โครงการและหัวข้อการขุดข้อมูล 8 อันดับแรกใน Python [สำหรับ Freshers]

คุณต้องการทดสอบทักษะการทำเหมืองข้อมูลของคุณหรือไม่? คุณมาถูกที่แล้วเพราะบทความนี้จะแสดงโครงการขุดข้อมูลชั้นนำใน Python เลือกข้อใดข้อหนึ่งต่อไปนี้ที่ตรงกับความสนใจและความต้องการของคุณ

เราได้พูดถึงทุกโครงการอย่างละเอียดเพื่อให้คุณเข้าใจแต่ละโครงการได้ง่ายและเริ่มทำงานได้ทันที

สุดยอดแนวคิดโครงการขุดข้อมูลใน Python

1. TourSense สำหรับการท่องเที่ยว

โปรเจ็กต์ TourSense เป็นหนึ่งในแนวคิดโปรเจ็กต์การทำเหมืองข้อมูลที่ดีที่สุดใน Python สำหรับนักเรียนขั้นสูงที่กำลังมองหาความท้าทาย TourSense เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการวิเคราะห์ความพึงพอใจและการระบุตัวตนของนักท่องเที่ยวโดยใช้ข้อมูลการขนส่งระดับเมือง โดยมุ่งเน้นไปที่การเอาชนะข้อจำกัดของแหล่งข้อมูลทั่วไปที่ใช้สำหรับการทำเหมืองข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการท่องเที่ยว เช่น โซเชียลมีเดียและแบบสำรวจ

ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะต้องออกแบบโมเดลการวิเคราะห์ความชอบของนักท่องเที่ยว ดังนั้นการทำความคุ้นเคยกับพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับโปรเจ็กต์นี้จึงเป็นเรื่องสำคัญ โซลูชันของคุณควรมีส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่ใช้งานได้และโต้ตอบได้เพื่อลดความซับซ้อนในการใช้งานสำหรับลูกค้า

โซลูชันของคุณควรสามารถผ่านชุดข้อมูลจริงและระบุนักท่องเที่ยวได้ การผสมผสานระหว่างระบบการระบุตัวตนของนักท่องเที่ยวและรูปแบบการวิเคราะห์ความพึงพอใจจะช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจอย่างมีข้อมูลที่ดีขึ้นเกี่ยวกับผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าและทำความเข้าใจแนวโน้มการท่องเที่ยวในพื้นที่ของตน

เครื่องมือเช่นนี้เหมาะสำหรับตัวแทนท่องเที่ยว โรงแรม รีสอร์ท และองค์กรอื่นๆ ที่ดำเนินงานในภาคการท่องเที่ยวและการบริการ หากคุณสนใจที่จะใช้ทักษะ Python ของคุณในอุตสาหกรรมเหล่านั้น คุณควรลองใช้โครงการนี้

2. ระบบขนส่งอัจฉริยะ

ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะต้องสร้างระบบจราจรอเนกประสงค์ที่ทำให้การจัดการการจราจรง่ายขึ้น เป็นโครงการที่ยอดเยี่ยมสำหรับทุกคนที่ต้องการใช้ทักษะทางเทคนิคในภาครัฐ

รูปแบบการจราจรของคุณจะต้องแน่ใจว่าระบบขนส่งยังคงมีประสิทธิภาพและปลอดภัยสำหรับผู้โดยสาร สำหรับระบบขนส่งอัจฉริยะของคุณ คุณสามารถใช้ข้อมูลสามปีที่ผ่านมาจากบริษัทผู้ให้บริการรถโดยสารที่มีชื่อเสียง หลังจากที่คุณได้ข้อมูลแล้ว คุณควรใช้การถดถอยหลายเชิงเส้นตัวแปรเดียวเพื่อคาดการณ์ผู้โดยสารสำหรับระบบของคุณ

ตอนนี้คุณสามารถคำนวณจำนวนรถโดยสารขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับระบบขนส่งอัจฉริยะของคุณ เมื่อคุณทำตามขั้นตอนเหล่านี้เสร็จแล้ว คุณจะต้องตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยการใช้งานทางสถิติ เช่น ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAD) หรือข้อผิดพลาดเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE)

ในฐานะมือใหม่ คุณสามารถมุ่งความสนใจไปที่การขุดข้อมูลและสร้างระบบที่ปรับให้เหมาะสมที่สุดเพื่อจัดการการขนส่ง (เช่น จำนวนรถโดยสารที่ต้องการ) หากคุณต้องการทำให้โครงการมีความท้าทายมากขึ้น คุณสามารถเพิ่มฟังก์ชันของการจัดสรรทรัพยากรที่เพียงพอ และลดความแออัดของการจราจรโดยการตรวจสอบเวลาและสถิติของการเดินทาง

โปรเจ็กต์นี้จะช่วยคุณทดสอบความรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณในหลาย ๆ ส่วนและทำความเข้าใจว่าเชื่อมโยงกันอย่างไร

3. การทำคลัสเตอร์หลายมุมมองตามกราฟ

คุณจะออกแบบโมเดลการทำคลัสเตอร์หลายมุมมองแบบอิงกราฟ ซึ่งจะชั่งน้ำหนักเมทริกซ์ของกราฟข้อมูลสำหรับมุมมองทั้งหมด และสร้างเมทริกซ์แบบรวม ซึ่งจะทำให้คลัสเตอร์สุดท้ายแก่คุณ

การทำคลัสเตอร์แบบหลายมุมมองแบบอิงกราฟ (GMC) ดีกว่าโซลูชันการทำคลัสเตอร์แบบทั่วไปอย่างมาก เนื่องจากแบบหลังต้องการให้คุณสร้างคลัสเตอร์สุดท้ายแยกกัน วิธีการจัดกลุ่มแบบเดิมไม่ได้ให้ความสำคัญกับน้ำหนักของทุกมุมมองมากนัก ซึ่งเป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลอย่างมากสำหรับการสร้างเมทริกซ์สุดท้าย ยิ่งไปกว่านั้น พวกมันทั้งหมดทำงานบนเมทริกซ์ความคล้ายคลึงของกราฟคงที่สำหรับทุกมุมมอง

การสร้างและการนำโซลูชันที่ใช้ GMC มาใช้งานอย่างถูกต้องถือเป็นความท้าทายในตัวเอง อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการเพิ่มระดับ คุณสามารถแบ่งพาร์ติชั่นจุดข้อมูลออกเป็นคลัสเตอร์ที่จำเป็นโดยไม่ต้องใช้พารามิเตอร์การปรับแต่ง ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถปรับฟังก์ชันวัตถุประสงค์ให้เหมาะสมด้วยอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมแบบวนซ้ำได้

การทำงานในโครงการนี้จะทำให้คุณคุ้นเคยกับอัลกอริธึมการจัดกลุ่มและการนำไปใช้งาน ซึ่งเป็นหนึ่งในโซลูชันการจัดหมวดหมู่ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

4. การทำนายรูปแบบการบริโภค

ช่วงหลังๆ นี้ มีข้อมูลผู้บริโภคและธุรกิจเพิ่มขึ้นอย่างมาก ตั้งแต่การช็อปปิ้งออนไลน์ไปจนถึงการสั่งอาหาร ปัจจุบันมีหลายพื้นที่ที่ผู้คนสร้างข้อมูลมากมายในแต่ละวัน บริษัทต่างๆ ใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่แก่ผู้ใช้ของตน ซึ่งช่วยให้พวกเขาปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ของตนได้ ในขณะเดียวกันก็รับประกันว่าลูกค้าจะได้รับคำแนะนำส่วนบุคคลที่มีโอกาสสร้างยอดขายสูงสุด

แม้ว่าระบบคำแนะนำทั่วไปจะอาศัยข้อมูลง่ายๆ เช่น ความสนใจของผู้ใช้ที่ป้อน แต่สำหรับระบบคำแนะนำที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์และมีประสิทธิภาพ คุณจะต้องใช้ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมในอดีตของผู้ใช้ (การซื้อในอดีต การชอบ เป็นต้น)

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ คุณจะต้องสร้างแบบจำลองผสมที่มีทั้งเหตุการณ์ที่แปลกใหม่และซ้ำซาก โดยเน้นที่การคาดการณ์การบริโภคที่แม่นยำตามความต้องการของผู้ใช้ในแง่ของการแสวงหาประโยชน์และการสำรวจ นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงการขุดข้อมูลที่แปลกประหลาดที่สุดใน Python เพราะคุณจะต้องทำการวิเคราะห์ทดลองโดยใช้ชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

คุณสามารถเลือกจำนวนแหล่งข้อมูลที่เหมาะสมได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประสบการณ์และความเชี่ยวชาญของคุณ

โครงการนี้จะให้ประสบการณ์ในการขุดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับระบบการแนะนำ ซึ่งเป็นหัวข้อสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

5. การสร้างแบบจำลองอิทธิพลทางสังคม

โปรเจ็กต์นี้ต้องการให้คุณทำความคุ้นเคยกับการเรียนรู้เชิงลึก เนื่องจากคุณจะต้องสร้างแบบจำลองความสนใจของผู้ใช้ตามลำดับ ขั้นแรก คุณจะต้องทำการวิเคราะห์เบื้องต้นของชุดข้อมูลสองชุด (Epinions และ Yelp) หลังจากนั้น คุณจะค้นพบการดำเนินการตามลำดับทางสถิติของผู้ใช้และวงสังคมของพวกเขา รวมถึงอิทธิพลทางสังคมต่อการตัดสินใจและความสัมพันธ์อัตโนมัติชั่วคราว

สุดท้าย คุณจะใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก SA-LSTM (Social-Aware Long Short-Term Memory) ซึ่งสามารถคาดการณ์จุดสนใจและประเภทของรายการที่ผู้ใช้เฉพาะเจาะจงจะเข้าชมหรือซื้อในครั้งต่อไป

หากคุณสนใจที่จะศึกษาการเรียนรู้เชิงลึก นี่เป็นหนึ่งในโครงการขุดข้อมูลที่ดีที่สุดใน Python สำหรับคุณอย่างแน่นอน มันจะทำให้คุณคุ้นเคยกับพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึกและการทำงานของแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในแอปพลิเคชันในชีวิตจริง

6. การจำแนกบุคลิกภาพแบบอัตโนมัติ

คุณเคยลองแบบทดสอบบุคลิกภาพหรือไม่? หากคุณพบว่ามันน่าสนุก คุณจะรักการทำงานในโครงการนี้อย่างแน่นอน

ในโครงการขุดข้อมูลนี้ คุณจะต้องสร้างระบบการทำนายบุคลิกภาพ ระบบดังกล่าวมีการใช้งานมากมายในการแนะนำและให้คำปรึกษาด้านอาชีพ เนื่องจากช่วยทำนายอารมณ์ของผู้สมัครและความเข้ากันได้กับบทบาทต่างๆ

นี่เป็นโครงการที่น่าสนใจโดยเฉพาะสำหรับนักเรียนที่สนใจในการจัดการและทรัพยากรมนุษย์ คุณจะสร้างโซลูชันการจัดประเภทบุคลิกภาพที่แยกผู้เข้าร่วมออกเป็นประเภทบุคลิกภาพต่างๆ ตามรูปแบบการจัดประเภทที่ผ่านมาและข้อมูลอินพุตที่ผู้เข้าร่วมให้มา

โปรดทราบว่าเป็นโครงการระดับสูง และคุณควรคุ้นเคยกับแนวคิดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหลายแบบเพื่อดำเนินการกับโครงการดังกล่าว ระบบการจำแนกบุคลิกภาพของคุณควรจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับบุคลิกภาพไว้ในฐานข้อมูลเฉพาะ รวบรวมคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องของผู้ใช้ทุกราย ดึงคุณลักษณะที่จำเป็นออกจากข้อมูลของผู้เข้าร่วม ศึกษา และเชื่อมโยงพฤติกรรมของผู้ใช้และบุคลิกภาพที่เกี่ยวข้องกับที่มีอยู่ในฐานข้อมูล ผลลัพธ์จะเป็นการคาดการณ์ประเภทบุคลิกภาพของผู้เข้าร่วม

7. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและการขุดความคิดเห็น

การวิเคราะห์ความคิดเห็น คือชุดของกระบวนการและเทคนิคที่ช่วยให้องค์กรดึงข้อมูลเกี่ยวกับวิธีที่ลูกค้ารับรู้ผลิตภัณฑ์หรือบริการของตน ช่วยให้องค์กรเข้าใจปฏิกิริยาของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการเฉพาะ เนื่องจากการถือกำเนิดของโซเชียลมีเดีย ความสำคัญของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นจึงเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา

ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะสร้างเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกอย่างง่ายที่ทำเหมืองข้อมูลเพื่อรวบรวมเนื้อหาในแบรนด์ (โพสต์ในโซเชียลมีเดีย ทวีต บทความในบล็อก ฯลฯ) หลังจากนั้น ระบบของคุณจะต้องตรวจสอบเนื้อหาและเปรียบเทียบกับชุดคำและวลีเชิงบวกและเชิงลบที่เลือกไว้ล่วงหน้า

วลีหรือคำเชิงบวกบางคำอาจรวมถึง “การบริการลูกค้าที่ดี”, “ดีเยี่ยม”, “ดี” ฯลฯ เช่นเดียวกับคำและวลีเชิงลบ หลังจากทำการเปรียบเทียบแล้ว โซลูชันจะให้คำตัดสินว่าลูกค้ารับรู้ถึงผลิตภัณฑ์หรือบริการเฉพาะอย่างไร

8. โครงการ PEKs ที่ใช้งานได้จริง

นี่เป็นโครงการสำหรับผู้ที่ชื่นชอบความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ ที่นี่ คุณจะต้องสร้างโซลูชันการเข้ารหัสสาธารณะด้วยการค้นหาคำสำคัญ (PEKS) ช่วยป้องกันอีเมลรั่วไหล ส่งผลให้ข้อมูลและการสื่อสารที่ละเอียดอ่อนรั่วไหล โซลูชันนี้จะช่วยให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการผ่านฐานข้อมูลอีเมลที่เข้ารหัสขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว และช่วยในการค้นหาแบบบูลีนและแบบหลายคีย์เวิร์ด โปรดทราบว่าโซลูชันนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมของผู้ใช้รั่วไหลขณะใช้งานฟังก์ชันเหล่านี้

ในระบบเข้ารหัสคีย์สาธารณะ ระบบมีสองคีย์ คีย์ส่วนตัวและคีย์สาธารณะ ผู้รับข้อความจะเก็บคีย์ส่วนตัวไว้ในขณะที่คีย์สาธารณะยังคงใช้งานได้สำหรับทุกคน

บทสรุป

การทำงานในโครงการขุดข้อมูลใน Python สามารถสอนคุณเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการนำไปใช้ได้มาก การทำเหมืองข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และหากคุณต้องการประกอบอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องเชี่ยวชาญในทักษะนี้ แนวคิดโครงการการทำเหมืองข้อมูลเหล่านี้ใน Python จะช่วยให้คุณเชี่ยวชาญในการทำเหมืองข้อมูล

อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการประสบการณ์การเรียนรู้ที่เป็นรายบุคคลมากขึ้น เราขอแนะนำให้เรียนหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล มันจะสอนทักษะที่จำเป็นทั้งหมดสำหรับการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลรวมถึงการทำเหมืองข้อมูล คุณจะได้เรียนรู้ภายใต้การแนะนำของผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ซึ่งจะตอบคำถามของคุณ แก้ไขข้อสงสัย และแนะนำคุณตลอดหลักสูตร

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว