Top 8 Data-Mining-Projekte und -Themen in Python [für Studienanfänger]

Möchten Sie Ihre Data-Mining-Fähigkeiten testen? Dann sind Sie hier genau richtig, denn dieser Artikel zeigt Ihnen die besten Data-Mining-Projekte in Python. Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus, die Ihren Interessen und Anforderungen entspricht.

Wir haben jedes Projekt im Detail besprochen, damit Sie es leicht verstehen und sofort mit der Arbeit beginnen können.

Top-Ideen für Data-Mining-Projekte in Python

1. TourSense für den Tourismus

Das TourSense-Projekt gehört zu den besten Data-Mining-Projektideen in Python für fortgeschrittene Studenten, die eine Herausforderung suchen. TourSense ist ein Framework für Präferenzanalysen und Touristenidentifikation unter Verwendung von Verkehrsdaten auf Stadtebene. Es konzentriert sich darauf, die Grenzen der herkömmlichen Datenquellen zu überwinden, die für das tourismusbezogene Data Mining wie soziale Medien und Umfragen verwendet werden.

In diesem Projekt müssen Sie ein Analysemodell für Touristenpräferenzen entwerfen, daher ist es für dieses Projekt unerlässlich, mit den Grundlagen des maschinellen Lernens vertraut zu sein. Ihre Lösung sollte eine funktionale und interaktive Benutzeroberfläche haben, um die Nutzung für einen Kunden zu vereinfachen.

Ihre Lösung sollte in der Lage sein, echte Datensätze zu durchsuchen und Touristen darin zu identifizieren. Die Kombination des Touristenidentifikationssystems und des Präferenzanalysemodells wird den Benutzern helfen, fundiertere Entscheidungen über ihre potenziellen Kunden zu treffen und die Tourismustrends in ihren Gebieten zu verstehen.

Ein Tool wie dieses wäre perfekt für Reisebüros, Hotels, Resorts und viele andere Unternehmen, die im Reise- und Gastgewerbe tätig sind. Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre Python-Kenntnisse in diesen Branchen einzusetzen, sollten Sie sich an diesem Projekt versuchen.

2. Intelligentes Transportsystem

In diesem Projekt erstellen Sie ein Mehrzweck-Verkehrssystem, das die Verkehrsverwaltung vereinfacht. Es ist ein hervorragendes Projekt für alle, die ihre technischen Fähigkeiten im öffentlichen Sektor einsetzen möchten.

Ihr Verkehrsmodell müsste sicherstellen, dass das Verkehrssystem für seine Fahrgäste effizient und sicher bleibt. Für Ihr intelligentes Transportsystem können Sie die Daten der letzten drei Jahre von einem renommierten Busunternehmen nehmen. Nachdem Sie die Daten erfasst haben, sollten Sie eine univariate multilineare Regression anwenden, um Passagiere für Ihr System zu prognostizieren.

Jetzt können Sie die minimale Anzahl von Bussen berechnen, die für Ihr intelligentes Transportsystem erforderlich sind. Wenn Sie mit diesen Schritten fertig sind, müssen Sie die Ergebnisse mit statistischen Implementierungen wie der mittleren absoluten Abweichung (MAD) oder dem mittleren absoluten prozentualen Fehler (MAPE) validieren.

Als Anfänger können Sie sich darauf konzentrieren, einfach die Daten zu sammeln und das optimierte System zu erstellen, das den Transport verwaltet (z. B. die erforderliche Anzahl von Bussen). Wenn Sie das Projekt anspruchsvoller gestalten möchten, können Sie die Funktionalität der Zuweisung angemessener Ressourcen und der Reduzierung von Verkehrsstaus hinzufügen, indem Sie das Timing und die Statistiken des Arbeitswegs überprüfen.

Dieses Projekt hilft Ihnen dabei, mehrere Bereiche Ihres Data-Science-Wissens zu testen und zu verstehen, wie sie miteinander verknüpft sind.

3. Graphbasiertes Multi-View-Clustering

Sie entwerfen ein diagrammbasiertes Multi-View-Clustering-Modell, das Datendiagrammmatrizen für alle Ansichten gewichtet und eine kombinierte Matrix generiert, die Ihnen die endgültigen Cluster liefert.

Graphbasiertes Multi-View-Clustering (GMC) ist deutlich besser als die herkömmlichen Clustering-Lösungen, da letztere erfordern, dass Sie einen endgültigen Cluster separat erstellen. Die herkömmlichen Clustering-Methoden schenken der Gewichtung jeder Ansicht nicht viel Aufmerksamkeit, was ein sehr einflussreicher Faktor für die Erzeugung der endgültigen Matrix ist. Darüber hinaus arbeiten sie alle mit festen Graphenähnlichkeitsmatrizen für alle Ansichten.

Das Erstellen und Implementieren einer ordnungsgemäß funktionierenden GMC-basierten Lösung ist eine Herausforderung für sich. Wenn Sie jedoch eine Stufe höher gehen möchten, können Sie die Datenpunkte in die erforderlichen Cluster aufteilen, ohne einen Optimierungsparameter zu verwenden. Auf ähnliche Weise können Sie die Zielfunktion mit einem iterativen Optimierungsalgorithmus optimieren.

Die Mitarbeit an diesem Projekt macht Sie mit Clustering-Algorithmen und deren Implementierung vertraut, die zu den beliebtesten Klassifikationslösungen in der Datenwissenschaft gehören.

4. Vorhersage des Verbrauchsmusters

In letzter Zeit gab es einen massiven Anstieg der Verbraucher- und Geschäftsdaten. Vom Online-Shopping bis zur Bestellung von Lebensmitteln gibt es heute viele Bereiche, in denen Menschen täglich Tonnen von Daten generieren. Unternehmen nutzen Vorhersagemodelle, um ihren Nutzern neue Produkte oder Dienstleistungen vorzuschlagen. Auf diese Weise können sie ihre Benutzererfahrung verbessern und gleichzeitig sicherstellen, dass der Kunde personalisierte Vorschläge erhält, die die höchste Chance haben, Verkäufe zu generieren.

Während sich ein herkömmliches Empfehlungssystem auf einfache Daten wie die eingegebenen Interessen des Benutzers verlassen kann, benötigen Sie für ein voll funktionsfähiges und effektives Empfehlungssystem Daten über das vergangene Verhalten des Benutzers (vergangene Einkäufe, Likes usw.).

Um dieses Problem anzugehen, erstellen Sie ein Mischungsmodell, das sowohl neue als auch wiederholte Ereignisse enthält. Es konzentriert sich darauf, genaue Verbrauchsvorhersagen gemäß den Präferenzen des Benutzers in Bezug auf Ausbeutung und Erkundung zu geben. Dies ist eine der eigentümlichsten Data-Mining-Projektideen in Python, da Sie experimentelle Analysen unter Verwendung von Datensätzen aus der realen Welt durchführen müssen.

Abhängig von Ihrer Erfahrung und Ihrem Fachwissen können Sie die richtige Anzahl von Datenquellen auswählen.

Dieses Projekt vermittelt Ihnen Erfahrung im Mining von Daten aus mehreren Quellen. Sie lernen auch Empfehlungssysteme kennen, die ein wichtiges Thema im maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft sind.

5. Modellierung des sozialen Einflusses

Dieses Projekt erfordert, dass Sie mit Deep Learning vertraut sind, da Sie eine sequentielle Modellierung von Benutzerinteressen durchführen. Zunächst müssen Sie eine vorläufige Analyse von zwei Datensätzen (Epinions und Yelp) durchführen. Danach entdecken Sie die statistisch sequenziellen Aktionen ihrer Benutzer und ihrer sozialen Kreise, einschließlich des sozialen Einflusses auf die Entscheidungsfindung und der zeitlichen Autokorrelation.

Schließlich verwenden Sie das Deep-Learning-Modell SA-LSTM (Social-Aware Long Short-Term Memory), das die Points of Interest und die Art der Artikel vorhersagen kann, die ein bestimmter Benutzer das nächste Mal besuchen oder kaufen wird.

Wenn Sie daran interessiert sind, Deep Learning zu studieren, dann ist dies sicherlich eines der besten Data-Mining-Projekte in Python für Sie. Es macht Sie mit den Grundlagen des Deep Learning und der Funktionsweise eines Deep-Learning-Modells vertraut. Außerdem erfahren Sie, wie Sie ein Deep-Learning-Modell in realen Anwendungen einsetzen können.

6. Automatisierte Persönlichkeitsklassifizierung

Haben Sie Persönlichkeitstests ausprobiert? Wenn Sie sie angenehm finden, würden Sie sicherlich gerne an diesem Projekt arbeiten.

In diesem Data-Mining-Projekt erstellen Sie ein Persönlichkeitsvorhersagesystem. Ein solches System hat viele Anwendungen in der Karriereberatung und -beratung, da es dabei hilft, das Temperament eines Kandidaten und die Kompatibilität mit verschiedenen Rollen vorherzusagen.

Dies ist ein besonders interessantes Projekt für Studierende, die sich für Management und Human Resources interessieren. Sie erstellen eine Persönlichkeitsklassifizierungslösung, die die Teilnehmer anhand der bisherigen Klassifizierungsmuster und der von den Teilnehmern bereitgestellten Eingabedaten in verschiedene Persönlichkeitstypen einteilt.

Beachten Sie, dass es sich um ein fortgeschrittenes Projekt handelt und Sie mit mehreren datenwissenschaftlichen Konzepten vertraut sein sollten, um daran zu arbeiten. Ihr Persönlichkeitsklassifizierungssystem sollte die persönlichkeitsbezogenen Daten in einer eigenen Datenbank speichern, die zugehörigen Merkmale jedes Benutzers sammeln, die erforderlichen Merkmale aus den Eingaben eines Teilnehmers extrahieren, sie untersuchen und das Benutzerverhalten und die persönlichkeitsbezogenen Daten in der Datenbank verknüpfen. Die Ausgabe wäre eine Vorhersage des Persönlichkeitstyps des Teilnehmers.

7. Stimmungsanalyse und Meinungsforschung

Die Stimmungsanalyse ist eine Sammlung von Prozessen und Techniken, die Organisationen dabei helfen, Informationen darüber zu erhalten, wie ihre Kunden ihre Produkte oder Dienstleistungen wahrnehmen. Es hilft Unternehmen, die Reaktion ihrer Kunden auf ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung zu verstehen. Durch das Aufkommen von Social Media hat die Bedeutung der Stimmungsanalyse in den letzten Jahren stark zugenommen.

In diesem Projekt erstellen Sie ein einfaches Stimmungsanalyse-Tool, das Data Mining zum Sammeln von Inhalten zu einer Marke durchführt (Social-Media-Posts, Tweets, Blog-Artikel usw.). Danach müsste Ihr System den Inhalt prüfen und mit einer vorselektierten Sammlung positiver und negativer Wörter und Phrasen vergleichen.

Einige positive Sätze oder Wörter können „guter Kundenservice“, „ausgezeichnet“, „nett“ usw. beinhalten. Dasselbe gilt für negative Wörter und Sätze. Nach Durchführung des Vergleichs würde die Lösung das Urteil darüber abgeben, wie die Kunden ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung wahrnehmen.

8. Praktisches PEKs-Schema

Dies ist ein Projekt für Cybersicherheits-Enthusiasten. Hier erstellen Sie eine PEKS-Lösung (Public Encryption with Keyword Search). Es hilft bei der Verhinderung von E-Mail-Lecks und als Folge davon, dass vertrauliche Informationen und Kommunikation durchsickern. Die Lösung würde es Benutzern ermöglichen, eine große verschlüsselte E-Mail-Datenbank schnell zu durchsuchen und ihnen dabei helfen, boolesche und Multi-Keyword-Suchen durchzuführen. Denken Sie daran, dass die Lösung sicherstellen würde, dass keine zusätzlichen Informationen eines Benutzers durchgesickert sind, während diese Funktionen ausgeführt werden.

In einem Verschlüsselungssystem mit öffentlichem Schlüssel hat das System zwei Schlüssel, einen privaten und einen öffentlichen. Der Empfänger der Nachricht behält den privaten Schlüssel, während der öffentliche Schlüssel für alle verfügbar bleibt.

Fazit

Die Arbeit an Data-Mining-Projekten in Python kann Ihnen viel über Data Science und ihre Implementierungen beibringen. Data Mining ist ein wesentlicher Aspekt der Datenwissenschaft, und wenn Sie eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben, müssen Sie sich mit dieser Fähigkeit auskennen. Diese Data-Mining-Projektideen in Python würden Ihnen sicherlich dabei helfen, das Wesentliche des Data-Mining zu beherrschen.

Wenn Sie jedoch eine individuellere Lernerfahrung wünschen, empfehlen wir Ihnen, einen Data Science-Kurs zu belegen. Es würde Ihnen alle notwendigen Fähigkeiten beibringen, um ein Data Science-Profi zu werden, einschließlich Data Mining. Sie lernen unter Anleitung von Branchenexperten, die Ihre Fragen beantworten, Ihre Zweifel ausräumen und Sie durch den Kurs führen.

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