前 4 大數據分析項目創意:從初學者到專家級別 [2022]

已發表: 2021-01-05

數據分析可以提供一種很有前途的方式來啟動你的職業生涯,但獲得任何潛在雇主注意的關鍵是讓你的數據分析項目看起來像樣。 一個有抱負的數據分析師必須在不同的領域工作,並獲得可以轉化為您下一個傑出的數據分析師項目理念的見解

在當今時代,企業尋找了解特定行業挑戰的數據分析師,因此在他們的簡歷中找到任何相關項目。 決定一個項目想法只是因為它龐大的代碼和過度使用的概念而感到害怕,這可能是一項艱鉅的任務。 這正是我們為您帶來數據分析項目理念的融合的原因,這些理念將幫助您練習智能地處理海量數據集。 數據分析是數據科學在線課程的重要組成部分。

在開始之前,您必須了解您願意使用的項目類型:

初學者:這些級別的項目可以非常熟悉和舒適地工作。 對於任何從數據分析開始的人來說,這樣的項目不需要大量的應用技術。 相反,在簡單算法的幫助下,您可以輕鬆前進。

中級:這通常包括使用大中型數據集群,並且需要對數據挖掘原理有充分的理解。 它可能還需要應用機器學習技術,因此建議經驗豐富的數據分析師使用。

高級或專家:對於希望基於真實數據集構建雄心勃勃的項目的行業資深人士來說,此類項目可能是黃金。 從神經網絡到對高維數據的深入分析,這些項目需要創造力、專業知識和洞察力的完美結合。

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目錄

數據分析項目創意 - 初級

1. 探索性數據分析項目 (EDA)

如果沒有探索性數據分析,數據分析師的工作仍然是不完整的——這是研究數據並得出模式或發現的階段。 它概述了數據分析的整體特徵,並通過數據建模技術對其進行了理解。 發現數字異常需要長時間、詳盡的會議,探索性數據分析是完成它的完美方式。

EDA 通常可以通過兩種方式完成:一是藉助圖形或非圖形,二是藉助單變量或雙變量量。 對於繼續進行任何數據分析項目,IBM 分析社區可以證明是一個充足的資源。

在構建 EDA 項目時可能有用的主題是:

  • 了解數據並提出有意義且相關的假設
  • 使用數據可視化或算法解決問題
  • 發現數據趨勢
  • 了解變量之間的關係並以圖表的形式與數據可視化進行交互。

相關的實地研究可以是健康行業,您可以通過多種方式提供幫助,從了解缺少醫生的預約趨勢到缺少設備。

2. 情緒分析

對於數據分析師來說,進行情緒分析項目的目標可能是根據觀眾的情緒了解他們的積極或消極兩極。 此類提取可以幫助了解您的觀眾對特定想法的一般看法,基於他們在網站、社交媒體句柄等上分享的意見。各種類別可以是快樂、憤怒、悲傷、好奇等。

對於使用該框架的專業人士,R 還可以在“janeaustenR”包中找到相關數據集。 由於差異基於詞云,因此數據組及其對應的情緒之間可以有明顯的區別。 此類數據分析項目有助於:

任何品牌的在線聲譽管理 - 社交媒體監控

  • 特別有助於跟踪和了解消費者對您的品牌的一般看法
  • 突出重點關注領域
  • 任何發展,例如影響者活動更新

競爭對手分析

  • 幫助您獲得有關市場的獨家見解並保持領先於競爭對手
  • 跨各種數字平台整理信息
  • 開發商業智能

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數據分析項目創意 - 中級

3. 構建聊天機器人

對於在線企業來說勢在必行,聊天機器人因其眾多功能而成為趨勢。 它們可以幫助自動化客戶服務流程,並節省時間和資源。 借助人工智能和機器學習技術,強大的聊天機器人無處不在——從消息應用程序的自動消息到智能可穿戴設備。

聊天機器人是一個智能程序,它通過聊天界面模擬與用戶的真實交互。 通過這種方式,這些機器人會對任何書面或口頭查詢做出反應並理解對話。 當他們有自我意識時,他們的互動越多,他們就越聰明。

作為一名數據分析師,真正的挑戰是根據聊天機器人對用戶請求的理解潛力以及將其清楚地傳達給用戶的能力來了解聊天機器人的性能質量。 由於聊天機器人可以是特定領域的,需要聊天機器人來解決問題,也可以是開放領域,用戶可以在其中提出來自任何行業的詢問——該項目有很大的空間。

使用 Python 和 Intents json 數據集文件,分析師需要藉助多個模型來研究龐大的數據集和棘手的語言。 此類模型可以幫助增強和改進客戶支持。

結帳:印度的數據分析師薪水

數據分析項目創意 - 專家級

4.電影推薦系統

構建用戶定制服務的最基本方法之一,即構建穩定的電影推薦系統,可能並不像聽起來那麼容易。 由於這個概念是基於抽象的點擊方法,機器學習將會有大量的實現。 您需要廣泛訪問用戶的電影瀏覽歷史、偏好等大型數據集。

協同過濾等方法可能有助於理解用戶行為。 因此,要消除任何系統漏洞,您可以使用 R 和數據集 MovieLens 等框架。 矩陣分解和驚喜模型選擇也可以方便地通過數據集進行引導。

像 Netflix 這樣的品牌使用此類數據分析項目可能意味著艱苦的工作,即使對於行業專家也是如此。

另請閱讀: R 中的數據科學項目

概括

展示您的技能的最佳方式是研究更新、獨特的數據分析項目創意 只有在您獲得該領域的經驗並接觸到各種行業專業挑戰時,它才會出現。 最重要的是,保持積極態度並建立項目是正確的方法!

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