8 Proyek & Topik Data Mining Teratas dengan Python [Untuk Freshers]

Apakah Anda ingin menguji keterampilan penambangan data Anda? Anda telah datang ke tempat yang tepat karena artikel ini akan menunjukkan kepada Anda proyek penambangan data teratas dengan Python. Pilih salah satu dari berikut ini yang sesuai dengan minat dan persyaratan Anda.

Kami telah membahas setiap proyek secara rinci sehingga Anda dapat memahami masing-masing dengan mudah dan mulai mengerjakannya segera.

Ide Proyek Penambangan Data Teratas dengan Python

1. TourSense untuk Pariwisata

Proyek TourSense adalah salah satu ide proyek penambangan data terbaik dengan Python untuk siswa tingkat lanjut yang mencari tantangan. TourSense adalah kerangka kerja untuk analisis preferensi dan identifikasi wisatawan dengan menggunakan data transportasi skala kota. Ini berfokus pada mengatasi keterbatasan sumber data konvensional yang digunakan untuk penambangan data terkait pariwisata seperti media sosial dan survei.

Dalam proyek ini, Anda harus merancang model analitik preferensi wisatawan, jadi penting untuk memahami dasar-dasar pembelajaran mesin untuk proyek ini. Solusi Anda harus memiliki antarmuka pengguna yang fungsional dan interaktif untuk menyederhanakan penggunaan untuk klien.

Solusi Anda harus dapat melalui kumpulan data nyata dan mengidentifikasi turis di antara mereka. Kombinasi dari sistem identifikasi wisatawan dan model analisis preferensi akan membantu pengguna dalam membuat keputusan yang lebih tepat tentang klien potensial mereka dan memahami tren pariwisata di wilayah mereka.

Alat seperti ini akan sempurna untuk agen perjalanan, hotel, resor, dan banyak perusahaan lain yang beroperasi di sektor perjalanan dan perhotelan. Jika Anda tertarik untuk menggunakan keterampilan Python Anda di industri tersebut, maka Anda harus mencoba proyek ini.

2. Sistem Transportasi Cerdas

Dalam proyek ini, Anda akan membuat sistem lalu lintas multiguna yang menyederhanakan manajemen lalu lintas. Ini adalah proyek yang sangat baik bagi siapa saja yang ingin menggunakan keterampilan teknis mereka di sektor publik.

Model lalu lintas Anda harus memastikan bahwa sistem transportasi tetap efisien dan aman bagi penumpangnya. Untuk sistem transportasi cerdas Anda, Anda dapat mengambil data tiga tahun terakhir dari perusahaan layanan bus terkenal. Setelah Anda mengambil data, Anda harus menerapkan regresi multi-linear uni-variat untuk memperkirakan penumpang untuk sistem Anda.

Sekarang Anda dapat menghitung jumlah minimum bus yang diperlukan untuk sistem transportasi cerdas Anda. Setelah Anda selesai dengan langkah-langkah ini, Anda perlu memvalidasi hasil dengan implementasi statistik seperti deviasi absolut rata-rata (MAD) atau eror persentase absolut rata-rata (MAPE).

Sebagai pemula, Anda dapat berkonsentrasi hanya dengan menambang data dan membuat sistem yang dioptimalkan yang mengelola transportasi (seperti jumlah bus yang diperlukan). Jika Anda ingin membuat proyek lebih menantang, Anda dapat menambahkan fungsionalitas alokasi sumber daya yang memadai, dan mengurangi kemacetan lalu lintas dengan memeriksa waktu dan statistik perjalanan.

Proyek ini akan membantu Anda menguji beberapa bagian dari pengetahuan ilmu data Anda dan memahami bagaimana mereka saling terkait.

3. Pengelompokan Multi-Tampilan Berbasis Grafik

Anda akan merancang model pengelompokan multi-tampilan berbasis grafik yang menimbang matriks grafik data untuk semua tampilan dan menghasilkan matriks gabungan, memberi Anda pengelompokan akhir.

Graph-based multi-view clustering (GMC) secara signifikan lebih baik daripada solusi pengelompokan konvensional karena yang terakhir membutuhkan Anda untuk menghasilkan cluster akhir secara terpisah. Metode pengelompokan konvensional tidak terlalu memperhatikan bobot setiap tampilan, yang merupakan faktor yang sangat berpengaruh untuk menghasilkan matriks akhir. Selain itu, semuanya beroperasi pada matriks kesamaan grafik tetap untuk semua tampilan.

Menciptakan dan menerapkan solusi berbasis GMC yang berfungsi dengan baik merupakan tantangan tersendiri. Namun, jika Anda ingin meningkatkannya, Anda dapat mempartisi titik data ke dalam cluster yang diperlukan tanpa menggunakan parameter penyetelan. Demikian pula, Anda dapat mengoptimalkan fungsi tujuan dengan algoritme pengoptimalan iteratif.

Bekerja pada proyek ini akan membuat Anda terbiasa dengan algoritma pengelompokan dan implementasinya, yang merupakan salah satu solusi klasifikasi paling populer dalam ilmu data.

4. Prediksi Pola Konsumsi

Akhir-akhir ini, ada peningkatan besar-besaran dalam data konsumen dan bisnis. Dari belanja online hingga memesan makanan, sekarang ada banyak area di mana orang menghasilkan banyak data setiap hari. Perusahaan menggunakan model prediktif untuk menyarankan produk atau layanan baru kepada penggunanya. Ini memungkinkan mereka untuk meningkatkan pengalaman pengguna mereka sambil memastikan bahwa pelanggan mendapatkan saran yang dipersonalisasi yang memiliki peluang tertinggi untuk menghasilkan penjualan.

Meskipun sistem rekomendasi konvensional dapat mengandalkan data sederhana seperti minat yang dimasukkan pengguna, tetapi untuk sistem rekomendasi yang berfungsi penuh dan efektif, Anda memerlukan data tentang perilaku pengguna sebelumnya (pembelian sebelumnya, suka, dll.).

Untuk mengatasi masalah ini, Anda akan membuat model campuran yang memiliki peristiwa baru dan berulang. Ini berfokus pada memberikan prediksi konsumsi yang akurat sesuai dengan preferensi pengguna dalam hal eksploitasi dan eksplorasi. Ini adalah salah satu ide proyek penambangan data yang paling aneh di Python karena Anda harus melakukan analisis eksperimental dengan menggunakan kumpulan data dunia nyata.

Bergantung pada pengalaman dan keahlian Anda, Anda dapat memilih jumlah sumber data yang tepat.

Proyek ini akan memberi Anda pengalaman dalam menambang data dari berbagai sumber. Anda juga akan belajar tentang sistem rekomendasi, yang merupakan topik utama dalam pembelajaran mesin dan ilmu data.

5. Pemodelan Pengaruh Sosial

Proyek ini mengharuskan Anda untuk terbiasa dengan pembelajaran mendalam karena Anda akan melakukan pemodelan minat pengguna secara berurutan. Pertama, Anda harus melakukan analisis awal dari dua kumpulan data (Epinions dan Yelp). Setelah itu, Anda akan menemukan tindakan berurutan secara statistik dari pengguna mereka dan lingkaran sosial mereka termasuk pengaruh sosial pada pengambilan keputusan dan autokorelasi temporal.

Terakhir, Anda akan menggunakan model pembelajaran mendalam SA-LSTM (Social-Aware Long Short-Term Memory) yang dapat memprediksi tempat menarik dan jenis barang yang akan dikunjungi atau dibeli pengguna tertentu di lain waktu.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari deep learning maka ini adalah salah satu proyek data mining terbaik dengan Python untuk Anda. Ini akan membuat Anda terbiasa dengan dasar-dasar pembelajaran mendalam dan bagaimana model pembelajaran mendalam berfungsi. Anda juga akan mempelajari bagaimana Anda dapat menggunakan model pembelajaran mendalam dalam aplikasi kehidupan nyata.

6. Klasifikasi Kepribadian Otomatis

Sudahkah Anda mencoba tes kepribadian? Jika Anda menganggapnya menyenangkan, maka Anda pasti akan senang mengerjakan proyek ini.

Dalam proyek penambangan data ini, Anda akan membuat sistem prediksi kepribadian. Sistem seperti itu memiliki banyak aplikasi dalam bimbingan karir dan konseling karena membantu memprediksi temperamen kandidat dan kompatibilitas dengan peran yang berbeda.

Ini adalah proyek yang sangat menarik bagi siswa yang tertarik dengan manajemen dan sumber daya manusia. Anda akan membuat solusi klasifikasi kepribadian yang memisahkan peserta ke dalam tipe kepribadian yang berbeda sesuai dengan pola klasifikasi sebelumnya dan data masukan yang diberikan oleh peserta.

Perhatikan bahwa ini adalah proyek tingkat lanjut dan Anda harus terbiasa dengan beberapa konsep ilmu data untuk mengerjakannya. Sistem klasifikasi kepribadian Anda harus menyimpan data terkait kepribadian dalam database khusus, mengumpulkan karakteristik terkait setiap pengguna, mengekstrak fitur yang diperlukan dari input peserta, mempelajarinya, dan menautkan perilaku pengguna dan informasi terkait kepribadian dalam database. Outputnya akan menjadi prediksi tipe kepribadian peserta.

7. Analisis Sentimen dan Penambangan Opini

Analisis sentimen adalah kumpulan proses dan teknik yang membantu organisasi mengambil informasi tentang bagaimana pelanggan mereka memandang produk atau layanan mereka. Ini membantu organisasi memahami reaksi pelanggan mereka terhadap produk atau layanan tertentu. Karena munculnya media sosial, pentingnya analisis sentimen telah meningkat pesat dalam beberapa tahun terakhir.

Dalam proyek ini, Anda akan membuat alat analisis sentimen sederhana yang melakukan penambangan data untuk mengumpulkan konten pada suatu merek (postingan media sosial, tweet, artikel blog, dll.). Setelah itu, sistem Anda harus memeriksa konten dan membandingkannya dengan kumpulan kata dan frasa positif dan negatif yang telah dipilih sebelumnya.

Beberapa frasa atau kata positif mungkin termasuk “layanan pelanggan yang baik”, “sangat baik”, “baik”, dll. Hal yang sama berlaku untuk kata dan frasa negatif. Setelah melakukan perbandingan, solusi akan memberikan penilaian tentang bagaimana pelanggan memandang produk atau layanan tertentu.

8. Skema PEK Praktis

Ini adalah proyek untuk penggemar keamanan siber. Di sini, Anda akan membuat solusi Enkripsi Publik dengan Pencarian Kata Kunci (PEKS). Ini membantu dalam mencegah kebocoran email dan sebagai akibatnya, setiap kebocoran informasi dan komunikasi sensitif. Solusinya akan memungkinkan pengguna untuk melalui database email terenkripsi besar dengan cepat dan membantu mereka melakukan pencarian boolean dan multi-kata kunci. Ingatlah bahwa solusi tersebut akan memastikan bahwa tidak ada informasi tambahan dari pengguna yang bocor saat menjalankan fungsi ini.

Dalam sistem enkripsi kunci publik, sistem memiliki dua kunci, kunci privat dan kunci publik. Penerima pesan menyimpan kunci pribadi sementara kunci publik tetap tersedia untuk semua orang.

Kesimpulan

Bekerja pada proyek penambangan data dengan Python dapat mengajari Anda banyak hal tentang ilmu data dan implementasinya. Penambangan data adalah aspek penting dari ilmu data dan jika Anda ingin mengejar karir di bidang ilmu data, Anda harus mahir dalam keterampilan ini. Ide proyek penambangan data ini dengan Python pasti akan membantu Anda menguasai seluk beluk data mining.

Namun, jika Anda menginginkan pengalaman belajar yang lebih individual, kami sarankan untuk mengambil kursus ilmu data. Ini akan mengajarkan Anda semua keterampilan yang diperlukan untuk menjadi seorang profesional ilmu data termasuk penambangan data. Anda akan belajar di bawah bimbingan pakar industri, yang akan menjawab pertanyaan Anda, mengatasi keraguan Anda, dan membimbing Anda selama kursus.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.