I 8 migliori progetti e argomenti di data mining in Python [Per i neofiti]

Vuoi mettere alla prova le tue capacità di data mining? Allora sei nel posto giusto perché questo articolo ti mostrerà i migliori progetti di data mining in Python. Scegli uno dei seguenti che corrisponda ai tuoi interessi e requisiti.

Abbiamo discusso ogni progetto in dettaglio in modo che tu possa capirlo facilmente e iniziare subito a lavorarci.

Le migliori idee per progetti di data mining in Python

1. TourSense per il turismo

Il progetto TourSense è tra le migliori idee per progetti di data mining in Python per studenti avanzati che cercano una sfida. TourSense è un framework per l'analisi delle preferenze e l'identificazione turistica utilizzando i dati sui trasporti su scala urbana. Si concentra sul superamento dei limiti delle fonti di dati convenzionali utilizzate per il data mining relativo al turismo come i social media e i sondaggi.

In questo progetto, dovrai progettare un modello di analisi delle preferenze turistiche, quindi è fondamentale avere familiarità con le basi dell'apprendimento automatico per questo progetto. La tua soluzione dovrebbe avere un'interfaccia utente funzionale e interattiva per semplificare l'utilizzo per un client.

La tua soluzione dovrebbe essere in grado di esaminare set di dati reali e identificare i turisti tra di loro. La combinazione del sistema di identificazione turistica e del modello di analisi delle preferenze aiuterà l'utente a prendere decisioni più informate sui potenziali clienti e a comprendere le tendenze turistiche nelle loro aree.

Uno strumento come questo sarebbe perfetto per agenzie di viaggio, hotel, resort e molte altre imprese che operano nel settore dei viaggi e dell'ospitalità. Se sei interessato a usare le tue abilità Python in quei settori, allora dovresti cimentarti con questo progetto.

2. Sistema di trasporto intelligente

In questo progetto creeresti un sistema di traffico multiuso che semplifica la gestione del traffico. È un ottimo progetto per chiunque voglia utilizzare le proprie competenze tecniche nel settore pubblico.

Il tuo modello di traffico dovrebbe garantire che il sistema di trasporto rimanga efficiente e sicuro per i suoi passeggeri. Per il tuo sistema di trasporto intelligente, puoi prendere i dati degli ultimi tre anni da una rinomata compagnia di servizi di autobus. Dopo aver preso i dati, dovresti applicare la regressione multilineare univariata per prevedere i passeggeri per il tuo sistema.

Ora puoi calcolare il numero minimo di autobus necessari per il tuo sistema di trasporto intelligente. Al termine di questi passaggi, sarà necessario convalidare i risultati con implementazioni statistiche come la deviazione media assoluta (MAD) o l'errore percentuale medio assoluto (MAPE).

Come principiante, puoi concentrarti semplicemente sull'estrazione dei dati e sulla creazione del sistema ottimizzato che gestisce il trasporto (come il numero richiesto di autobus). Se vuoi rendere il progetto più impegnativo, puoi aggiungere la funzionalità di allocazione di risorse adeguate, e di riduzione della congestione del traffico controllando i tempi e le statistiche del pendolarismo.

Questo progetto ti aiuterà a testare più sezioni della tua conoscenza della scienza dei dati e a capire come sono interconnesse.

3. Clustering multivista basato su grafici

Progetterai un modello di clustering multivista basato su grafici che pesa le matrici dei grafici di dati per tutte le viste e genera una matrice combinata, fornendo i cluster finali.

Il clustering multi-view (GMC) basato su grafici è significativamente migliore rispetto alle soluzioni di clustering convenzionali perché queste ultime richiedono la produzione di un cluster finale separatamente. I metodi di raggruppamento convenzionali non prestano molta attenzione al peso di ogni vista, che è un fattore molto influente per generare la matrice finale. Inoltre, operano tutti su matrici di similarità dei grafici fisse per tutte le viste.

La creazione e l'implementazione di una soluzione basata su GMC correttamente funzionante è di per sé una sfida. Tuttavia, se vuoi fare un salto di qualità, puoi partizionare i punti dati nel cluster richiesto senza utilizzare un parametro di ottimizzazione. Allo stesso modo, puoi ottimizzare la funzione obiettivo con un algoritmo di ottimizzazione iterativo.

Lavorare a questo progetto ti farà familiarizzare con gli algoritmi di clustering e la loro implementazione, che sono tra le soluzioni di classificazione più popolari nella scienza dei dati.

4. Previsione del modello di consumo

Di recente, c'è stato un massiccio aumento dei dati sui consumatori e aziendali. Dallo shopping online all'ordinazione di cibo, ci sono molte aree ora in cui le persone generano tonnellate di dati ogni giorno. Le aziende utilizzano modelli predittivi per suggerire nuovi prodotti o servizi ai propri utenti. Ciò consente loro di migliorare la propria esperienza utente garantendo al contempo che il cliente riceva suggerimenti personalizzati che hanno le maggiori possibilità di generare vendite.

Mentre un sistema di raccomandazione convenzionale può fare affidamento su dati semplici come gli interessi inseriti dall'utente, ma per un sistema di raccomandazione completamente funzionale ed efficace avresti bisogno di dati sul comportamento passato dell'utente (acquisti passati, Mi piace, ecc.).

Per affrontare questo problema, creerai un modello misto con eventi nuovi e ripetuti. Si concentra sul fornire previsioni di consumo accurate in base alle preferenze dell'utente in termini di sfruttamento ed esplorazione. Questa è una delle idee di progetto di data mining più peculiari in Python perché dovrai eseguire analisi sperimentali utilizzando set di dati del mondo reale.

A seconda della tua esperienza e competenza, puoi scegliere il numero giusto di origini dati.

Questo progetto ti darà esperienza nell'estrazione di dati da più fonti. Imparerai anche i sistemi di raccomandazione, che è un argomento importante nell'apprendimento automatico e nella scienza dei dati.

5. Modellazione dell'influenza sociale

Questo progetto richiede che tu abbia familiarità con il deep learning poiché condurrai la modellazione sequenziale degli interessi degli utenti. Innanzitutto, dovrai eseguire un'analisi preliminare di due set di dati (Epinions e Yelp). Successivamente, scoprirai le azioni statisticamente sequenziali dei loro utenti e dei loro circoli sociali, inclusa l'influenza sociale sul processo decisionale e l'autocorrelazione temporale.

Infine, utilizzerai il modello di deep learning SA-LSTM (Social-Aware Long Short-Term Memory) in grado di prevedere i punti di interesse e il tipo di elementi che un utente specifico visiterà o acquisterà la prossima volta.

Se sei interessato a studiare il deep learning, questo è sicuramente uno dei migliori progetti di data mining in Python per te. Ti farà familiarizzare con le basi del deep learning e come funziona un modello di deep learning. Imparerai anche come utilizzare un modello di deep learning in applicazioni reali.

6. Classificazione automatizzata della personalità

Hai provato i test della personalità? Se li trovi piacevoli, allora ti piacerebbe sicuramente lavorare a questo progetto.

In questo progetto di data mining creeresti un sistema di previsione della personalità. Un tale sistema ha molte applicazioni nell'orientamento professionale e nella consulenza in quanto aiuta a prevedere il temperamento e la compatibilità di un candidato con ruoli diversi.

Si tratta di un progetto particolarmente interessante per gli studenti interessati alla gestione e alle risorse umane. Creerai una soluzione di classificazione della personalità che separa i partecipanti in diversi tipi di personalità in base ai modelli di classificazione passati e ai dati di input forniti dai partecipanti.

Tieni presente che si tratta di un progetto di livello avanzato e dovresti avere familiarità con più concetti di scienza dei dati per lavorarci. Il tuo sistema di classificazione della personalità dovrebbe archiviare i dati relativi alla personalità in un database dedicato, raccogliere le caratteristiche associate a ogni utente, estrarre le caratteristiche richieste dall'input di un partecipante, studiarle e collegare il comportamento dell'utente e la personalità presenti nel database. L'output sarebbe una previsione del tipo di personalità del partecipante.

7. Analisi del sentimento e mining di opinioni

L'analisi del sentimento è una raccolta di processi e tecniche che aiutano le organizzazioni a recuperare informazioni su come i clienti percepiscono i loro prodotti o servizi. Aiuta le organizzazioni a comprendere la reazione dei propri clienti a un particolare prodotto o servizio. A causa dell'avvento dei social media, l'importanza dell'analisi del sentimento è aumentata notevolmente negli ultimi anni.

In questo progetto creerai un semplice strumento di analisi del sentimento che esegue il data mining per la raccolta di contenuti su un marchio (post sui social media, tweet, articoli di blog, ecc.). Dopodiché, il tuo sistema dovrebbe controllare il contenuto e confrontarlo con una raccolta preselezionata di parole e frasi positive e negative.

Alcune frasi o parole positive possono includere "buon servizio clienti", "eccellente", "bello", ecc. Lo stesso vale per parole e frasi negative. Dopo aver condotto il confronto, la soluzione darebbe il verdetto su come i clienti percepiscono un particolare prodotto o servizio.

8. Schema PEK pratico

Questo è un progetto per gli appassionati di sicurezza informatica. Qui creerai una soluzione di crittografia pubblica con ricerca per parole chiave (PEKS). Aiuta a prevenire perdite di posta elettronica e, di conseguenza, qualsiasi perdita di informazioni e comunicazioni sensibili. La soluzione consentirebbe agli utenti di passare rapidamente attraverso un ampio database di posta elettronica crittografato e li aiuterebbe a eseguire ricerche booleane e con più parole chiave. Tieni presente che la soluzione assicurerebbe che nessuna informazione aggiuntiva di un utente venga trapelata durante l'esecuzione di queste funzioni.

In un sistema di crittografia a chiave pubblica, il sistema ha due chiavi, una privata e una pubblica. Il destinatario del messaggio conserva la chiave privata mentre la chiave pubblica rimane a disposizione di tutti.

Conclusione

Lavorare su progetti di data mining in Python può insegnarti molto sulla scienza dei dati e le sue implementazioni. Il data mining è un aspetto essenziale della scienza dei dati e se vuoi intraprendere una carriera nella scienza dei dati, devi essere esperto in questa abilità. Queste idee per progetti di data mining in Python ti aiuteranno sicuramente a superare il nocciolo della questione del data mining.

Tuttavia, se desideri un'esperienza di apprendimento più personalizzata, ti consigliamo di seguire un corso di scienza dei dati. Ti insegnerebbe tutte le competenze necessarie per diventare un professionista della scienza dei dati, incluso il data mining. Imparerai sotto la guida di esperti del settore, che risponderanno alle tue domande, risolveranno i tuoi dubbi e ti guideranno durante tutto il corso.

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