แนวคิดและหัวข้อโครงการขุดข้อมูล 16 โครงการสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

โครงการขุดข้อมูล

ในปัจจุบัน การทำเหมืองข้อมูลได้กลายเป็นสิ่งสำคัญในเชิงกลยุทธ์สำหรับองค์กรในอุตสาหกรรมต่างๆ ไม่เพียงแต่ช่วยในการทำนายผลลัพธ์และแนวโน้ม แต่ยังช่วยขจัดปัญหาคอขวดและปรับปรุงกระบวนการที่มีอยู่ ดูเหมือนว่าแนวโน้มนี้จะดำเนินต่อไปในปี 2022 และปีต่อๆ ไป ดังนั้น หากคุณเป็นมือใหม่ สิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือทำงานใน โครงการขุดข้อมูลแบบเรียลไทม์บางโครงการ

หากคุณเพิ่งเริ่มต้นในวิทยาศาสตร์ข้อมูล การทำความเข้าใจเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลขั้นสูงอาจดูน่ากลัว ดังนั้นเราจึงได้รวบรวม หัวข้อโปรเจ็กต์การทำเหมืองข้อมูลที่ เป็นประโยชน์ เพื่อสนับสนุนคุณในเส้นทางการเรียนรู้ของคุณ

พวกเราที่ upGrad เชื่อมั่นในแนวทางปฏิบัติ เนื่องจากความรู้เชิงทฤษฎีเพียงอย่างเดียวจะไม่ช่วยในสภาพแวดล้อมการทำงานแบบเรียลไทม์ ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจ โปรเจกต์การขุดข้อมูลที่ สนุกและน่าตื่นเต้น ซึ่งผู้เริ่มต้นสามารถทำงานเพื่อนำความรู้ด้านการขุดข้อมูลมาทดสอบ ในโพสต์นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ โครงการขุดข้อมูล 16 อันดับแรกสำหรับผู้เริ่มต้น

ในบทความนี้ คุณจะพบกับ 42 ไอเดียโปรเจ็กต์ python อันดับ ต้น ๆ สำหรับผู้เริ่มต้นเพื่อสัมผัสประสบการณ์จริงกับ Python

แต่ก่อนอื่น มาพูดถึงคำถามที่สำคัญและบ่อยกว่าซึ่งต้องแฝงอยู่ในใจของคุณก่อน: เหตุใดจึงต้องสร้างโครงการขุดข้อมูล ?

แต่ก่อนที่เราจะเริ่มต้น ให้เราดูตัวอย่างเพื่อถอดรหัสว่าการทำเหมืองข้อมูลเป็นเรื่องเกี่ยวกับอะไร สมมติว่าคุณมีชุดข้อมูลที่มีบันทึกการเข้าสู่ระบบของเว็บแอปพลิเคชัน ซึ่งอาจรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น ชื่อผู้ใช้ การประทับเวลาการเข้าสู่ระบบ กิจกรรมที่ทำ เวลาที่ใช้บนไซต์ก่อนออกจากระบบ เป็นต้น

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างดังกล่าวในตัวเองจะไม่ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ใดๆ เว้นแต่จะมีการจัดระเบียบอย่างเป็นระบบและวิเคราะห์เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับธุรกิจ เมื่อใช้เทคนิคต่างๆ ของการขุดข้อมูล คุณจะค้นพบพฤติกรรมของผู้ใช้ ความชอบ เวลาการใช้งานสูงสุด ฯลฯ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของระบบซอฟต์แวร์และเพิ่มความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ได้ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูลด้วยโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเรา

ในยุคดิจิทัลในปัจจุบัน กระบวนการคำนวณในการรวบรวม ทำความสะอาด วิเคราะห์ และตีความข้อมูลประกอบขึ้นเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์ทางธุรกิจ ดังนั้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงจำเป็นต้องมีความรู้เพียงพอเกี่ยวกับวิธีการต่างๆ เช่น การติดตามรูปแบบ การจัดประเภท การวิเคราะห์คลัสเตอร์ การทำนาย โครงข่ายประสาท ฯลฯ ยิ่งคุณทดลองกับ โครงการขุดข้อมูลต่างๆ มากเท่าไหร่ คุณก็จะได้รับความรู้มากขึ้นเท่านั้น

แนวคิดและหัวข้อโครงการขุดข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น

รายชื่อ โครงการขุดข้อมูลสำหรับนักเรียน นี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่เพิ่งเริ่มใช้งาน Data Science โดยทั่วไป โครงการขุดข้อมูล เหล่านี้จะช่วยให้คุณดำเนินการได้จริงทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อประสบความสำเร็จในอาชีพการงานของคุณ

นอกจากนี้ หากคุณกำลังมองหา โครงการขุดข้อมูลสำหรับปีสุดท้าย รายการนี้น่าจะช่วยคุณได้ ดังนั้น โดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป เรามาเริ่มกันเลยดีกว่า โปรเจ็กต์การทำเหมืองข้อมูล ที่จะช่วยเพิ่มความแข็งแกร่งให้กับฐานของคุณและช่วยให้คุณไต่ระดับขึ้นไปได้

1. iBCM: นักขุดข้อ จำกัด ด้านพฤติกรรมที่น่าสนใจ

หนึ่งในแนวคิดที่ดีที่สุดในการเริ่มต้นทดลอง ทำโปรเจ็กต์การทำเหมืองข้อมูลแบบลงมือปฏิบัติสำหรับนักเรียน คือการทำงานบน iBCM ปัญหาการจำแนกลำดับเกี่ยวข้องกับการทำนายรูปแบบตามลำดับในชุดข้อมูล ค้นหาลำดับพื้นฐานในฐานข้อมูลตามป้ายกำกับเฉพาะ ในการทำเช่นนั้น จะใช้เครื่องมือทางคณิตศาสตร์อย่างง่ายของคำสั่งบางส่วน อย่างไรก็ตาม คุณจะต้องมีการนำเสนอที่ดีกว่าเพื่อให้ได้การจำแนกประเภทที่แม่นยำ รัดกุม และสามารถปรับขนาดได้ และเทคนิคการจำแนกลำดับที่มีเทมเพลตข้อจำกัดด้านพฤติกรรมสามารถตอบสนองความต้องการนี้ได้

โปรเจ็ กต์ Behavioral Constraint Miner (iBCM) ที่น่าสนใจสามารถแสดงรูปแบบที่หลากหลายบนลำดับ เช่น การเกิดขึ้นอย่างง่าย การวนซ้ำ และพฤติกรรมตามตำแหน่ง นอกจากนี้ยังสามารถขุดข้อมูลเชิงลบ เช่น การไม่มีพฤติกรรมเฉพาะ ดังนั้นแนวทางของ iBCM จึงเป็นมากกว่าการทำเหมืองข้อมูลแบบต่อเนื่องทั่วไป

2. GERF: กรอบคำแนะนำกิจกรรมกลุ่ม

นี่เป็นหนึ่งใน โครงการขุดข้อมูลที่เรียบง่าย แต่เป็นโครงการที่น่าตื่นเต้น เป็นโซลูชันที่ชาญฉลาดสำหรับการแนะนำกิจกรรมทางสังคม เช่น นิทรรศการ การเปิดตัวหนังสือ คอนเสิร์ต ฯลฯ งานวิจัยส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การแนะนำสถานที่ท่องเที่ยวที่จะมาถึงให้กับบุคคล ดังนั้น Group Event Recommendation Framework (GERF) จึงได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อเสนอกิจกรรมให้กับกลุ่มผู้ใช้

โมเดลนี้ใช้อัลกอริธึมสำหรับการเรียนรู้เพื่อจัดอันดับเพื่อแยกการตั้งค่ากลุ่ม และสามารถรวมอิทธิพลเชิงบริบทเพิ่มเติมได้อย่างง่ายดาย แม่นยำ และประหยัดเวลา นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้กับสถานการณ์การแนะนำกลุ่มอื่นๆ ได้อย่างสะดวก เช่น บริการการเดินทางตามสถานที่

3. ค้นหาความคล้ายคลึงกันอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับสตรีมข้อมูลแบบไดนามิก

แอปพลิเคชันออนไลน์ใช้ระบบค้นหาความคล้ายคลึงกันสำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปแบบ คำแนะนำ การตรวจจับการลอกเลียนแบบ ฯลฯ โดยทั่วไปแล้ว อัลกอริธึมจะตอบคำถามเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดด้วยวิธี LSH ที่ละเอียดอ่อนตามตำแหน่งหรือ วิธีการที่เกี่ยวข้องกับการแฮชขั้นต่ำ สามารถใช้งานได้ในแบบจำลองการคำนวณหลายแบบด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงสถาปัตยกรรม MapReduce และการสตรีม การกล่าวถึง โครงการขุดข้อมูล สามารถช่วยให้ประวัติย่อของคุณดูน่าสนใจมากกว่าโครงการอื่นๆ

อย่างไรก็ตาม สตรีมข้อมูลแบบไดนามิกจำเป็นต้องมีการกรองและการออกแบบตาม LSH ที่ปรับขนาดได้ ด้วยเหตุนี้ โปรเจ็กต์การค้นหาความคล้ายคลึงที่มีประสิทธิภาพจึงมีประสิทธิภาพเหนือกว่าอัลกอริธึมก่อนหน้า นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

• อาศัยดัชนี Jaccard เป็นตัววัดความคล้ายคลึงกัน
• แนะนำโครงสร้างข้อมูลเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดที่เป็นไปได้สำหรับสตรีมข้อมูลแบบไดนามิก
• เสนออัลกอริธึมการร่างภาพสำหรับการประมาณความคล้ายคลึงกัน

4. การขุดรูปแบบบ่อยครั้งบนกราฟที่ไม่แน่นอน

โดเมนแอปพลิเคชัน เช่น ชีวสารสนเทศ เครือข่ายสังคม และการบังคับใช้ความเป็นส่วนตัวมักพบกับความไม่แน่นอนเนื่องจากการมีอยู่ของคลังข้อมูลในชีวิตจริงที่มีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน ความไม่แน่นอนนี้แทรกซึมอยู่ในข้อมูลกราฟด้วย

ปัญหานี้เรียกร้องให้ มีโครงการขุดข้อมูลที่ เป็นนวัตกรรมใหม่ ที่สามารถจับการโต้ตอบเชิงสกรรมกริยาระหว่างโหนดกราฟได้ โครงการขุดข้อมูลระดับเริ่มต้นนี้จะช่วยสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับแนวคิดการเขียนโปรแกรมพื้นฐาน หนึ่งในเทคนิคดังกล่าวคือการทำกราฟย่อยและการทำเหมืองรูปแบบบ่อยครั้งบนกราฟที่ไม่แน่นอนเพียงกราฟเดียว โซลูชันถูกนำเสนอในรูปแบบต่อไปนี้:

• อัลกอริธึมการแจงนับ-ประเมินเพื่อสนับสนุนการคำนวณภายใต้ความหมายความน่าจะเป็น
• อัลกอริทึมการประมาณเพื่อให้สามารถแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• เทคนิคการแบ่งปันการคำนวณเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพการขุด
• การบูรณาการวิธีการตามจุดตรวจสอบและการตัดแต่งกิ่งเพื่อขยายอัลกอริทึมไปสู่ความหมายที่คาดหวัง

5. การล้างข้อมูลด้วยชุดไอเท็มต้องห้ามหรือเอฟบีไอ

วิธีการล้างข้อมูลมักเกี่ยวข้องกับการกำจัดข้อผิดพลาดของข้อมูลและแก้ไขปัญหาอย่างเป็นระบบโดยการระบุข้อจำกัด (ค่าที่ผิดกฎหมาย ข้อจำกัดของโดเมน กฎเชิงตรรกะ ฯลฯ)

ในจักรวาลของข้อมูลขนาดใหญ่ในชีวิตจริง เราถูกน้ำท่วมด้วยข้อมูลสกปรกที่มาโดยไม่มีข้อจำกัดที่ทราบ ในสถานการณ์เช่นนี้ อัลกอริธึมจะค้นหาข้อจำกัดของข้อมูลสกปรกโดยอัตโนมัติ และนำไปใช้เพื่อระบุและซ่อมแซมข้อผิดพลาด แต่เมื่ออัลกอริธึมการค้นพบนี้รันบนข้อมูลที่ซ่อมแซมแล้วอีกครั้ง ก็จะแนะนำการละเมิดข้อจำกัดใหม่ ทำให้ข้อมูลมีข้อผิดพลาด นี่เป็นหนึ่งในโครงการขุดข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้น

ดังนั้น วิธีการซ่อมแซมตามชุดของ ต้องห้าม (FBI) จึงถูกคิดค้นขึ้นเพื่อบันทึกค่าที่ไม่น่าจะเกิดขึ้นร่วมกัน และตรวจจับข้อผิดพลาดได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น และการประเมินเชิงประจักษ์ทำให้เกิดความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือของกลไกนี้

6. การปกป้องข้อมูลผู้ใช้ในเครือข่ายโซเชียลที่ตรงกับโปรไฟล์

นี่เป็นหนึ่งในโครงการขุดข้อมูลที่สะดวกสบายซึ่งมีประโยชน์มากมายในอนาคต พิจารณาฐานข้อมูลโปรไฟล์ผู้ใช้ที่ดูแลโดยผู้ให้บริการเครือข่ายสังคมออนไลน์ เช่น เว็บไซต์หาคู่ออนไลน์ ผู้ใช้ที่สืบค้นจะระบุเกณฑ์บางอย่างโดยพิจารณาจากโปรไฟล์ที่ตรงกับเกณฑ์ของผู้ใช้รายอื่น กระบวนการนี้จะต้องมีความปลอดภัยเพียงพอที่จะป้องกันการละเมิดข้อมูลทุกประเภท มีโซลูชันบางอย่างในตลาดปัจจุบันที่ใช้การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิคและเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องสำหรับการจับคู่โปรไฟล์ผู้ใช้เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้

7. PrivRank สำหรับโซเชียลมีเดีย

ไซต์โซเชียลมีเดียจะขุดความชอบของผู้ใช้จากกิจกรรมออนไลน์เพื่อเสนอคำแนะนำเฉพาะบุคคล อย่างไรก็ตาม ข้อมูลกิจกรรมของผู้ใช้มีข้อมูลที่สามารถใช้เพื่อสรุปรายละเอียดส่วนตัวเกี่ยวกับบุคคล (เช่น เพศ อายุ ฯลฯ) และการรั่วไหลหรือการเปิดเผยข้อมูลใดๆ ที่ผู้ใช้ระบุดังกล่าวสามารถเพิ่มความเสี่ยงที่จะถูกโจมตีได้

8. รูปแบบ PEK ที่ใช้งานได้จริงเหนืออีเมลที่เข้ารหัสในเซิร์ฟเวอร์คลาวด์

ในแง่ของกิจกรรมสาธารณะที่มีชื่อเสียงในปัจจุบันที่เกี่ยวข้องกับการรั่วไหลของอีเมล ความปลอดภัยของข้อความที่ละเอียดอ่อนดังกล่าวได้กลายเป็นความกังวลหลักสำหรับผู้ใช้ทั่วโลก ด้วยเหตุนี้ เทคโนโลยีการ เข้ารหัสสาธารณะด้วยการค้นหาคำสำคัญ (PEKS) จึงนำเสนอโซลูชันที่ทำงานได้ นี่เป็นหนึ่งในโครงการขุดข้อมูลที่มีประโยชน์ซึ่งรวมการรักษาความปลอดภัยเข้ากับฟังก์ชันการค้นหาที่มีประสิทธิภาพ

เมื่อค้นหาฐานข้อมูลอีเมลที่เข้ารหัสขนาดใหญ่ในเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ เราต้องการให้ผู้รับอีเมลดำเนินการค้นหาด้วยหลายคีย์เวิร์ดและบูลีนอย่างรวดเร็วโดยไม่เปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติมต่อเซิร์ฟเวอร์

อ่าน: Data Mining Real World Applications

9. การวิเคราะห์ทางอารมณ์และการขุดความคิดเห็นสำหรับเครือข่ายมือถือ

โครงการนี้เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชันหลังการเผยแพร่ซึ่งผู้ใช้ที่ลงทะเบียนสามารถแชร์ข้อความหรือรูปภาพและแสดงความคิดเห็นในโพสต์ได้ ภายใต้ระบบที่มีอยู่ ผู้ใช้จะต้องอ่านความคิดเห็นทั้งหมดด้วยตนเองเพื่อกรองความคิดเห็นที่ได้รับการยืนยัน ความคิดเห็นเชิงบวก ความคิดเห็นเชิงลบ และอื่นๆ

ด้วยการวิเคราะห์ความคิดเห็นและระบบขุดความคิดเห็น ผู้ใช้สามารถตรวจสอบสถานะโพสต์ของตนได้โดยไม่ต้องทุ่มเทเวลาและความพยายามอย่างมาก ให้ความคิดเห็นเกี่ยวกับความคิดเห็นในโพสต์และยังให้ตัวเลือกในการดูกราฟ

10. ขุด k รูปแบบเชิงลบที่พบบ่อยที่สุดผ่านการเรียนรู้

ในสารสนเทศด้านพฤติกรรม รูปแบบลำดับเชิงลบ (NSP) สามารถเปิดเผยได้มากกว่า รูปแบบลำดับเชิงบวก (PSP) ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาเกี่ยวกับโรคหรือความเจ็บป่วย ข้อมูลเกี่ยวกับการรักษาพยาบาลที่ขาดหายไปอาจมีประโยชน์มากกว่าข้อมูลในการเข้าร่วมกระบวนการทางการแพทย์ แต่จนถึงปัจจุบัน การขุด NSP ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และอัลกอริธึม 'Topk-NSP+' นำเสนอโซลูชันที่เชื่อถือได้สำหรับการเอาชนะอุปสรรคในแนวการทำเหมืองในปัจจุบัน นี่เป็นหนึ่งในการขุดข้อมูลที่กำลังมาแรง และนี่คือวิธีที่โครงการเสนออัลกอริทึม:

• การขุด PSP ระดับบนสุดด้วยวิธีการที่มีอยู่
• การขุด to-k NSP จาก PSP เหล่านี้โดยใช้แนวคิดที่คล้ายกับการขุด PSP ระดับบน
• ใช้สามกลยุทธ์ในการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อเลือก NSP ที่มีประโยชน์และลดต้นทุนในการคำนวณ

ลองด้วย: แนวคิดโครงการแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับผู้เริ่มต้น

11. โครงการจำแนกบุคลิกภาพอัตโนมัติ

ระบบอัตโนมัติวิเคราะห์ลักษณะและพฤติกรรมของผู้เข้าร่วม และหลังจากสังเกตรูปแบบการจัดประเภทข้อมูลที่ผ่านมาแล้ว ก็จะทำนายประเภทบุคลิกภาพและเก็บรูปแบบของตัวเองไว้ในชุดข้อมูล แนวคิดโครงการนี้สามารถสรุปได้ดังนี้:

• จัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับบุคลิกภาพในฐานข้อมูล
• รวบรวมลักษณะที่เกี่ยวข้องสำหรับผู้ใช้แต่ละราย
• แยกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องออกจากข้อความที่ผู้เข้าร่วมป้อน
• ตรวจสอบและแสดงลักษณะบุคลิกภาพ
• เชื่อมโยงบุคลิกภาพและพฤติกรรมของผู้ใช้ (อาจมีระดับพฤติกรรมที่แตกต่างกันสำหรับประเภทบุคลิกภาพเฉพาะ)

โมเดลดังกล่าวเป็นเรื่องธรรมดาในบริการแนะแนวอาชีพที่บุคลิกภาพของนักเรียนจะเข้ากับเส้นทางอาชีพที่เหมาะสม นี่อาจเป็นโครงการขุดข้อมูลที่น่าสนใจและมีประโยชน์

12. การสร้างแบบจำลองอิทธิพลทางสังคมแบบ Social-Aware

โปรเจ็กต์นี้เกี่ยวข้องกับข้อมูลโซเชียลขนาดใหญ่และใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการสร้างแบบจำลองความสนใจของผู้ใช้ตามลำดับ กระบวนการทีละขั้นตอนอธิบายไว้ด้านล่าง:

• การวิเคราะห์เบื้องต้นของชุดข้อมูลจริงสองชุด (Yelp และ Epinions)
• การค้นพบการดำเนินการตามลำดับทางสถิติของผู้ใช้และวงสังคมของพวกเขา รวมถึงความสัมพันธ์อัตโนมัติชั่วคราวและอิทธิพลทางสังคมต่อการตัดสินใจ
• การนำเสนอรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกแบบใหม่ที่เรียกว่า Social-Aware Long Short-Term Memory (SA-LSTM) ซึ่งสามารถทำนายประเภทของรายการหรือจุดสนใจที่ผู้ใช้รายใดรายหนึ่งจะซื้อหรือเยี่ยมชมต่อไป

ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าโครงสร้างของโซลูชันที่เสนอนี้ช่วยให้คาดการณ์ได้แม่นยำขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการพื้นฐานอื่นๆ

13. การทำนายรูปแบบการบริโภคด้วยวิธีการผสม

ปัจเจกบุคคลบริโภคสิ่งของที่มีให้เลือกมากมายในโลกดิจิทัลในปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น ขณะซื้อสินค้าออนไลน์ ฟังเพลง ใช้การนำทางออนไลน์ หรือสำรวจสภาพแวดล้อมเสมือนจริง แอปพลิเคชันในบริบทเหล่านี้ใช้เทคนิคการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อแนะนำรายการใหม่ให้กับผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม ในหลาย ๆ สถานการณ์ เราต้องการทราบรายละเอียดเพิ่มเติมของรายการที่ใช้ไปก่อนหน้านี้และพฤติกรรมของผู้ใช้ในอดีต และนี่คือจุดที่แนวทางพื้นฐานของการทำนายตามตัวประกอบเมทริกซ์นั้นสั้น นี่เป็นหนึ่งในโครงการขุดข้อมูลเชิงสร้างสรรค์

แบบจำลองผสมที่มีเหตุการณ์ซ้ำและเหตุการณ์ใหม่เป็นทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับปัญหาดังกล่าว โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้การคาดการณ์การบริโภคที่แม่นยำโดยสร้างสมดุลระหว่างความชอบส่วนบุคคลในแง่ของการสำรวจและการแสวงหาผลประโยชน์ นอกจากนี้ยังเป็นหนึ่งใน หัวข้อโครงการเหมืองข้อมูล ที่มีการวิเคราะห์ทดลองโดยใช้ชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าแนวทางใหม่นี้ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพในการตั้งค่าต่างๆ ตั้งแต่โซเชียลมีเดียและการฟังเพลงไปจนถึงข้อมูลตามสถานที่

14. GMC: การทำคลัสเตอร์หลายมุมมองตามกราฟ

วิธีการจัดกลุ่มที่มีอยู่สำหรับข้อมูลแบบหลายมุมมองจำเป็นต้องมีขั้นตอนเพิ่มเติมเพื่อสร้างคลัสเตอร์สุดท้าย เนื่องจากไม่ได้ให้ความสำคัญกับน้ำหนักของมุมมองที่ต่างกันมากนัก นอกจากนี้ ยังทำงานบนเมทริกซ์ความคล้ายคลึงของกราฟคงที่ของทุกมุมมอง และนี่คือแนวคิดที่สมบูรณ์แบบสำหรับโครงการขุดข้อมูลครั้งต่อไปของคุณ!

การ ทำคลัสเตอร์หลายมุมมองโดยใช้กราฟ (GMC) แบบใหม่สามารถแก้ไขปัญหานี้และให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าทางเลือกก่อนหน้านี้ เป็นเทคนิคฟิวชันที่ถ่วงน้ำหนักเมทริกซ์ของกราฟข้อมูลสำหรับมุมมองทั้งหมด และได้รับเมทริกซ์แบบรวมเป็นหนึ่ง ซึ่งสร้างคลัสเตอร์สุดท้ายโดยตรง คุณสมบัติอื่น ๆ ของโครงการ ได้แก่ :

• การแบ่งส่วนของจุดข้อมูลออกเป็นจำนวนคลัสเตอร์ที่ต้องการโดยไม่ต้องใช้พารามิเตอร์การปรับแต่ง สำหรับสิ่งนี้ ข้อจำกัดอันดับถูกกำหนดบนเมทริกซ์ Laplacian ของเมทริกซ์แบบรวม
• การเพิ่มประสิทธิภาพของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ด้วยอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมแบบวนซ้ำ

15. ITS: ระบบขนส่งอัจฉริยะ

โซลูชันการรับส่งข้อมูลอเนกประสงค์โดยทั่วไปมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้แน่ใจว่ามีประเด็นต่อไปนี้:

• ประสิทธิภาพของบริการขนส่ง
• ความปลอดภัยในการขนส่ง
• ลดความแออัดของการจราจร
• การพยากรณ์ผู้โดยสารที่มีศักยภาพ
• การจัดสรรทรัพยากรอย่างเพียงพอ

พิจารณาโครงการที่ใช้ระบบข้างต้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการจัดตารางเวลารถบัสในเมือง ITS เป็นหนึ่งในโครงการขุดข้อมูลที่น่าสนใจสำหรับผู้เริ่มต้น คุณสามารถนำข้อมูลสามปีที่ผ่านมาจากบริษัทผู้ให้บริการรถโดยสารที่มีชื่อเสียง และใช้การถดถอยหลายเชิงเส้นแบบตัวแปรเดียวเพื่อดำเนินการคาดการณ์ผู้โดยสาร นอกจากนี้ คุณสามารถคำนวณจำนวนบัสขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับการปรับให้เหมาะสมใน Generic Algorithm สุดท้าย คุณตรวจสอบผลลัพธ์ของคุณโดยใช้เทคนิคทางสถิติ เช่น ค่าความผิดพลาดเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE) และ ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAD)

อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

16. TourSense สำหรับการท่องเที่ยวในเมือง

ข้อมูลการขนส่งระดับเมืองเกี่ยวกับรถประจำทาง รถไฟใต้ดิน ฯลฯ สามารถนำมาใช้เพื่อระบุตัวตนของนักท่องเที่ยวและวิเคราะห์ความชอบได้ แต่การพึ่งพาแหล่งข้อมูลแบบเดิมๆ เช่น แบบสำรวจและโซเชียลมีเดีย อาจส่งผลให้ความครอบคลุมไม่เพียงพอและความล่าช้าของข้อมูล โปรเจ็กต์ TourSense สาธิตวิธีแก้ไขข้อบกพร่องดังกล่าวและให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่ามากขึ้น เครื่องมือนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในวงกว้าง ตั้งแต่ผู้ประกอบการขนส่งและบริษัททัวร์ ไปจนถึงนักท่องเที่ยวเอง นี่เป็นหนึ่งในโครงการขุดข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้น นี่คือขั้นตอนหลักที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบ:

• อัลกอริธึมการเรียนรู้การแพร่กระจายซ้ำตามกราฟเพื่อระบุนักท่องเที่ยวจากผู้สัญจรสาธารณะอื่น ๆ
• โมเดลการวิเคราะห์ความชอบของนักท่องเที่ยว (โดยใช้ข้อมูลการติดตามของนักท่องเที่ยว) เพื่อเรียนรู้และคาดการณ์การเดินทางครั้งต่อไปของพวกเขา
• UI แบบโต้ตอบเพื่อให้เข้าถึงข้อมูลได้ง่ายจากการวิเคราะห์

โครงการขุดข้อมูล: บทสรุป

ในบทความนี้ เราได้กล่าวถึง 16 โครงการขุดข้อมูล หากคุณต้องการพัฒนาทักษะการทำเหมืองข้อมูล คุณต้องลงมือ ทำโครงการขุดข้อมูล เหล่านี้

การขุดข้อมูลและสาขาที่เกี่ยวข้องมีความต้องการการจ้างงานเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ด้วย หัวข้อโครงการเหมืองข้อมูล ข้างต้น คุณสามารถติดตามแนวโน้มและการพัฒนาของตลาดได้ ดังนั้น จงอยากรู้อยากเห็นและอัปเดตความรู้ของคุณต่อไป!

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ