面向初学者的 13 个终极大数据项目理念和主题 [2022]

大数据项目理念

大数据是一个令人兴奋的主题。 它可以帮助您找到原本不会注意到的模式和结果。 这种技能需求量很大，您可以通过学习它来快速提升您的职业生涯。 所以，如果你是一个大数据初学者，你能做的最好的事情就是研究一些大数据项目的想法。

在 upGrad，我们相信实用的方法，因为仅靠理论知识在实时工作环境中无济于事。 在本文中，我们将探讨一些有趣的大数据项目想法，初学者可以利用这些想法来测试他们的大数据知识。 在本文中，您将找到适合初学者亲身体验大数据的顶级大数据项目创意

然而，仅仅了解大数据的理论对你帮助不大。 你需要练习你学到的东西。
但是你会怎么做呢？

您可以在大数据项目中练习您的大数据技能。 项目是测试您的技能的好方法。 它们也非常适合您的简历。

你不会相信这个项目如何改变了学生的职业生涯

做大数据项目可能会遇到什么问题

大数据存在于许多行业。 因此，您也会发现各种各样的大数据项目主题。

除了各种各样的项目想法外，大数据分析师在从事此类项目时还面临着许多挑战。

它们是：

有限的监控解决方案

您在监控实时环境时可能会遇到问题，因为没有多少解决方案可用于此目的。

这就是为什么在开始项目之前，您应该熟悉在大数据分析中需要使用的技术。

时间问题

数据分析中的一个常见问题是数据虚拟化期间的输出延迟。 这些工具中的大多数都需要高级别的性能，这会导致这些延迟问题。

由于输出生成的延迟，数据虚拟化会出现时序问题。

高级脚本的要求

在处理大数据分析项目时，您可能会遇到需要比您熟悉的更高级别脚本的工具或问题。

在这种情况下，您应该尝试更多地了解该问题并询问其他人。

数据隐私和安全

在处理您可用的数据时，您必须确保所有数据保持安全和私密。

数据泄漏可能会对您的项目和工作造成严重破坏。 有时用户也会泄露数据，因此您必须牢记这一点。

工具不可用

您不能仅使用一种工具进行端到端测试。 您应该弄清楚完成特定项目需要使用哪些工具。

当您在特定设备上没有合适的工具时，可能会浪费大量时间并造成很多挫败感。

这就是为什么在开始项目之前您应该拥有所需的工具。

数据集太大

您可能会遇到一个太大而无法处理的数据集。 或者，您可能还需要验证更多数据才能完成项目。

确保定期更新数据以解决此问题。 您的数据也可能有重复项，因此您也应该删除它们。

在从事大数据项目时，请记住以下几点来解决这些挑战：

• 使用正确的硬件和软件工具组合，以确保您的工作不会因为缺乏相同的工具而受到阻碍。
• 彻底检查您的数据并删除任何重复项。
• 遵循机器学习方法以获得更好的效率和结果。
• 您需要在大数据分析项目中使用哪些技术：

对于初学者级的大数据项目，我们推荐以下技术：

• 开源数据库
• C++、Python
• 云解决方案（如 Azure 和 AWS）
• SAS
• R（编程语言）
• 画面
• PHP 和 Javascript

这些技术中的每一种都将帮助您处理不同的领域。 例如，您将需要使用云解决方案来存储和访问数据。

另一方面，您将需要使用 R 来使用数据科学工具。 这些都是您在处理大数据项目创意时需要面对和解决的所有问题。

如果您不熟悉我们上面提到的任何技术，您应该在进行项目之前了解相同的技术。 您尝试的大数据项目创意越多，您获得的经验就越多。

否则，你很容易犯很多本可以很容易避免的错误。

因此，这里有一些初学者可以研究的大数据项目想法：

大数据项目理念：初学者级别

这份面向学生的大数据项目创意列表适合初学者和刚开始接触大数据的人。 这些大数据项目的想法将使您具备在大数据开发人员的职业生涯中取得成功所需的所有实用性。

此外，如果您正在寻找最后一年的大数据项目创意，这份清单应该会让您继续前进。 所以，事不宜迟，让我们直接跳入一些大数据项目的想法，这些想法将加强你的基础，让你爬上阶梯。

我们知道作为初学者找到正确的项目想法是多么具有挑战性。 你不知道你应该做什么，你也看不到它会给你带来什么好处。

这就是为什么我们准备了以下大数据项目列表，以便您可以开始研究它们：让我们从大数据项目的想法开始。

1. 对 1994 年人口普查收入数据进行分类

开始为学生尝试动手大数据项目的最佳想法之一就是从事这个项目。 您必须建立一个模型来根据可用数据预测美国个人的收入是多于还是少于 50,000 美元。

一个人的收入取决于很多因素，你必须考虑每一个因素。

您可以在此处找到该项目的数据。

2. 分析芝加哥的犯罪率

执法机构在大数据的帮助下发现犯罪行为的模式。 这样做有助于机构预测未来事件并帮助他们降低犯罪率。

您必须找到模式、创建模型，然后验证您的模型。

您可以在此处获取该项目的数据。

3.文本挖​​掘项目

这是适合初学者的优秀深度学习项目创意之一。 文本挖掘的需求量很大，它将帮助您展示您作为数据科学家的优势。 在这个项目中，您必须对提供的文档进行文本分析和可视化。

您将不得不使用自然语言处理技术来完成此任务。

您可以在此处获取数据。

大数据项目理念：高级

4. 网络安全大数据

该项目将研究大量数据中的长期和时间不变的依赖关系。 这个大数据项目的主要目的是通过利用复杂的多变量时间序列数据的漏洞披露趋势来解决现实世界的网络安全问题。 该网络安全项目旨在建立一个创新且强大的统计框架，以帮助您深入了解披露动态及其有趣的依赖结构。

5.健康状况预测

这是有趣的大数据项目理念之一。 这个大数据项目旨在基于海量数据集预测健康状况。 它将涉及创建一个机器学习模型，该模型可以根据用户的健康属性准确分类用户，以确定他们是否患有心脏病。 决策树是用于分类的最佳机器学习方法，因此，它是该项目的理想预测工具。 特征选择方法将有助于提高 ML 模型的分类精度。

6. 云服务器异常检测

在这个项目中，将为流式传输大型数据集实施异常检测方法。 提议的项目将通过利用两种核心算法——状态总结和新颖的嵌套弧隐藏半马尔可夫模型 (NAHSMM) 来检测云服务器中的异常。 虽然状态摘要将从原始序列中提取使用行为反射状态，但 NAHSMM 将创建一个带有取证模块的异常检测算法，以获得训练阶段的正常行为阈值。

7. 大数据岗位招聘

招聘是任何公司人力资源部门的一项具有挑战性的工作职责。 在这里，我们将创建一个大数据项目，该项目可以分析从在线发布的真实职位发布中收集的大量数据。 该项目包括三个步骤：

• 识别给定数据集中的四个大数据作业系列。
• 确定公司高度重视的九个同类大数据技能组。
• 根据每个大数据技能集所需的能力水平来表征每个大数据工作系列。

该项目的目标是帮助人力资源部门找到更好的大数据职位招聘。

8. 大数据采集中的恶意用户检测

这是趋势性的深度学习项目理念之一。 在谈论大数据收集时，用户的可信度（可靠性）至关重要。 在这个项目中，我们将计算给定大数据集合中用户的可靠性因子。 为此，项目将可信度划分为熟悉度和相似度可信度。 此外，它将所有参与者根据相似性可信度因子分成小组，然后分别计算每个组的可信度，以降低计算复杂度。 这种分组策略允许项目代表整个特定组的信任级别。

9.旅游行为分析

这是优秀的大数据项目理念之一。 这个大数据项目旨在分析游客行为，以识别游客的兴趣和访问最多的地点，从而预测未来的旅游需求。 该项目包括四个步骤：

• 文本元数据处理以从地理标记图片中提取兴趣候选列表。
• 地理数据聚类以识别每个已识别的旅游兴趣的热门旅游地点。
• 每个旅游兴趣的代表照片身份证明。
• 时间序列建模，通过统计每月的游客数量来构建时间序列数据。

10. 信用评分

该项目旨在探索大数据对信用评分的价值。 该项目背后的主要思想是调查统计和经济模型的性能。 为此，它将使用包含呼叫详细记录以及客户的信用卡和借记账户信息的数据集的独特组合，为信用卡申请人创建适当的记分卡。 这将有助于预测信用卡申请人的信誉。

11. 电价预测

这是有趣的大数据项目理念之一。 该项目旨在通过利用大数据集来预测电价。 该模型利用 SVM 分类器来预测电价。 然而，在 SVM 分类的训练阶段，模型甚至会包含不相关和冗余的特征，这会降低其预测精度。 为了解决这个问题，我们将使用两种方法——灰色相关分析（GCA）和主成分分析。 这些方法有助于选择重要特征，同时消除所有不必要的元素，从而提高模型的分类精度。

12. 巴士节拍

BusBeat 是一种早期事件检测系统，它利用在市区定期行驶的周期性汽车的 GPS 轨迹。 该项目提出了数据插值和基于网络的事件检测技术，以成功地利用 GPS 轨迹数据实现早期事件检测。 数据插值技术有助于利用周期车的主要特征恢复 GPS 数据中的缺失值，并且网络分析估计事件场地位置。

13. Yandex. 交通

Yandex.Traffic 诞生于 Yandex 决定利用其先进的数据分析技能开发一款应用程序，该应用程序可以分析从多个来源收集的信息并显示城市交通状况的实时地图。

在从不同来源收集大量数据后，Yandex.Traffic 分析数据以通过 Yandex.Maps（Yandex 的基于网络的地图服务）在特定城市的地图上绘制准确的结果。 不仅如此，Yandex.Traffic 还可以计算出交通拥堵问题严重的大城市的平均拥堵程度，范围为 0 到 10。 Yandex.Traffic 直接从那些创造交通的人那里获取信息，以准确描绘城市的交通拥堵情况，从而使驾驶员能够互相帮助。

其他主题

• 在 Apache Spark 上使用多变量时间序列预测有效缺失数据
• 保密保存大数据范式和检测协作垃圾邮件
• 在医疗保健应用中使用范式预测混合型多结果
• 使用创新的 MapReduce 机制并扩展 Big HDT 语义数据压缩
• 用于分布式表示的医学文本模型（基于 Skip Gram 方法）

结论

在本文中，我们介绍了顶级大数据项目的想法。 我们从一些您可以轻松解决的初学者项目开始。 一旦你完成了这些简单的项目，我建议你回去，学习更多的概念，然后尝试中间项目。 当您感到自信时，您就可以处理高级项目。 如果你想提高你的大数据技能，你需要掌握这些大数据项目的想法。

从事大数据项目将帮助您找到自己的长处和短处。 完成这些项目将为您提供作为数据科学家工作的真实体验。

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