16 idei și subiecte de proiecte de data mining pentru începători [2022]

Proiecte de data mining

Astăzi, data mining-ul a devenit important din punct de vedere strategic pentru organizațiile din toate industriile. Nu numai că ajută la prezicerea rezultatelor și tendințelor, ci și la eliminarea blocajelor și la îmbunătățirea proceselor existente. Se pare că această tendință este pe cale să continue în 2022 și mai departe. Deci, dacă sunteți începător, cel mai bun lucru pe care îl puteți face este să lucrați la niște proiecte de data mining în timp real.

Dacă abia ați început în știința datelor, înțelegerea tehnicilor avansate de extragere a datelor poate părea descurajantă. Așadar, am compilat câteva subiecte utile ale proiectelor de data mining pentru a vă sprijini în călătoria dvs. de învățare.

Noi, aici, la upGrad, credem într-o abordare practică, deoarece cunoștințele teoretice singure nu vor fi de ajutor într-un mediu de lucru în timp real. În acest articol, vom explora câteva proiecte distractive și interesante de data mining la care pot lucra începătorii pentru a-și testa cunoștințele de data mining. În această postare, veți afla despre cele mai bune 16 proiecte de data mining pentru începători.

În acest articol, veți găsi 42 de idei de proiecte Python de top pentru începători pentru a obține experiență practică pe Python

Dar mai întâi, să abordăm întrebarea mai importantă și mai frecventă care trebuie să stea la pândă în mintea ta: de ce să construiești proiecte de data mining ?

Dar înainte de a începe, să ne uităm la un exemplu pentru a decoda despre ce este vorba despre data mining. Să presupunem că aveți un set de date care conține jurnalele de conectare ale unei aplicații web. Poate include lucruri precum numele de utilizator, marca temporală de conectare, activitățile efectuate, timpul petrecut pe site înainte de deconectare etc.

Astfel de date nestructurate în sine nu ar servi niciunui scop decât dacă sunt organizate sistematic și analizate pentru a extrage informații relevante pentru afacere. Prin aplicarea diferitelor tehnici de data mining, puteți descoperi obiceiurile utilizatorilor, preferințele, momentele de utilizare maximă etc. Aceste informații pot crește și mai mult eficiența sistemului software și pot spori ușurința de utilizare. Aflați mai multe despre data mining cu programele noastre de știință a datelor.

În era digitală de astăzi, procesele de calcul de colectare, curățare, analiză și interpretare a datelor fac parte integrantă din strategiile de afaceri. Așadar, oamenii de știință de date trebuie să aibă cunoștințe adecvate despre metode precum urmărirea modelelor, clasificarea, analiza clusterului, predicția, rețelele neuronale etc. Cu cât experimentați mai multe proiecte de extragere a datelor , cu atât obțineți mai multe cunoștințe.

Idei și subiecte de proiecte de data mining pentru începători

Această listă de proiecte de data mining pentru studenți este potrivită pentru începători și pentru cei care abia încep cu Data Science în general. Aceste proiecte de data mining vă vor ajuta să mergeți cu toate aspectele practice de care aveți nevoie pentru a reuși în carieră.

În plus, dacă sunteți în căutarea unui proiect de data mining pentru ultimul an , această listă ar trebui să vă dea drumul. Așadar, fără alte prelungiri, haideți să trecem direct la câteva proiecte de data mining care vă vor întări baza și vă vor permite să urcați pe scară.

1. iBCM: interesant Behavioral Constraint Miner

Una dintre cele mai bune idei pentru a începe să vă experimentați proiectele practice de data mining pentru studenți este să lucrați la iBCM. O problemă de clasificare a secvenței se ocupă de predicția tiparelor secvențiale din seturile de date. Acesta descoperă ordinea de bază în baza de date pe baza unor etichete specifice. În acest sens, aplică instrumentul matematic simplu al ordinelor parțiale. Cu toate acestea, veți avea nevoie de o reprezentare mai bună pentru a obține o clasificare mai precisă, concisă și scalabilă. Și o tehnică de clasificare a secvenței cu un șablon de constrângere comportamentală poate răspunde acestei nevoi.

Interesantul proiect Behavioral Constraint Miner (iBCM) poate exprima o varietate de modele pe o secvență, cum ar fi apariția simplă, bucla și comportamentul bazat pe poziție. De asemenea, poate extrage informații negative, adică absența unui anumit comportament. Așadar, abordarea iBCM depășește cu mult reprezentările tipice de minerit de secvențe.

2. GERF: Cadrul de recomandare a evenimentelor de grup

Acesta este unul dintre proiectele simple de extragere a datelor, dar unul interesant. Este o soluție inteligentă pentru recomandarea evenimentelor sociale, cum ar fi expoziții, lansări de carte, concerte etc. Majoritatea cercetărilor se concentrează pe sugerarea unor atracții viitoare către indivizi. Așadar, a fost dezvoltat un cadru de recomandare a evenimentelor de grup (GERF) pentru a propune evenimente unui grup de utilizatori.

Acest model folosește un algoritm de învățare a clasamentului pentru a extrage preferințele de grup și poate încorpora influențe contextuale suplimentare cu ușurință, acuratețe și eficiență în timp. De asemenea, poate fi aplicat convenabil și altor scenarii de recomandare de grup, cum ar fi serviciile de călătorie bazate pe locație.

3. Căutare eficientă de similaritate pentru fluxuri de date dinamice

Aplicațiile online folosesc sisteme de căutare a similitudinii pentru activități precum recunoașterea modelelor, recomandări, detectarea plagiatului etc. De obicei, algoritmul răspunde la interogările celor mai apropiati vecini cu abordarea Locație-Sensitive Hashing sau LSH , o metodă legată de min-hashing. Poate fi implementat în mai multe modele de calcul cu seturi mari de date, inclusiv arhitectura MapReduce și streaming. Menționarea proiectelor de data mining poate ajuta CV-ul să pară mult mai interesant decât altele.

Fluxurile de date dinamice, totuși, necesită filtrare și proiectare scalabile bazate pe LSH. În acest scop, proiectul eficient de căutare a similarității depășește algoritmii anteriori. Iată câteva dintre principalele sale caracteristici:

• Se bazează pe indicele Jaccard ca măsură de similitudine
• Sugerează o structură de date pentru cel mai apropiat vecin, fezabilă pentru fluxurile de date dinamice
• Propune un algoritm de schiță pentru estimarea similarității

4. Exploatarea frecventă a modelelor pe grafice incerte

Domeniile de aplicație precum bioinformatica, rețelele sociale și respectarea confidențialității se confruntă adesea cu incertitudine din cauza prezenței arhivelor de date interconectate, din viața reală. Această incertitudine pătrunde și în datele graficului.

Această problemă necesită proiecte inovatoare de exploatare a datelor care pot surprinde interacțiunile tranzitive dintre nodurile de graf. Aceste proiecte de data mining la nivel de începător vor ajuta la construirea unei baze solide pentru conceptele fundamentale de programare. O astfel de tehnică este extragerea frecventă a subgrafelor și modelelor pe un singur grafic incert. Soluția este prezentată în următorul format:

• Un algoritm de enumerare-evaluare pentru a sprijini calculul în semantică probabilistică
• Un algoritm de aproximare pentru a permite rezolvarea eficientă a problemelor
• Tehnici de partajare a calculelor pentru a crește performanța în minerit
• Integrarea abordărilor bazate pe puncte de control și tăiere pentru a extinde algoritmul la semantica așteptată

5. Curățarea datelor cu seturi de articole interzise sau FBI

Metodele de curățare a datelor implică de obicei eliminarea erorilor de date și rezolvarea sistematică a problemei prin specificarea constrângerilor (valori ilegale, restricții de domeniu, reguli logice etc.)

În universul de date mari din viața reală, suntem inundați de date murdare care vin fără constrângeri cunoscute. Într-un astfel de scenariu, algoritmul descoperă automat constrângerile asupra datelor murdare și le folosește în continuare pentru a identifica și repara erorile. Dar când acest algoritm de descoperire rulează din nou pe datele reparate, introduce noi încălcări de constrângeri, făcând datele eronate. Acesta este unul dintre proiectele excelente de data mining pentru începători.

Prin urmare, a fost concepută o metodă de reparare bazată pe seturi de articole interzise (FBI) pentru a înregistra co-apariții improbabile ale valorilor și pentru a detecta erorile cu mai multă precizie. Iar evaluările empirice stabilesc credibilitatea și fiabilitatea acestui mecanism.

6. Protejarea datelor utilizatorilor în rețelele sociale de potrivire a profilului

Acesta este unul dintre proiectele convenabile de extragere a datelor care are o mulțime de utilizare în viitor. Luați în considerare baza de date a profilului utilizatorului întreținută de furnizorii de servicii de rețele sociale, cum ar fi site-urile de întâlniri online. Utilizatorii care interoghează specifică anumite criterii pe baza cărora profilurile lor sunt potrivite cu cele ale altor utilizatori. Acest proces trebuie să fie suficient de sigur pentru a proteja împotriva oricărui tip de încălcare a datelor. Există câteva soluții pe piață astăzi care folosesc criptarea homomorfă și mai multe servere pentru potrivirea profilurilor de utilizator pentru a păstra confidențialitatea utilizatorului.

7. PrivRank pentru rețelele sociale

Site-urile de socializare minează preferințele utilizatorilor lor din activitățile lor online pentru a oferi recomandări personalizate. Cu toate acestea, datele despre activitatea utilizatorului conțin informații care pot fi folosite pentru a deduce detalii private despre o persoană (de exemplu, sex, vârstă etc.), iar orice scurgere sau eliberare a unor astfel de date specificate de utilizator poate crește riscul atacurilor de interferență.

8. Schemă practică PEK-uri peste e-mail criptat în serverul cloud

În lumina evenimentelor publice actuale de mare profil legate de scurgerile de e-mailuri, securitatea unor astfel de mesaje sensibile a devenit o preocupare principală pentru utilizatorii din întreaga lume. În acest scop, tehnologia Public Encryption with Keyword Search (PEKS) oferă o soluție viabilă. Acesta este unul dintre proiectele utile de extragere a datelor în care acesta combină protecția securității cu funcții eficiente de operare a căutării.

Când căutăm într-o bază de date de e-mail criptată considerabilă într-un server cloud, am dori ca receptorii de e-mail să efectueze căutări rapide cu mai multe cuvinte cheie și boolean fără a dezvălui informații suplimentare serverului.

Citiți: Aplicații din lumea reală pentru extragerea datelor

9. Analiza sentimentală și minarea de opinii pentru rețelele mobile

Acest proiect se referă la aplicații post-publicare în care un utilizator înregistrat poate partaja postări text sau imagini și, de asemenea, poate lăsa comentarii la postări. În sistemul predominant, utilizatorii trebuie să parcurgă manual toate comentariile pentru a filtra comentariile verificate, comentariile pozitive, observațiile negative și așa mai departe.

Cu ajutorul sistemului de analiză a sentimentelor și de extragere a opiniilor, utilizatorii pot verifica starea postării lor fără să dedice mult timp și efort. Oferă o opinie asupra comentariilor făcute la o postare și oferă, de asemenea, opțiunea de a vizualiza un grafic.

10. Exploatarea celor mai frecvente k modele negative prin învățare

În informatica comportamentală, modelele secvenţiale negative (NSP) pot fi mai revelatoare decât modelele secvenţiale pozitive (PSP) . De exemplu, într-un studiu legat de boală sau de boală, datele privind lipsa unui tratament medical pot fi mai utile decât datele privind participarea la o procedură medicală. Dar până în prezent, mineritul NSP este încă într-un stadiu incipient. Iar algoritmul „Topk-NSP+” prezintă o soluție fiabilă pentru depășirea obstacolelor din peisajul minier actual. Acesta este unul dintre trending data mining și acesta este modul în care proiectul propune algoritmul:

• Exploatarea PSP-urilor de top-k cu metoda existentă
• Exploatarea NSP-urilor to-k de la aceste PSP-uri folosind o idee similară extragerii PSP-urilor de top-k
• Folosind trei strategii de optimizare pentru a selecta NSP-uri utile și pentru a reduce costurile de calcul

Încercați și: Idei de proiecte de învățare automată pentru începători

11. Proiect de clasificare automată a personalității

Sistemul automat analizează caracteristicile și comportamentele participanților. Și după ce a observat modelele trecute de clasificare a datelor, prezice un tip de personalitate și își stochează propriile modele într-un set de date. Această idee de proiect poate fi rezumată după cum urmează:

• Stocați datele legate de personalitate într-o bază de date
• Colectați caracteristicile asociate pentru fiecare utilizator
• Extrageți caracteristicile relevante din textul introdus de participant
• Examinați și afișați trăsăturile de personalitate
• Interconectați personalitatea și comportamentul utilizatorului (Pot exista grade diferite de comportament pentru un anumit tip de personalitate)

Astfel de modele sunt obișnuite în serviciile de orientare în carieră, unde personalitatea unui student este corelată cu trasee de carieră adecvate. Acesta poate fi un proiect de data mining interesant și util.

12. Modelarea influenței sociale conștiente de socializare

Acest proiect se ocupă de mari date sociale și folosește învățarea profundă pentru modelarea secvențială a intereselor utilizatorilor. Procesul în trepte este descris mai jos:

• O analiză preliminară a două seturi de date reale (Yelp și Epinions)
• Descoperirea acțiunilor secvențiale statistic ale utilizatorilor și ale cercurilor lor sociale, inclusiv autocorelarea temporală și influența socială asupra luării deciziilor
• Prezentarea unui nou model de învățare profundă numit Memorie pe termen lung pe termen scurt (SA-LSTM) , care poate prezice tipul de articole sau puncte de interes pe care un anumit utilizator le va cumpăra sau le va vizita în continuare

Rezultatele experimentale arată că structura acestei soluții propuse permite o precizie mai mare de predicție în comparație cu alte metode de referință.

13. Predicția modelelor de consum cu o abordare mixtă

Persoanele fizice consumă astăzi o selecție mare de articole în lumea digitală. De exemplu, în timp ce faceți achiziții online, ascultați muzică, folosiți navigarea online sau explorați medii virtuale. Aplicațiile din aceste contexte folosesc tehnici de modelare predictivă pentru a recomanda articole noi utilizatorilor. Cu toate acestea, în multe situații, dorim să cunoaștem detalii suplimentare despre articolele consumate anterior și despre comportamentul utilizatorului anterior. Și aici este cazul în care abordarea de bază a predicției bazate pe factorizarea matriceală este insuficientă. Acesta este unul dintre proiectele creative de data mining.

Un model mixt cu evenimente repetate și noi oferă o alternativă potrivită pentru astfel de probleme. Acesta își propune să ofere predicții precise de consum prin echilibrarea preferințelor individuale în ceea ce privește explorarea și exploatarea. De asemenea, este unul dintre acele subiecte ale proiectelor de data mining care includ o analiză experimentală folosind seturi de date din lumea reală. Rezultatele studiului arată că noua abordare funcționează eficient în diferite setări, de la rețelele sociale și ascultarea muzicii până la date bazate pe locație.

14. GMC: Clustering multi-view bazat pe grafic

Metodele existente de grupare pentru datele cu mai multe vizualizări necesită un pas suplimentar pentru a produce clusterul final, deoarece nu acordă prea multă atenție ponderilor diferitelor vizualizări. Mai mult, ele funcționează pe matrice de similaritate grafică fixă ​​a tuturor vederilor. Și aceasta este ideea perfectă pentru următorul tău proiect de data mining!

Un nou cluster de vizualizare multiplă bazată pe grafice (GMC) poate rezolva această problemă și poate oferi rezultate mai bune decât alternativele anterioare. Este o tehnică de fuziune care ponderează matricele de grafice de date pentru toate vizualizările și derivă o matrice unificată, generând direct clusterele finale. Alte caracteristici ale proiectului includ:

• Partiționarea punctelor de date în numărul dorit de clustere fără a utiliza un parametru de reglare. Pentru aceasta se impune o constrângere de rang matricei laplaciane a matricei unificate.
• Optimizarea funcției obiectiv cu un algoritm de optimizare iterativă

15. ITS: Sistem inteligent de transport

O soluție de trafic multifuncțional urmărește în general să asigure următoarele aspecte:

• Eficiența serviciului de transport
• Siguranța transportului
• Reducerea congestionării traficului
• Prognoza potenţialilor pasageri
• Alocarea adecvată a resurselor

Luați în considerare un proiect care utilizează sistemul de mai sus pentru a optimiza procesul de programare a autobuzelor într-un oraș. ITS este unul dintre proiectele interesante de data mining pentru începători. Puteți lua datele din ultimii trei ani de la o companie renumită de servicii de autobuz și puteți aplica regresia multiliniară univariabilă pentru a efectua prognozele pasagerilor. În plus, puteți calcula numărul minim de autobuze necesare pentru optimizare într-un algoritm generic. În cele din urmă, validați rezultatele utilizând tehnici statistice precum eroarea procentuală medie absolută (MAPE) și abaterea medie absolută (MAD) .

Citește și: Idei de proiecte Data Science

16. TourSense pentru turismul urban

Datele de transport la scară urbană despre autobuze, metrouri etc. ar putea fi folosite și pentru identificarea turiștilor și analiza preferințelor. Dar bazarea pe sursele tradiționale de date, cum ar fi sondajele și rețelele sociale, poate avea ca rezultat o acoperire inadecvată și o întârziere a informațiilor. Proiectul TourSense demonstrează cum să depășești astfel de deficiențe și să ofere informații mai valoroase. Acest instrument ar fi util pentru o gamă largă de părți interesate, de la operatori de transport și agenții de turism până la turiști înșiși. Acesta este unul dintre proiectele excelente de data mining pentru începători. Iată principalii pași implicați în proiectarea acestuia:

• Un algoritm de învățare cu propagare iterativă bazat pe grafice pentru a identifica turiștii de la alți navetiști publici
• Un model de analiză a preferințelor turistice (utilizând datele de urmărire ale turiștilor) pentru a afla și a prezice următorul lor tur
• O interfață de utilizare interactivă pentru a oferi acces ușor la informații din analize

Proiecte Data Mining: Concluzie

În acest articol, am acoperit 16 proiecte de data mining . Dacă doriți să vă îmbunătățiți abilitățile de data mining, trebuie să puneți mâna pe aceste proiecte de data mining.

Exploatarea datelor și domeniile corelate au cunoscut o creștere a cererii de angajare în ultimii câțiva ani. Cu subiectele de mai sus ale proiectului de data mining , puteți ține pasul cu tendințele și evoluțiile pieței. Așadar, rămâneți curios și continuați să vă actualizați cunoștințele!

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.