Python의 상위 8개 데이터 마이닝 프로젝트 및 주제 [초보자용]

데이터 마이닝 기술을 테스트하고 싶습니까? 이 기사에서 Python의 상위 데이터 마이닝 프로젝트를 보여주기 때문에 올바른 위치에 왔습니다. 귀하의 관심과 요구 사항에 맞는 다음 중 하나를 선택하십시오.

각 프로젝트를 쉽게 이해하고 바로 작업을 시작할 수 있도록 모든 프로젝트에 대해 자세히 논의했습니다.

Python의 주요 데이터 마이닝 프로젝트 아이디어

1. 관광을 위한 투어센스

TourSense 프로젝트는 도전을 찾는 고급 학생을 위한 Python의 최고의 데이터 마이닝 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. TourSense는 도시 규모의 교통 데이터를 사용하여 선호도 분석 및 관광객 식별을 위한 프레임워크입니다. 소셜 미디어, 설문 조사 등 관광 관련 데이터 마이닝에 사용되는 기존 데이터 소스의 한계를 극복하는 데 중점을 둡니다.

이 프로젝트에서는 관광객 선호도 분석 모델을 설계해야 하므로 이 프로젝트의 기계 학습 기본 사항에 익숙해지는 것이 중요합니다. 솔루션에는 클라이언트의 사용을 단순화할 수 있는 기능적이고 대화형 사용자 인터페이스가 있어야 합니다.

솔루션은 실제 데이터 세트를 살펴보고 그 중 관광객을 식별할 수 있어야 합니다. 관광객 식별 시스템과 선호도 분석 모델의 조합은 사용자가 잠재 고객에 대해 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리고 해당 지역의 관광 동향을 이해하는 데 도움이 됩니다.

이와 같은 도구는 여행사, 호텔, 리조트 및 여행 및 접객업 부문에서 운영되는 기타 많은 기업에 적합합니다. 해당 산업에서 Python 기술을 사용하는 데 관심이 있다면 이 프로젝트를 시도해 보십시오.

2. 지능형 교통 시스템

이 프로젝트에서는 교통 관리를 단순화하는 다목적 교통 시스템을 만들 것입니다. 공공 부문에서 기술 기술을 사용하려는 모든 사람에게 훌륭한 프로젝트입니다.

교통 모델은 운송 시스템이 승객을 위해 효율적이고 안전하게 유지되도록 해야 합니다. 지능형 교통 시스템의 경우 유명 버스 서비스 회사의 지난 3년 데이터를 사용할 수 있습니다. 데이터를 가져온 후 시스템의 승객을 예측하기 위해 단변량 다선형 회귀를 적용해야 합니다.

이제 지능형 운송 시스템에 필요한 최소 버스 수를 계산할 수 있습니다. 이러한 단계를 완료한 후에는 MAD(평균 절대 편차) 또는 MAPE(평균 절대 백분율 오류)와 같은 통계 구현을 통해 결과를 검증해야 합니다.

초보자는 단순히 데이터를 마이닝하고 전송(예: 필요한 버스 수)을 관리하는 최적화된 시스템을 만드는 데 집중할 수 있습니다. 프로젝트를 더 어렵게 만들고 싶다면 출퇴근 시간과 통계를 확인하여 적절한 자원을 할당하고 교통 혼잡을 줄이는 기능을 추가할 수 있습니다.

이 프로젝트는 데이터 과학 지식의 여러 섹션을 테스트하고 상호 연결된 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.

3. 그래프 기반 멀티뷰 클러스터링

모든 보기에 대한 데이터 그래프 행렬의 가중치를 부여하고 결합된 행렬을 생성하여 최종 클러스터를 제공하는 그래프 기반 다중 보기 클러스터링 모델을 설계합니다.

그래프 기반 다중 뷰 클러스터링(GMC)은 최종 클러스터를 별도로 생성해야 하기 때문에 기존 클러스터링 솔루션보다 훨씬 우수합니다. 기존의 클러스터링 방법은 최종 행렬을 생성하는 데 매우 영향을 미치는 요소인 모든 뷰의 가중치에 많은 관심을 기울이지 않습니다. 또한 모든 보기에 대해 고정 그래프 유사성 행렬에서 모두 작동합니다.

제대로 작동하는 GMC 기반 솔루션을 만들고 구현하는 것은 그 자체로 어려운 일입니다. 그러나 한 단계 더 높이려면 조정 매개변수를 사용하지 않고 데이터 포인트를 필요한 클러스터링으로 분할할 수 있습니다. 마찬가지로, 반복 최적화 알고리즘을 사용하여 목적 함수를 최적화할 수 있습니다.

이 프로젝트에서 작업하면 데이터 과학에서 가장 널리 사용되는 분류 솔루션 중 하나인 클러스터링 알고리즘 및 구현에 익숙해질 것입니다.

4. 소비패턴 예측

최근 소비자 및 비즈니스 데이터가 크게 증가했습니다. 온라인 쇼핑에서 음식 주문에 이르기까지 사람들이 매일 수많은 데이터를 생성하는 영역이 많이 있습니다. 회사는 예측 모델을 사용하여 사용자에게 새로운 제품이나 서비스를 제안합니다. 이를 통해 사용자 경험을 향상시키면서 고객이 판매를 생성할 가능성이 가장 높은 개인화된 제안을 받을 수 있습니다.

기존의 추천 시스템은 사용자가 입력한 관심사와 같은 단순한 데이터에 의존할 수 있지만 완전하고 효과적인 추천 시스템을 위해서는 사용자의 과거 행동(과거 구매, 좋아요 등)에 대한 데이터가 필요합니다.

이 문제를 해결하기 위해 신규 이벤트와 반복 이벤트가 모두 있는 혼합 모델을 생성합니다. 착취 및 탐색 측면에서 사용자의 선호도에 따라 정확한 소비 예측을 제공하는 데 중점을 둡니다. 이것은 실제 데이터 세트를 사용하여 실험적 분석을 수행해야 하기 때문에 Python에서 가장 독특한 데이터 마이닝 프로젝트 아이디어 중 하나입니다.

경험과 전문성에 따라 적절한 수의 데이터 소스를 선택할 수 있습니다.

이 프로젝트는 여러 소스에서 데이터를 마이닝하는 경험을 제공합니다. 또한 머신 러닝 및 데이터 과학에서 중요한 주제인 추천 시스템에 대해서도 배우게 됩니다.

5. 사회적 영향 모델링

이 프로젝트에서는 사용자 관심사에 대한 순차적 모델링을 수행할 것이므로 딥 러닝에 익숙해야 합니다. 먼저 두 데이터 세트(Epinions 및 Yelp)에 대한 예비 분석을 수행해야 합니다. 그 후, 의사 결정 및 시간적 자기 상관에 대한 사회적 영향을 포함하여 해당 사용자 및 해당 소셜 서클의 통계적으로 순차적인 작업을 발견하게 됩니다.

마지막으로 관심 지점과 특정 사용자가 다음에 방문하거나 구매할 품목의 종류를 예측할 수 있는 SA-LSTM(Social-Aware Long Short-Term Memory) 딥 러닝 모델을 사용할 것입니다.

딥 러닝을 공부하는 데 관심이 있다면 이것은 확실히 Python에서 최고의 데이터 마이닝 프로젝트 중 하나입니다. 딥 러닝의 기본 사항과 딥 러닝 모델이 작동하는 방식에 익숙해질 것입니다. 또한 실제 응용 프로그램에서 딥 러닝 모델을 사용하는 방법도 배우게 됩니다.

6. 자동 성격 분류

성격 테스트 해봤어? 그것들이 즐겁다면 이 프로젝트에서 일하는 것을 좋아할 것입니다.

이 데이터 마이닝 프로젝트에서는 성격 예측 시스템을 만듭니다. 이러한 시스템은 후보자의 기질과 다양한 역할과의 호환성을 예측하는 데 도움이 되기 때문에 진로 지도 및 상담에 많은 응용 프로그램이 있습니다.

이것은 관리 및 인적 자원에 관심이 있는 학생들에게 특히 흥미로운 프로젝트입니다. 과거의 분류 패턴과 참가자가 제공한 입력 데이터에 따라 참가자를 다양한 성격 유형으로 분리하는 성격 분류 솔루션을 만들 것입니다.

이것은 고급 수준의 프로젝트이며 작업을 위한 여러 데이터 과학 개념에 익숙해야 합니다. 성격 분류 시스템은 성격 관련 데이터를 전용 데이터베이스에 저장하고, 모든 사용자의 관련 특성을 수집하고, 참가자의 입력에서 필요한 기능을 추출하고, 연구하고, 데이터베이스에 있는 사용자 행동과 성격 관련 존재를 연결해야 합니다. 결과는 참가자의 성격 유형에 대한 예측입니다.

7. 감정 분석 및 의견 마이닝

감정 분석 은 조직이 고객이 제품이나 서비스를 인식하는 방식에 대한 정보를 검색하는 데 도움이 되는 프로세스 및 기술의 모음입니다. 조직이 특정 제품이나 서비스에 대한 고객의 반응을 이해하는 데 도움이 됩니다. 소셜 미디어의 출현으로 인해 최근 몇 년 동안 감성 분석의 중요성이 상당히 높아졌습니다.

이 프로젝트에서는 브랜드의 콘텐츠(소셜 미디어 게시물, 트윗, 블로그 기사 등)를 수집하기 위해 데이터 마이닝을 수행하는 간단한 감정 분석 도구를 만듭니다. 그런 다음 시스템은 콘텐츠를 확인하고 사전에 선택된 긍정적 및 부정적 단어 및 구문과 비교해야 합니다.

일부 긍정적인 문구 또는 단어에는 "good customer service", "excellent", "nice" 등이 포함될 수 있습니다. 부정적인 단어 및 문구도 마찬가지입니다. 비교를 수행한 후 솔루션은 고객이 특정 제품 또는 서비스를 어떻게 인식하는지에 대한 평결을 제공합니다.

8. 실용적인 PEK 계획

이것은 사이버 보안 애호가를 위한 프로젝트입니다. 여기에서는 PEKS(키워드 검색을 사용한 공개 암호화) 솔루션을 만듭니다. 이메일 누출을 방지하고 결과적으로 민감한 정보 및 통신의 누출을 방지하는 데 도움이 됩니다. 이 솔루션을 통해 사용자는 대규모 암호화된 이메일 데이터베이스를 빠르게 탐색하고 부울 및 다중 키워드 검색을 수행할 수 있습니다. 솔루션은 이러한 기능을 수행하는 동안 사용자의 추가 정보가 누출되지 않도록 합니다.

공개 키 암호화 시스템에서 시스템에는 개인 키와 공개 키의 두 가지 키가 있습니다. 메시지 수신자는 개인 키를 유지하는 반면 공개 키는 모든 사람이 사용할 수 있습니다.

결론

Python에서 데이터 마이닝 프로젝트 작업을 하면 데이터 과학과 그 구현에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다. 데이터 마이닝은 데이터 과학의 필수 측면이며 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 이 기술에 능숙해야 합니다. Python의 이러한 데이터 마이닝 프로젝트 아이디어는 데이터 마이닝의 핵심을 이해하는 데 확실히 도움이 될 것입니다.

그러나 보다 개별화된 학습 경험을 원한다면 데이터 과학 과정을 수강하는 것이 좋습니다. 데이터 마이닝을 포함하여 데이터 과학 전문가가 되는 데 필요한 모든 기술을 가르칠 것입니다. 귀하의 질문에 답하고, 의심을 해결하며, 과정 전반에 걸쳐 안내해 줄 업계 전문가의 지도 하에 배우게 됩니다.

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