Pythonのトップ8データマイニングプロジェクトとトピック[新入生向け]

データマイニングスキルをテストしますか？ この記事ではPythonのトップデータマイニングプロジェクトを紹介するので、あなたは適切な場所に来ました。 あなたの興味と要件に一致する次のいずれかを選択してください。

すべてのプロジェクトについて詳細に説明したので、各プロジェクトを簡単に理解して、すぐに作業を開始できます。

Pythonでのトップデータマイニングプロジェクトのアイデア

1.観光のためのTourSense

TourSenseプロジェクトは、課題を探している上級生向けのPythonで最高のデータマイニングプロジェクトのアイデアの1つです。 TourSenseは、都市規模の交通データを使用した嗜好分析と観光客識別のためのフレームワークです。 これは、ソーシャルメディアや調査などの観光関連のデータマイニングに使用される従来のデータソースの制限を克服することに焦点を当てています。

このプロジェクトでは、観光客の好みの分析モデルを設計する必要があるため、このプロジェクトの機械学習の基本に精通していることが重要です。 ソリューションには、クライアントの使用を簡素化するための機能的でインタラクティブなユーザーインターフェイスが必要です。

ソリューションは、実際のデータセットを調べて、その中から観光客を特定できる必要があります。 観光客識別システムと嗜好分析モデルの組み合わせは、ユーザーが潜在的な顧客についてより多くの情報に基づいた意思決定を行い、その地域の観光動向を理解するのに役立ちます。

このようなツールは、旅行代理店、ホテル、リゾート、および旅行およびホスピタリティセクターで運営されている他の多くの企業に最適です。 これらの業界でPythonスキルを使用することに興味がある場合は、このプロジェクトを試してみてください。

2.高度道路交通システム

このプロジェクトでは、交通管理を簡素化する多目的交通システムを作成します。 これは、公共部門で技術スキルを活用したいと考えている人にとっては素晴らしいプロジェクトです。

交通モデルでは、輸送システムが乗客にとって効率的で安全な状態を維持できるようにする必要があります。 高度道路交通システムでは、評判の高いバスサービス会社から過去3年間のデータを取得できます。 データを取得したら、単変量重回帰を適用して、システムの乗客を予測する必要があります。

これで、高度道路交通システムに必要なバスの最小数を計算できます。 これらの手順を完了したら、平均絶対偏差（MAD）や平均絶対パーセント誤差（MAPE）などの統計的実装を使用して結果を検証する必要があります。

初心者は、データをマイニングし、トランスポート（必要なバス数など）を管理する最適化されたシステムを作成することに集中できます。 プロジェクトをよりやりがいのあるものにしたい場合は、適切なリソースを割り当てる機能を追加し、通勤のタイミングと統計を確認することで交通渋滞を減らすことができます。

このプロジェクトは、データサイエンスの知識の複数のセクションをテストし、それらがどのように相互に関連しているかを理解するのに役立ちます。

3.グラフベースのマルチビュークラスタリング

すべてのビューのデータグラフマトリックスを重み付けし、結合されたマトリックスを生成して最終的なクラスターを提供する、グラフベースのマルチビュークラスタリングモデルを設計します。

グラフベースのマルチビュークラスタリング（GMC）は、従来のクラスタリングソリューションよりも大幅に優れています。これは、従来のクラスタリングソリューションでは、最終的なクラスターを個別に作成する必要があるためです。 従来のクラスタリング手法では、すべてのビューの重みにあまり注意が払われていません。これは、最終的な行列を生成するための非常に影響力のある要素です。 その上、それらはすべて、すべてのビューの固定グラフ類似性マトリックスで動作します。

適切に機能するGMCベースのソリューションを作成して実装すること自体が課題です。 ただし、ノッチを上げたい場合は、調整パラメーターを使用せずに、データポイントを必要なクラスターに分割できます。 同様に、反復最適化アルゴリズムを使用して目的関数を最適化できます。

このプロジェクトに取り組むことで、データサイエンスで最も人気のある分類ソリューションの1つであるクラスタリングアルゴリズムとその実装に慣れることができます。

4.消費パターンの予測

最近、消費者データとビジネスデータが大幅に増加しています。 オンラインショッピングから食べ物の注文まで、人々が毎日大量のデータを生成する多くの分野があります。 企業は予測モデルを使用して、ユーザーに新しい製品やサービスを提案します。 これにより、顧客が売上を生み出す可能性が最も高いパーソナライズされた提案を確実に得られるようにしながら、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

従来のレコメンデーションシステムは、ユーザーが入力した興味などの単純なデータに依存できますが、完全に機能する効果的なレコメンデーションシステムには、ユーザーの過去の行動（過去の購入、いいねなど）に関するデータが必要です。

この問題に取り組むために、新しいイベントと繰り返されるイベントの両方を持つ混合モデルを作成します。 これは、活用と探索に関するユーザーの好みに応じて、正確な消費予測を提供することに重点を置いています。 これは、実際のデータセットを使用して実験的な分析を実行する必要があるため、Pythonで最も独特なデータマイニングプロジェクトのアイデアの1つです。

経験と専門知識に応じて、適切な数のデータソースを選択できます。

このプロジェクトでは、複数のソースからのデータマイニングの経験を積むことができます。 また、機械学習とデータサイエンスで重要なトピックであるレコメンデーションシステムについても学びます。

5.社会的影響モデリング

このプロジェクトでは、ユーザーの関心のシーケンシャルモデリングを行うため、ディープラーニングに精通している必要があります。 まず、2つのデータセット（EpinionsとYelp）の予備分析を実行する必要があります。 その後、意思決定や時間的自己相関への社会的影響を含む、ユーザーとその社会的サークルの統計的に連続した行動を発見します。

最後に、SA-LSTM（Social-Aware Long Short-Term Memory）ディープラーニングモデルを使用します。このモデルは、関心のあるポイントと、特定のユーザーが次に訪問または購入するアイテムの種類を予測できます。

ディープラーニングの研究に興味がある場合、これは確かにPythonで最高のデータマイニングプロジェクトの1つです。 ディープラーニングの基本と、ディープラーニングモデルがどのように機能するかを理解できます。 また、実際のアプリケーションでディープラーニングモデルを使用する方法についても学習します。

6.自動化された性格分類

性格検査を試しましたか？ あなたがそれらを楽しいと思うなら、あなたは確かにこのプロジェクトに取り組むのが好きでしょう。

このデータマイニングプロジェクトでは、性格予測システムを作成します。 このようなシステムは、候補者の気質とさまざまな役割との互換性を予測するのに役立つため、キャリアガイダンスやカウンセリングに多くの用途があります。

これは、経営と人材に関心のある学生にとって特に興味深いプロジェクトです。 過去の分類パターンと参加者から提供された入力データに従って、参加者をさまざまな性格タイプに分類する性格分類ソリューションを作成します。

これは上級レベルのプロジェクトであり、それに取り組むための複数のデータサイエンスの概念に精通している必要があることに注意してください。 パーソナリティ分類システムは、パーソナリティ関連データを専用データベースに保存し、すべてのユーザーに関連する特性を収集し、参加者の入力から必要な機能を抽出して調査し、データベースに存在するユーザーの行動とパーソナリティ関連をリンクする必要があります。 出力は、参加者の性格タイプの予測になります。

7.感情分析と意見マイニング

感情分析は、組織が顧客が製品やサービスをどのように認識しているかに関する情報を取得するのに役立つプロセスと手法のコレクションです。 これは、組織が特定の製品またはサービスに対する顧客の反応を理解するのに役立ちます。 ソーシャルメディアの出現により、ここ数年で感情分析の重要性が大幅に高まっています。

このプロジェクトでは、ブランドのコンテンツ（ソーシャルメディアの投稿、ツイート、ブログ記事など）を収集するためのデータマイニングを実行する単純な感情分析ツールを作成します。 その後、システムはコンテンツをチェックし、事前に選択されたポジティブおよびネガティブな単語やフレーズのコレクションと比較する必要があります。

ポジティブなフレーズや単語には、「優れたカスタマーサービス」、「優れた」、「いい」などが含まれる場合があります。ネガティブな単語やフレーズについても同じことが言えます。 比較を行った後、ソリューションは、顧客が特定の製品またはサービスをどのように認識しているかについての判断を下します。

8.実用的なPEKスキーム

これはサイバーセキュリティ愛好家のためのプロジェクトです。 ここでは、キーワード検索を使用した公開暗号化（PEKS）ソリューションを作成します。 これは、電子メールの漏洩を防ぎ、その結果、機密情報や通信の漏洩を防ぐのに役立ちます。 このソリューションにより、ユーザーは暗号化された大規模な電子メールデータベースをすばやく調べて、ブール検索やマルチキーワード検索を実行できるようになります。 このソリューションでは、これらの機能の実行中にユーザーの追加情報が漏洩しないようにする必要があることに注意してください。

公開鍵暗号化システムでは、システムには秘密鍵と公開鍵の2つの鍵があります。 メッセージの受信者は秘密鍵を保持しますが、公開鍵は誰でも利用できます。

結論

Pythonでデータマイニングプロジェクトに取り組むことで、データサイエンスとその実装について多くのことを学ぶことができます。 データマイニングはデータサイエンスの重要な側面であり、データサイエンスでのキャリアを追求したい場合は、このスキルに精通している必要があります。 Pythonでのこれらのデータマイニングプロジェクトのアイデアは、確かにデータマイニングの要点を解決するのに役立ちます。

ただし、より個別化された学習体験が必要な場合は、データサイエンスコースを受講することをお勧めします。 データマイニングを含むデータサイエンスの専門家になるために必要なすべてのスキルを教えてくれます。 あなたはあなたの質問に答え、あなたの疑問を解決し、そしてコースを通してあなたを導くであろう業界の専門家の指導の下で学びます。

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