrowanie z wieloma widokami oparte na wykresach

Istniejące metody grupowania danych z wielu widoków wymagają dodatkowego kroku w celu utworzenia końcowego klastra, ponieważ nie zwracają zbytniej uwagi na wagi różnych widoków. Ponadto działają na stałych macierzach podobieństwa grafów wszystkich widoków. A to idealny pomysł na Twój kolejny projekt eksploracji danych!

Nowatorskie klastrowanie wielowidokowe (GMC) oparte na wykresach może rozwiązać ten problem i zapewnić lepsze wyniki niż poprzednie alternatywy. Jest to technika łączenia, która waży macierze wykresów danych dla wszystkich widoków i wyprowadza ujednoliconą macierz, bezpośrednio generując końcowe klastry. Inne cechy projektu to:

• Podział punktów danych na żądaną liczbę klastrów bez użycia parametru strojenia. W tym celu na macierz Laplace'a ujednoliconej macierzy nakłada się ograniczenie rangowe.
• Optymalizacja funkcji celu za pomocą iteracyjnego algorytmu optymalizacji

15. ITS: inteligentny system transportowy

Wielozadaniowe rozwiązanie ruchu ma zazwyczaj na celu zapewnienie następujących aspektów:

• Efektywność usług transportowych
• Bezpieczeństwo transportu
• Zmniejszenie zatorów drogowych
• Prognoza potencjalnych pasażerów
• Odpowiednia alokacja zasobów

Rozważ projekt, który wykorzystuje powyższy system do optymalizacji procesu planowania autobusów w mieście. ITS to jeden z ciekawych projektów data mining dla początkujących. Możesz pobrać dane z ostatnich trzech lat z renomowanej firmy świadczącej usługi autobusowe i zastosować jednowymiarową regresję wieloliniową do prognozowania pasażerów. Ponadto można obliczyć minimalną liczbę magistral wymaganą do optymalizacji w algorytmie ogólnym. Na koniec walidujesz swoje wyniki za pomocą technik statystycznych, takich jak średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE) i średnie bezwzględne odchylenie (MAD) .

Przeczytaj również: Pomysły na projekty Data Science

16. TourSense dla turystyki miejskiej

Dane transportowe w skali miasta dotyczące autobusów, metra itp. mogą być również wykorzystywane do identyfikacji turystów i analizy preferencji. Jednak poleganie na tradycyjnych źródłach danych, takich jak ankiety i media społecznościowe, może skutkować niewystarczającym zasięgiem i opóźnieniem informacji. Projekt TourSense pokazuje, jak obejść takie niedociągnięcia i zapewnić bardziej wartościowy wgląd. Narzędzie to byłoby przydatne dla szerokiego grona zainteresowanych stron, od przewoźników i agencji turystycznych po samych turystów. To jeden z doskonałych projektów eksploracji danych dla początkujących. Oto główne kroki związane z jego projektowaniem:

• Oparty na grafach iteracyjny algorytm uczenia się propagacji w celu identyfikacji turystów spośród innych osób dojeżdżających do pracy w miejscach publicznych
• Model analizy preferencji turystów (wykorzystujący dane śledzenia turystów) do uczenia się i przewidywania ich następnej wycieczki
• Interaktywny interfejs użytkownika zapewniający łatwy dostęp do informacji z analityki

Projekty eksploracji danych: wnioski

W tym artykule omówiliśmy 16 projektów data mining . Jeśli chcesz poprawić swoje umiejętności eksploracji danych, musisz zdobyć te projekty eksploracji danych.

Eksploracja danych i pola skorelowane doświadczyły gwałtownego wzrostu zapotrzebowania na zatrudnienie w ciągu ostatnich kilku lat. Dzięki powyższym tematom projektu eksploracji danych możesz być na bieżąco z trendami i rozwojem rynku. Bądź więc ciekawy i aktualizuj swoją wiedzę!

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.