16 ideias e tópicos de projetos de mineração de dados para iniciantes [2022]

Projetos de mineração de dados

Hoje, a mineração de dados tornou-se estrategicamente importante para organizações em todos os setores. Ele não apenas ajuda na previsão de resultados e tendências, mas também na remoção de gargalos e na melhoria dos processos existentes. Parece que essa tendência está prestes a continuar em 2022 e além. Então, se você é iniciante, a melhor coisa que você pode fazer é trabalhar em alguns projetos de mineração de dados em tempo real.

Se você está apenas começando na ciência de dados, entender as técnicas avançadas de mineração de dados pode parecer assustador. Por isso, compilamos alguns tópicos úteis do projeto de mineração de dados para apoiá-lo em sua jornada de aprendizado.

Nós, aqui na upGrad, acreditamos em uma abordagem prática, pois o conhecimento teórico por si só não ajudará em um ambiente de trabalho em tempo real. Neste artigo, exploraremos alguns projetos de mineração de dados divertidos e empolgantes nos quais os iniciantes podem trabalhar para testar seus conhecimentos de mineração de dados. Neste post, você aprenderá sobre os 16 principais projetos de mineração de dados para iniciantes.

Neste artigo, você encontrará 42 principais ideias de projetos python para iniciantes para obter experiência prática em Python

Mas primeiro, vamos abordar a pergunta mais importante e frequente que deve estar à espreita em sua mente: por que construir projetos de mineração de dados ?

Mas antes de começarmos, vejamos um exemplo para decodificar o que é mineração de dados. Suponha que você tenha um conjunto de dados contendo logs de login de um aplicativo da web. Pode incluir coisas como o nome de usuário, registro de data e hora de login, atividades realizadas, tempo gasto no site antes de sair, etc.

Esses dados não estruturados por si só não serviriam a nenhum propósito, a menos que sejam organizados sistematicamente e analisados ​​para extrair informações relevantes para o negócio. Ao aplicar as diferentes técnicas de mineração de dados, você pode descobrir os hábitos do usuário, preferências, horários de pico de uso, etc. Esses insights podem aumentar ainda mais a eficiência do sistema de software e aumentar sua facilidade de uso. Saiba mais sobre mineração de dados com nossos programas de ciência de dados.

Na era digital de hoje, os processos computacionais de coleta, limpeza, análise e interpretação de dados são parte integrante das estratégias de negócios. Assim, os cientistas de dados precisam ter conhecimento adequado de métodos como rastreamento de padrões, classificação, análise de cluster, previsão, redes neurais, etc. Quanto mais você experimenta com diferentes projetos de mineração de dados , mais conhecimento você ganha.

Ideias e tópicos de projetos de mineração de dados para iniciantes

Esta lista de projetos de mineração de dados para estudantes é adequada para iniciantes e para aqueles que estão começando com Data Science em geral. Esses projetos de mineração de dados irão ajudá-lo com todos os aspectos práticos que você precisa para ter sucesso em sua carreira.

Além disso, se você estiver procurando por um projeto de mineração de dados para o último ano , esta lista deve ajudá-lo. Então, sem mais delongas, vamos direto para alguns projetos de mineração de dados que fortalecerão sua base e permitirão que você suba a escada.

1. iBCM: minerador de restrição comportamental interessante

Uma das melhores ideias para começar a experimentar seus projetos práticos de mineração de dados para estudantes é trabalhar no iBCM. Um problema de classificação de sequência lida com a previsão de padrões sequenciais em conjuntos de dados. Ele descobre a ordem subjacente no banco de dados com base em rótulos específicos. Ao fazê-lo, aplica a ferramenta matemática simples de ordens parciais. No entanto, você precisaria de uma representação melhor para obter uma classificação mais precisa, concisa e escalável. E uma técnica de classificação de sequência com um modelo de restrição comportamental pode atender a essa necessidade.

O interessante projeto Behavioral Constraint Miner (iBCM) pode expressar uma variedade de padrões em uma sequência, como ocorrência simples, looping e comportamento baseado em posição. Também pode minerar informações negativas, ou seja, a ausência de um determinado comportamento. Assim, a abordagem iBCM vai muito além das representações típicas de mineração de sequência.

2. GERF: Estrutura de Recomendação de Evento de Grupo

Este é um dos projetos de mineração de dados simples, mas empolgante. É uma solução inteligente para recomendar eventos sociais, como exposições, lançamentos de livros, shows, etc. A maioria das pesquisas se concentra em sugerir atrações futuras para os indivíduos. Assim, um Group Event Recommendation Framework (GERF) foi desenvolvido para propor eventos a um grupo de usuários.

Esse modelo usa um algoritmo de aprendizado para classificar para extrair as preferências do grupo e pode incorporar influências contextuais adicionais com facilidade, precisão e eficiência de tempo. Além disso, pode ser convenientemente aplicado a outros cenários de recomendação de grupo, como serviços de viagem baseados em localização.

3. Pesquisa de similaridade eficiente para fluxos de dados dinâmicos

Os aplicativos on-line usam sistemas de pesquisa de similaridade para tarefas como reconhecimento de padrões, recomendações, detecção de plágio, etc. Normalmente, o algoritmo responde a consultas do vizinho mais próximo com a abordagem de hash sensível ao local ou LSH , um método relacionado ao mínimo de hash. Ele pode ser implementado em diversos modelos computacionais com grandes conjuntos de dados, incluindo arquitetura MapReduce e streaming. Mencionar projetos de mineração de dados pode ajudar seu currículo a parecer muito mais interessante do que outros.

Os fluxos de dados dinâmicos, no entanto, exigem filtragem e design escalonáveis ​​baseados em LSH. Para tanto, o projeto eficiente de busca por similaridade supera algoritmos anteriores. Aqui estão algumas de suas principais características:

• Baseia-se no índice Jaccard como medida de similaridade
• Sugere uma estrutura de dados do vizinho mais próximo viável para fluxos de dados dinâmicos
• Propõe um algoritmo de esboço para estimativa de similaridade

4. Mineração frequente de padrões em gráficos incertos

Domínios de aplicativos como bioinformática, redes sociais e aplicação de privacidade geralmente encontram incerteza devido à presença de arquivos de dados inter-relacionados da vida real. Essa incerteza permeia os dados do gráfico também.

Esse problema exige projetos inovadores de mineração de dados que possam capturar as interações transitivas entre os nós do gráfico. Esses projetos de mineração de dados de nível iniciante ajudarão a construir uma base sólida para conceitos fundamentais de programação. Uma dessas técnicas é a frequente mineração de subgrafos e padrões em um único gráfico incerto. A solução é apresentada no seguinte formato:

• Um algoritmo de avaliação de enumeração para suportar computação sob semântica probabilística
• Um algoritmo de aproximação para permitir uma solução eficiente de problemas
• Técnicas de compartilhamento de computação para impulsionar o desempenho da mineração
• Integração de abordagens baseadas em pontos de verificação e poda para estender o algoritmo para a semântica esperada

5. Limpeza de dados com conjuntos de itens ou FBIs proibidos

Os métodos de limpeza de dados geralmente envolvem eliminar erros de dados e corrigir sistematicamente o problema, especificando restrições (valores ilegais, restrições de domínio, regras lógicas, etc.)

No universo de big data da vida real, somos inundados com dados sujos que vêm sem nenhuma restrição conhecida. Nesse cenário, o algoritmo descobre automaticamente as restrições nos dados sujos e os usa para identificar e reparar erros. Mas quando esse algoritmo de descoberta é executado nos dados reparados novamente, ele introduz novas violações de restrição, tornando os dados errôneos. Este é um dos excelentes projetos de mineração de dados para iniciantes.

Assim, um método de reparo baseado em conjuntos de itens proibidos (FBIs) foi desenvolvido para registrar co-ocorrências improváveis ​​de valores e detectar erros com mais precisão. E avaliações empíricas estabelecem a credibilidade e confiabilidade desse mecanismo.

6. Protegendo os dados do usuário em redes sociais de correspondência de perfil

Este é um dos projetos de mineração de dados convenientes que tem muito uso no futuro. Considere o banco de dados de perfil de usuário mantido pelos provedores de serviços de redes sociais, como sites de namoro online. Os usuários que fazem a consulta especificam determinados critérios com base nos quais seus perfis correspondem aos de outros usuários. Esse processo deve ser seguro o suficiente para proteger contra qualquer tipo de violação de dados. Existem algumas soluções no mercado hoje que usam criptografia homomórfica e vários servidores para combinar perfis de usuário para preservar a privacidade do usuário.

7. PrivRank para mídias sociais

Sites de mídia social extraem as preferências de seus usuários de suas atividades online para oferecer recomendações personalizadas. No entanto, os dados de atividade do usuário contêm informações que podem ser usadas para inferir detalhes privados sobre um indivíduo (por exemplo, sexo, idade etc.) E qualquer vazamento ou liberação de tais dados especificados pelo usuário pode aumentar o risco de ataques de interferência.

8. Esquema prático de PEKs sobre e-mail criptografado no servidor em nuvem

À luz dos atuais eventos públicos de alto perfil relacionados a vazamentos de e-mail, a segurança de tais mensagens confidenciais surgiu como uma das principais preocupações dos usuários em todo o mundo. Para isso, a tecnologia Public Encryption with Keyword Search (PEKS) oferece uma solução viável. Este é um dos projetos úteis de mineração de dados em que combina proteção de segurança com funções eficientes de operabilidade de pesquisa.

Ao pesquisar em um banco de dados de e-mail criptografado de tamanho considerável em um servidor em nuvem, gostaríamos que os receptores de e-mail realizassem pesquisas rápidas de várias palavras-chave e booleanas sem revelar informações adicionais ao servidor.

Leia: Aplicações do mundo real de mineração de dados

9. Análise sentimental e mineração de opinião para redes móveis

Este projeto diz respeito a aplicações de pós-publicação onde um utilizador registado pode partilhar mensagens de texto ou imagens e também deixar comentários nas publicações. Sob o sistema predominante, os usuários precisam passar por todos os comentários manualmente para filtrar comentários verificados, comentários positivos, comentários negativos e assim por diante.

Com o sistema de análise de sentimento e mineração de opinião, os usuários podem verificar o status de sua postagem sem dedicar muito tempo e esforço. Ele fornece uma opinião sobre os comentários feitos em uma postagem e também oferece a opção de visualizar um gráfico.

10. Mineração dos k padrões negativos mais frequentes por meio do aprendizado

Em informática comportamental, os padrões sequenciais negativos (NSPs) podem ser mais reveladores do que os padrões sequenciais positivos (PSPs) . Por exemplo, em um estudo de doença ou doença, os dados sobre a falta de um tratamento médico podem ser mais úteis do que os dados sobre o comparecimento a um procedimento médico. Mas até os dias atuais, a mineração NSP ainda está em estágio inicial. E o algoritmo 'Topk-NSP+' apresenta uma solução confiável para superar os obstáculos no atual cenário de mineração. Esta é uma das tendências de mineração de dados e é assim que o projeto propõe o algoritmo:

• Minando os PSPs top-k com o método existente
• Mineração dos NSPs to-k desses PSPs usando uma ideia semelhante à mineração de PSPs top-k
• Empregando três estratégias de otimização para selecionar NSPs úteis e reduzir custos computacionais

Experimente também: Ideias de projetos de aprendizado de máquina para iniciantes

11. Projeto automatizado de classificação de personalidade

O sistema automático analisa as características e comportamentos dos participantes. E depois de observar os padrões anteriores de classificação de dados, ele prevê um tipo de personalidade e armazena seus próprios padrões em um conjunto de dados. Esta ideia de projeto pode ser resumida da seguinte forma:

• Armazenar dados relacionados à personalidade em um banco de dados
• Colete características associadas para cada usuário
• Extraia características relevantes do texto inserido pelo participante
• Examinar e exibir os traços de personalidade
• Interligar personalidade e comportamento do usuário (pode haver vários graus de comportamento para um determinado tipo de personalidade)

Esses modelos são comuns em serviços de orientação profissional, onde a personalidade do aluno é combinada com planos de carreira adequados. Este pode ser um projeto de mineração de dados interessante e útil.

12. Modelagem de influência social com consciência social

Este projeto lida com big data social e aproveita o aprendizado profundo para modelagem sequencial dos interesses do usuário. O processo passo a passo é descrito abaixo:

• Uma análise preliminar de dois conjuntos de dados reais (Yelp e Epinions)
• Descoberta de ações estatisticamente sequenciais de usuários e seus círculos sociais, incluindo autocorrelação temporal e influência social na tomada de decisão
• Apresentação de um novo modelo de aprendizado profundo chamado Social-Aware Long Short-Term Memory (SA-LSTM) , que pode prever o tipo de itens ou pontos de interesse que um determinado usuário comprará ou visitará em seguida

Os resultados experimentais revelam que a estrutura desta solução proposta permite maior precisão de previsão em comparação com outros métodos de linha de base.

13. Previsão de padrões de consumo com uma abordagem mista

Os indivíduos consomem uma grande variedade de itens no mundo digital de hoje. Por exemplo, ao fazer compras online, ouvir música, usar a navegação online ou explorar ambientes virtuais. As aplicações nestes contextos empregam técnicas de modelagem preditiva para recomendar novos itens aos usuários. No entanto, em muitas situações, queremos saber os detalhes adicionais de itens consumidos anteriormente e o comportamento anterior do usuário. E é aí que a abordagem de linha de base da previsão baseada em fatoração de matrizes fica aquém. Este é um dos projetos criativos de mineração de dados.

Um modelo de mistura com eventos repetidos e novos oferece uma alternativa adequada para tais problemas. O objetivo é fornecer previsões de consumo precisas, equilibrando as preferências individuais em termos de exploração e exploração. Além disso, é um daqueles tópicos de projetos de mineração de dados que incluem uma análise experimental usando conjuntos de dados do mundo real. Os resultados do estudo mostram que a nova abordagem funciona de forma eficiente em diferentes configurações, desde mídias sociais e escuta de música até dados baseados em localização.

14. GMC: Clustering multivisualização baseado em gráfico

Os métodos de clustering existentes para dados de várias visualizações exigem uma etapa extra para produzir o cluster final, pois não prestam muita atenção aos pesos das diferentes visualizações. Além disso, eles funcionam em matrizes de similaridade gráfica fixas de todas as visões. E esta é a ideia perfeita para o seu próximo projeto de mineração de dados!

Um novo Multi-view Clustering (GMC) baseado em gráficos pode resolver esse problema e fornecer melhores resultados do que as alternativas anteriores. É uma técnica de fusão que pondera matrizes de gráficos de dados para todas as visualizações e deriva uma matriz unificada, gerando diretamente os clusters finais. Outras características do projeto incluem:

• Particionar pontos de dados no número desejado de clusters sem usar um parâmetro de ajuste. Para isso, uma restrição de posto é imposta na matriz Laplaciana da matriz unificada.
• Otimização da função objetivo com um algoritmo de otimização iterativo

15. ITS: Sistema de Transporte Inteligente

Uma solução de tráfego multifuncional geralmente visa garantir os seguintes aspectos:

• Eficiência do serviço de transporte
• Segurança de transporte
• Redução do congestionamento de trânsito
• Previsão de passageiros em potencial
• Alocação adequada de recursos

Considere um projeto que utiliza o sistema acima para otimizar o processo de agendamento de ônibus em uma cidade. O ITS é um dos projetos de mineração de dados interessantes para iniciantes. Você pode pegar os dados dos últimos três anos de uma renomada empresa de serviços de ônibus e aplicar regressão multilinear univariada para conduzir as previsões dos passageiros. Além disso, você pode calcular o número mínimo de barramentos necessários para otimização em um algoritmo genérico. Por fim, você valida seus resultados usando técnicas estatísticas como erro percentual absoluto médio (MAPE) e desvio absoluto médio (MAD) .

Leia também: Ideias de projetos de ciência de dados

16. TourSense para turismo urbano

Dados de transporte em escala de cidade sobre ônibus, metrô, etc. também podem ser usados ​​para identificação de turistas e análise de preferências. Mas confiar em fontes de dados tradicionais, como pesquisas e mídias sociais, pode resultar em cobertura inadequada e atraso nas informações. O projeto TourSense demonstra como superar essas deficiências e fornecer informações mais valiosas. Esta ferramenta seria útil para uma ampla gama de partes interessadas, desde operadores de transporte e agências de turismo até os próprios turistas. Este é um dos excelentes projetos de mineração de dados para iniciantes. Aqui estão os principais passos envolvidos em seu design:

• Um algoritmo de aprendizado de propagação iterativo baseado em grafos para identificar turistas de outros passageiros públicos
• Um modelo de análise de preferências turísticas (utilizando os dados de rastreamento dos turistas) para aprender e prever seu próximo passeio
• Uma interface do usuário interativa para facilitar o acesso às informações da análise

Projetos de Mineração de Dados: Conclusão

Neste artigo, abordamos 16 projetos de mineração de dados . Se você deseja melhorar suas habilidades de mineração de dados, precisa colocar as mãos nesses projetos de mineração de dados.

A mineração de dados e os campos correlatos experimentaram um aumento na demanda de contratação nos últimos anos. Com os tópicos do projeto de mineração de dados acima , você pode acompanhar as tendências e desenvolvimentos do mercado. Então, fique curioso e continue atualizando seus conhecimentos!

Se você está curioso para aprender sobre ciência de dados, confira o Programa PG Executivo em Ciência de Dados do IIIT-B & upGrad, que é criado para profissionais que trabalham e oferece mais de 10 estudos de caso e projetos, workshops práticos práticos, orientação com especialistas do setor, 1 -on-1 com mentores do setor, mais de 400 horas de aprendizado e assistência de trabalho com as principais empresas.