Yeni Başlayanlar İçin 16 Veri Madenciliği Projeleri Fikirleri ve Konuları [2022]

Veri Madenciliği Projeleri

Günümüzde veri madenciliği, endüstrilerdeki kuruluşlar için stratejik olarak önemli hale geldi. Yalnızca sonuçları ve eğilimleri tahmin etmeye değil, aynı zamanda darboğazları ortadan kaldırmaya ve mevcut süreçleri iyileştirmeye de yardımcı olur. Bu trend 2022 ve sonrasında da devam edecek gibi görünüyor. Dolayısıyla, yeni başlayan biriyseniz, yapabileceğiniz en iyi şey bazı gerçek zamanlı veri madenciliği projeleri üzerinde çalışmaktır.

Veri bilimine yeni başlıyorsanız, gelişmiş veri madenciliği tekniklerini anlamak göz korkutucu görünebilir. Bu nedenle, öğrenme yolculuğunuzda sizi desteklemek için bazı yararlı veri madenciliği proje konularını derledik.

Biz burada upGrad'da, teorik bilgi tek başına gerçek zamanlı bir çalışma ortamında yardımcı olmayacağından pratik bir yaklaşıma inanıyoruz. Bu yazıda, yeni başlayanların veri madenciliği bilgilerini test etmek için üzerinde çalışabilecekleri bazı eğlenceli ve heyecan verici veri madenciliği projelerini keşfedeceğiz. Bu yazıda, yeni başlayanlar için en iyi 16 veri madenciliği projesini öğreneceksiniz.

Bu makalede, yeni başlayanlar için Python'da uygulamalı deneyim kazanmaları için 42 en iyi python proje fikri bulacaksınız.

Ama önce, aklınıza takılan daha önemli ve sıkça sorulan soruyu ele alalım: neden veri madenciliği projeleri inşa etmeli?

Ancak başlamadan önce, veri madenciliğinin ne olduğunu çözmek için bir örneğe bakalım. Bir web uygulamasının oturum açma günlüklerini içeren bir veri kümeniz olduğunu varsayalım. Kullanıcı adı, oturum açma zaman damgası, gerçekleştirilen etkinlikler, oturumu kapatmadan önce sitede geçirilen süre vb. gibi şeyleri içerebilir.

Bu tür yapılandırılmamış veriler, sistematik olarak düzenlenmedikçe ve iş için ilgili bilgileri çıkarmak için analiz edilmedikçe hiçbir amaca hizmet etmeyecektir. Farklı veri madenciliği tekniklerini uygulayarak, kullanıcı alışkanlıklarını, tercihlerini, en yoğun kullanım zamanlamasını vb. keşfedebilirsiniz. Bu bilgiler, yazılım sisteminin verimliliğini daha da artırabilir ve kullanıcı dostu olma özelliğini artırabilir. Veri bilimi programlarımızla veri madenciliği hakkında daha fazla bilgi edinin.

Günümüzün dijital çağında, veri toplama, temizleme, analiz etme ve yorumlamaya yönelik bilgi işlem süreçleri, iş stratejilerinin ayrılmaz bir parçasını oluşturmaktadır. Bu nedenle, veri bilimcilerin, örüntü izleme, sınıflandırma, küme analizi, tahmin, sinir ağları vb. gibi yöntemler hakkında yeterli bilgiye sahip olmaları gerekir. Farklı veri madenciliği projeleri ile ne kadar çok deney yaparsanız, o kadar fazla bilgi kazanırsınız.

Yeni Başlayanlar için Veri Madenciliği Proje Fikirleri ve Konuları

Öğrencilere yönelik bu veri madenciliği projeleri listesi, yeni başlayanlar ve genel olarak Veri Bilimi ile yeni başlayanlar için uygundur. Bu veri madenciliği projeleri , kariyerinizde başarılı olmanız için ihtiyaç duyduğunuz tüm pratikliklerle ilerlemenizi sağlayacaktır.

Ayrıca, son yıl için veri madenciliği projesi arıyorsanız, bu liste sizi harekete geçirmelidir. O halde lafı fazla uzatmadan, tabanınızı güçlendirecek ve merdiveni tırmanmanızı sağlayacak bazı veri madenciliği projelerine doğrudan geçelim.

1. iBCM: İlginç Davranışsal Kısıtlama Madenci

Öğrenciler için uygulamalı veri madenciliği projelerini denemeye başlamak için en iyi fikirlerden biri iBCM üzerinde çalışmaktır. Bir dizi sınıflandırma problemi, veri kümelerindeki sıralı modellerin tahmini ile ilgilenir. Belirli etiketlere dayalı olarak veritabanındaki temel sırayı keşfeder. Bunu yaparken, kısmi siparişlerin basit matematiksel aracını uygular. Ancak, daha doğru, özlü ve ölçeklenebilir sınıflandırma elde etmek için daha iyi bir temsile ihtiyacınız olacaktır. Ve davranışsal kısıtlama şablonuna sahip bir dizi sınıflandırma tekniği bu ihtiyacı karşılayabilir.

İlginç Davranışsal Kısıtlama Madenci (iBCM) projesi, basit oluşum, döngü ve konum tabanlı davranış gibi bir dizi üzerinde çeşitli kalıpları ifade edebilir. Ayrıca, belirli bir davranışın yokluğu gibi olumsuz bilgileri de çıkarabilir. Dolayısıyla, iBCM yaklaşımı, tipik dizi madenciliği temsillerinin çok ötesine geçer.

2. GERF: Grup Olay Öneri Çerçevesi

Bu, basit veri madenciliği projelerinden biridir, ancak heyecan vericidir. Sergiler, kitap tanıtımları, konserler vb. gibi sosyal etkinlikleri önermek için akıllı bir çözümdür. Araştırmaların çoğu, bireylere yaklaşan cazibe merkezleri önermeye odaklanır. Bu nedenle, bir grup kullanıcıya etkinlikler önermek için bir Grup Etkinlik Öneri Çerçevesi (GERF) geliştirilmiştir.

Bu model, grup tercihlerini çıkarmak için bir sıralamayı öğrenme algoritması kullanır ve ek bağlamsal etkileri kolaylıkla, doğrulukla ve zaman açısından verimli bir şekilde dahil edebilir. Ayrıca, lokasyon bazlı seyahat hizmetleri gibi diğer grup tavsiye senaryolarına da rahatlıkla uygulanabilir.

3. Dinamik veri akışları için verimli benzerlik araması

Çevrimiçi uygulamalar, örüntü tanıma, öneriler, intihal tespiti vb. görevler için benzerlik arama sistemlerini kullanır. Tipik olarak, algoritma en yakın komşu sorgularını Lokasyona Duyarlı Hashing veya LSH yaklaşımıyla yanıtlar, bu da min-karma ile ilgili bir yöntemdir. MapReduce mimarisi ve akış dahil olmak üzere büyük veri kümeleriyle çeşitli hesaplama modellerinde uygulanabilir. Veri madenciliği projelerinden bahsetmek, özgeçmişinizin diğerlerinden çok daha ilginç görünmesine yardımcı olabilir.

Ancak dinamik veri akışları, ölçeklenebilir LSH tabanlı filtreleme ve tasarım gerektirir. Bu amaçla, verimli benzerlik arama projesi, önceki algoritmalardan daha iyi performans gösteriyor. İşte ana özelliklerinden bazıları:

• Benzerlik ölçüsü olarak Jaccard endeksine dayanır
• Dinamik veri akışları için uygun olan en yakın komşu veri yapısını önerir
• Benzerlik tahmini için bir eskiz algoritması önerir

4. Belirsiz grafiklerde sık örüntü madenciliği

Biyoinformatik, sosyal ağlar ve gizlilik uygulaması gibi uygulama alanları, birbiriyle ilişkili, gerçek hayattaki veri arşivlerinin varlığı nedeniyle sıklıkla belirsizlikle karşılaşır. Bu belirsizlik, grafik verilerine de nüfuz eder.

Bu problem , grafik düğümleri arasındaki geçişli etkileşimleri yakalayabilen yenilikçi veri madenciliği projelerini gerektirmektedir. Bu başlangıç ​​düzeyindeki veri madenciliği projeleri, temel programlama kavramları için güçlü bir temel oluşturmaya yardımcı olacaktır. Böyle bir teknik, tek bir belirsiz grafik üzerinde sık görülen alt graf ve örüntü madenciliğidir. Çözüm aşağıdaki biçimde sunulur:

• Olasılıksal semantik altında hesaplamayı desteklemek için bir numaralandırma-değerlendirme algoritması
• Etkili problem çözmeyi sağlamak için bir yaklaşım algoritması
• Madencilik performansını artırmak için hesaplama paylaşım teknikleri
• Algoritmayı beklenen anlambilime genişletmek için kontrol noktası tabanlı ve budama yaklaşımlarının entegrasyonu

5. Yasaklanmış öğe kümeleri veya FBI'lar ile verileri temizleme

Veri temizleme yöntemleri tipik olarak veri hatalarını ortadan kaldırmayı ve kısıtlamalar (yasadışı değerler, etki alanı kısıtlamaları, mantıksal kurallar vb.)

Gerçek hayattaki büyük veri evreninde, bilinen herhangi bir kısıtlama olmaksızın gelen kirli verilerle dolup taşıyoruz. Böyle bir senaryoda, algoritma kirli veriler üzerindeki kısıtlamaları otomatik olarak keşfeder ve bunları hataları belirlemek ve onarmak için kullanır. Ancak bu keşif algoritması, onarılan veriler üzerinde tekrar çalıştığında, yeni kısıtlama ihlalleri getirerek verileri hatalı hale getirir. Bu, yeni başlayanlar için mükemmel veri madenciliği projelerinden biridir.

Bu nedenle, değerlerin olası olmayan birlikteliklerini kaydetmek ve hataları daha hassas bir şekilde tespit etmek için yasaklanmış öğe kümelerine (FBI'lar) dayalı bir onarım yöntemi geliştirildi. Ve ampirik değerlendirmeler bu mekanizmanın güvenilirliğini ve güvenilirliğini ortaya koymaktadır.

6. Profil uyumlu sosyal ağlarda kullanıcı verilerini koruma

Bu, gelecekte çok fazla kullanımı olan uygun veri madenciliği projelerinden biridir. Çevrimiçi flört siteleri gibi sosyal ağ hizmetleri sağlayıcıları tarafından sağlanan kullanıcı profili veritabanını düşünün. Sorgulayan kullanıcılar, profillerinin diğer kullanıcılarınkiyle eşleşmesine bağlı olarak belirli kriterler belirler. Bu süreç, her türlü veri ihlaline karşı koruma sağlayacak kadar güvenli olmalıdır. Bugün piyasada, kullanıcı gizliliğini korumak için kullanıcı profillerini eşleştirmek için homomorfik şifreleme ve birden çok sunucu kullanan bazı çözümler var.

7. Sosyal medya için PrivRank

Sosyal medya siteleri, kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için kullanıcılarının tercihlerini çevrimiçi etkinliklerinden çıkarır. Bununla birlikte, kullanıcı etkinliği verileri, bir kişiyle ilgili özel ayrıntıları (örneğin, cinsiyet, yaş vb.) çıkarmak için kullanılabilecek bilgileri içerir ve bu tür kullanıcı tarafından belirlenen verilerin herhangi bir şekilde sızdırılması veya yayınlanması, müdahale saldırıları riskini artırabilir.

8. Bulut sunucusunda şifreli e-posta üzerinden pratik PEK şeması

E-posta sızıntılarıyla ilgili mevcut yüksek profilli halka açık olayların ışığında, bu tür hassas mesajların güvenliği, dünya çapındaki kullanıcılar için birincil endişe olarak ortaya çıktı. Bu amaçla, Anahtar Kelime Arama ile Genel Şifreleme (PEKS) teknolojisi uygun bir çözüm sunar. Bu, güvenlik korumasını verimli arama çalışabilirlik işlevleriyle birleştirdiği yararlı veri madenciliği projelerinden biridir.

Bir bulut sunucusunda oldukça büyük bir şifreli e-posta veritabanında arama yaparken, e-posta alıcılarının sunucuya ek bilgi vermeden hızlı çoklu anahtar kelime ve boolean aramaları yapmasını isteriz.

Okuyun: Veri Madenciliği Gerçek Dünya Uygulamaları

9. Mobil ağlar için duygusal analiz ve fikir madenciliği

Bu proje, kayıtlı bir kullanıcının metin gönderilerini veya görüntüleri paylaşabileceği ve ayrıca gönderilere yorum bırakabileceği yayın sonrası uygulamaları ile ilgilidir. Geçerli sistemde, kullanıcıların doğrulanmış yorumları, olumlu yorumları, olumsuz yorumları vb. filtrelemek için tüm yorumları manuel olarak gözden geçirmesi gerekir.

Duygu analizi ve fikir madenciliği sistemi ile kullanıcılar, fazla zaman ve çaba harcamadan gönderilerinin durumunu kontrol edebilirler. Bir gönderiye yapılan yorumlar hakkında fikir verir ve ayrıca bir grafiği görüntüleme seçeneği sunar.

10. Öğrenme yoluyla en sık görülen olumsuz örüntülerin madenciliği

Davranış bilişiminde, olumsuz sıralı kalıplar (NSP'ler) , olumlu sıralı kalıplardan (PSP'ler) daha açıklayıcı olabilir. Örneğin, bir hastalık veya hastalıkla ilgili bir çalışmada, tıbbi bir tedaviyi kaçırmaya ilişkin veriler, tıbbi bir prosedüre katılmaya ilişkin verilerden daha yararlı olabilir. Ancak günümüze kadar, NSP madenciliği hala başlangıç ​​aşamasındadır. Ve 'Topk-NSP+' algoritması, mevcut madencilik ortamındaki engellerin üstesinden gelmek için güvenilir bir çözüm sunuyor. Bu, trend olan veri madenciliğinden biridir ve proje algoritmayı şu şekilde önermektedir:

• Mevcut yöntemle en iyi k PSP'lerin madenciliği
• Top-k PSP madenciliğine benzer bir fikir kullanarak bu PSP'lerden to-k NSP'leri çıkarmak
• Kullanışlı NSP'leri seçmek ve hesaplama maliyetlerini azaltmak için üç optimizasyon stratejisi kullanmak

Ayrıca şunu deneyin: Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

11. Otomatik kişilik sınıflandırma projesi

Otomatik sistem, katılımcıların özelliklerini ve davranışlarını analiz eder. Ve geçmiş veri sınıflandırma kalıplarını gözlemledikten sonra, bir kişilik tipini tahmin eder ve kendi kalıplarını bir veri setinde saklar. Bu proje fikri şu şekilde özetlenebilir:

• Kişilikle ilgili verileri bir veritabanında saklayın
• Her kullanıcı için ilişkili özellikleri toplayın
• Katılımcı tarafından girilen metinden ilgili özellikleri çıkarın
• Kişilik özelliklerini inceleyin ve gösterin
• Kişiliği ve kullanıcı davranışını birbirine bağlama (Belirli bir kişilik tipi için değişen derecelerde davranış olabilir)

Bu tür modeller, öğrencinin kişiliğinin uygun kariyer yolları ile eşleştirildiği kariyer rehberlik hizmetlerinde yaygındır. Bu ilginç ve faydalı bir veri madenciliği projesi olabilir.

12. Sosyal Farkındalıklı sosyal etki modellemesi

Bu proje, büyük sosyal verilerle ilgilenir ve kullanıcı çıkarlarının sıralı modellemesi için derin öğrenmeden yararlanır. Adım adım süreç aşağıda açıklanmıştır:

• İki gerçek veri setinin (Yelp ve Epinions) ön analizi
• Zamansal otokorelasyon ve karar verme üzerindeki sosyal etki dahil olmak üzere kullanıcıların ve sosyal çevrelerinin istatistiksel olarak sıralı eylemlerinin keşfi
• Belirli bir kullanıcının satın alacağı veya bir sonraki ziyaret edeceği öğelerin veya İlgi Çekici Noktaların türünü tahmin edebilen Sosyal Duyarlı Uzun Kısa Vadeli Bellek (SA-LSTM) adlı yeni bir derin öğrenme modelinin sunumu

Deneysel sonuçlar, önerilen bu çözümün yapısının diğer temel yöntemlere kıyasla daha yüksek tahmin doğruluğu sağladığını ortaya koymaktadır.

13. Karışım yaklaşımıyla tüketim kalıplarını tahmin etme

Bireyler bugün dijital dünyada geniş bir ürün yelpazesi tüketmektedir. Örneğin, çevrimiçi alışveriş yaparken, müzik dinlerken, çevrimiçi navigasyonu kullanırken veya sanal ortamları keşfederken. Bu bağlamlardaki uygulamalar, kullanıcılara yeni öğeler önermek için tahmine dayalı modelleme tekniklerini kullanır. Ancak birçok durumda, daha önce tüketilen öğelerin ve geçmiş kullanıcı davranışlarının ek ayrıntılarını bilmek isteriz. Ve matris çarpanlara ayırmaya dayalı tahminin temel yaklaşımının yetersiz kaldığı yer burasıdır. Bu yaratıcı veri madenciliği projelerinden biridir.

Tekrarlanan ve yeni olaylar içeren bir karışım modeli, bu tür problemler için uygun bir alternatif sunar. Keşif ve kullanım açısından bireysel tercihleri ​​dengeleyerek doğru tüketim tahminleri sunmayı amaçlar. Ayrıca, gerçek dünya veri kümelerini kullanan deneysel bir analiz içeren veri madenciliği proje konularından biridir. Çalışmanın sonuçları, yeni yaklaşımın sosyal medya ve müzik dinlemeden konum tabanlı verilere kadar farklı ortamlarda verimli bir şekilde çalıştığını gösteriyor.

14. GMC: Grafik Tabanlı Çok Görünümlü Kümeleme

Çoklu görünüm verileri için mevcut kümeleme yöntemleri, farklı görünümlerin ağırlıklarına fazla dikkat etmedikleri için son kümeyi oluşturmak için fazladan bir adım gerektirir. Ayrıca, tüm görünümlerin sabit grafik benzerlik matrisleri üzerinde işlev görürler. Ve bu, bir sonraki veri madenciliği projeniz için mükemmel bir fikir!

Yeni bir Grafik tabanlı Çoklu Görünüm Kümeleme (GMC) bu sorunu çözebilir ve önceki alternatiflerden daha iyi sonuçlar verebilir. Tüm görünümler için veri grafiği matrislerini ağırlıklandıran ve doğrudan son kümeleri oluşturan birleşik bir matris türeten bir füzyon tekniğidir. Projenin diğer özellikleri şunlardır:

• Bir ayar parametresi kullanmadan veri noktalarının istenen sayıda kümeye bölünmesi. Bunun için birleştirilmiş matrisin Laplacian matrisine bir rank kısıtlaması uygulanır.
• Yinelemeli bir optimizasyon algoritması ile amaç fonksiyonunun optimizasyonu

15. ITS: Akıllı Ulaşım Sistemi

Çok amaçlı bir trafik çözümü genellikle aşağıdaki hususları sağlamayı amaçlar:

• Taşıma hizmetinin verimliliği
• Taşıma güvenliği
• Trafik sıkışıklığında azalma
• Potansiyel yolcuların tahmini
• Yeterli kaynak tahsisi

Bir şehirde otobüs tarifesi sürecini optimize etmek için yukarıdaki sistemi kullanan bir proje düşünün. ITS, yeni başlayanlar için ilginç veri madenciliği projelerinden biridir. Ünlü bir otobüs hizmeti şirketinden son üç yılın verilerini alabilir ve yolcu tahminlerini yürütmek için tek değişkenli çok doğrusal regresyon uygulayabilirsiniz. Ayrıca, bir Genel Algoritma'da optimizasyon için gereken minimum veriyolu sayısını hesaplayabilirsiniz. Son olarak, ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE) ve ortalama mutlak sapma (MAD) gibi istatistiksel teknikleri kullanarak sonuçlarınızı doğrularsınız.

Ayrıca okuyun: Veri Bilimi Proje Fikirleri

16. Şehir turizmi için TourSense

Otobüsler, metrolar vb. ile ilgili şehir ölçeğindeki ulaşım verileri de turist tanımlama ve tercih analitiği için kullanılabilir. Ancak anketler ve sosyal medya gibi geleneksel veri kaynaklarına güvenmek, yetersiz kapsama ve bilgi gecikmesine neden olabilir. TourSense projesi, bu tür eksikliklerin nasıl geçersiz kılınacağını ve daha değerli içgörülerin nasıl sağlanacağını gösterir. Bu araç, ulaşım operatörleri ve tur acentelerinden turistlere kadar çok çeşitli paydaşlar için faydalı olacaktır. Bu, yeni başlayanlar için mükemmel veri madenciliği projelerinden biridir. Tasarımında yer alan ana adımlar şunlardır:

• Diğer halka açık yolculardan gelen turistleri belirlemek için grafik tabanlı yinelemeli yayılma öğrenme algoritması
• Bir sonraki turlarını öğrenmek ve tahmin etmek için (turistlerin izleme verilerini kullanan) bir turist tercihi analitik modeli
• Analitikten kolay bilgi erişimi sağlamak için etkileşimli bir kullanıcı arayüzü

Veri Madenciliği Projeleri: Sonuç

Bu yazımızda 16 adet veri madenciliği projesini ele aldık. Veri madenciliği becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, bu veri madenciliği projelerine el atmanız gerekir.

Veri madenciliği ve ilişkili alanlar, son birkaç yılda işe alım talebinde bir artış yaşadı. Yukarıdaki veri madenciliği proje konuları ile piyasa trendlerini ve gelişmelerini takip edebilirsiniz. Bu nedenle, meraklı kalın ve bilginizi güncellemeye devam edin!

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.