Python 中的前 8 大数据挖掘项目和主题 [For Freshers]

您想测试您的数据挖掘技能吗？ 那么您来对地方了，因为本文将向您展示 Python 中的顶级数据挖掘项目。 选择以下任何一项符合您的兴趣和要求。

我们已经详细讨论了每个项目，因此您可以轻松理解每个项目并立即开始工作。

Python 中的顶级数据挖掘项目创意

1. TourSense 旅游

TourSense 项目是寻求挑战的高级学生最好的 Python 数据挖掘项目理念之一。 TourSense 是一个使用城市规模的交通数据进行偏好分析和游客识别的框架。 它侧重于克服用于旅游相关数据挖掘（如社交媒体和调查）的传统数据源的局限性。

在这个项目中，您必须设计一个旅游偏好分析模型，因此熟悉该项目的机器学习基础知识至关重要。 您的解决方案应具有功能性和交互式用户界面，以简化客户端的使用。

您的解决方案应该能够通过真实的数据集并识别其中的游客。 游客识别系统和偏好分析模型的结合将帮助用户对其潜在客户做出更明智的决策，并了解他们所在地区的旅游趋势。

像这样的工具对于旅行社、酒店、度假村和许多其他在旅游和酒店业经营的企业来说是完美的。 如果您有兴趣在这些行业中使用您的 Python 技能，那么您应该尝试一下这个项目。

2.智能交通系统

在这个项目中，您将创建一个简化交通管理的多功能交通系统。 对于希望在公共部门使用他们的技术技能的任何人来说，这都是一个极好的项目。

您的交通模型必须确保运输系统对其乘客保持高效和安全。 对于您的智能交通系统，您可以从知名公交服务公司获取过去三年的数据。 获取数据后，您应该应用单变量多元线性回归来预测系统的乘客。

现在您可以计算智能交通系统所需的最少公交车数量。 完成这些步骤后，您将需要使用统计实现来验证结果，例如平均绝对偏差 (MAD) 或平均绝对百分比误差 (MAPE)。

作为初学者，您可以专注于简单地挖掘数据并创建管理交通的优化系统（例如所需的公交车数量）。 如果您想让项目更具挑战性，您可以添加分配充足资源的功能，并通过检查通勤时间和统计信息来减少交通拥堵。

该项目将帮助您测试数据科学知识的多个部分，并了解它们是如何相互关联的。

3. 基于图的多视图聚类

您将设计一个基于图的多视图聚类模型，该模型为所有视图加权数据图矩阵并生成组合矩阵，为您提供最终聚类。

基于图的多视图聚类 (GMC) 明显优于传统的聚类解决方案，因为后者需要您单独生成最终聚类。 传统的聚类方法并没有过多关注每个视图的权重，而权重对于最终矩阵的生成是一个非常有影响的因素。 最重要的是，它们都对所有视图的固定图相似度矩阵进行操作。

创建和实施一个正常运行的基于 GMC 的解决方案本身就是一个挑战。 但是，如果您想提高一个档次，您可以将数据点划分为所需的集群，而无需使用调整参数。 同样，您可以使用迭代优化算法优化目标函数。

从事该项目将使您熟悉聚类算法及其实现，它们是数据科学中最流行的分类解决方案之一。

4.消费模式预测

最近，消费者和商业数据出现了大幅增长。 从网上购物到订餐，现在人们每天都会在许多领域产生大量数据。 公司使用预测模型向用户推荐新产品或服务。 这使他们能够增强用户体验，同时确保客户获得最有可能产生销售的个性化建议。

虽然传统的推荐系统可以依赖简单的数据，例如用户输入的兴趣，但对于功能齐全且有效的推荐系统，您需要有关用户过去行为（过去购买、喜欢等）的数据。

为了解决这个问题，您将创建一个包含新事件和重复事件的混合模型。 它侧重于根据用户在开发和探索方面的偏好，给出准确的消费预测。 这是 Python 中最奇特的数据挖掘项目理念之一，因为您必须使用真实世界的数据集进行实验分析。

根据您的经验和专业知识，您可以选择正确数量的数据源。

该项目将为您提供从多个来源挖掘数据的经验。 您还将了解推荐系统，这是机器学习和数据科学中的一个重要主题。

5. 社会影响力建模

该项目要求您熟悉深度学习，因为您将对用户兴趣进行顺序建模。 首先，您需要对两个数据集（Epinions 和 Yelp）进行初步分析。 之后，您将发现他们的用户和他们的社交圈的统计顺序行为，包括对决策制定和时间自相关的社会影响。

最后，您将使用 SA-LSTM（社交感知长短期记忆）深度学习模型，该模型可以预测兴趣点以及特定用户下次将访问或购买的商品类型。

如果你对学习深度学习感兴趣，那么这对你来说无疑是 Python 中最好的数据挖掘项目之一。 它将使您熟悉深度学习的基础知识以及深度学习模型的功能。 您还将了解如何在实际应用中使用深度学习模型。

6.自动人格分类

你试过性格测试吗？ 如果你觉得它们很有趣，那么你肯定会喜欢在这个项目上工作。

在这个数据挖掘项目中，您将创建一个性格预测系统。 这样的系统在职业指导和咨询方面有很多应用，因为它有助于预测候选人的气质和与不同角色的兼容性。

对于对管理和人力资源感兴趣的学生来说，这是一个特别有趣的项目。 您将创建一个个性分类解决方案，根据过去的分类模式和参与者提供的输入数据将参与者分成不同的个性类型。

请注意，这是一个高级项目，您应该熟悉多个数据科学概念来处理它。 你的个性分类系统应该将个性相关的数据存储在一个专门的数据库中，收集每个用户的相关特征，从参与者的输入中提取所需的特征，研究它们，并将数据库中存在的用户行为和个性相关的数据联系起来。 输出将是对参与者性格类型的预测。

七、情绪分析与观点挖掘

情感分析是帮助组织检索有关其客户如何看待其产品或服务的信息的过程和技术的集合。 它可以帮助组织了解客户对特定产品或服务的反应。 由于社交媒体的出现，情绪分析的重要性在过去几年中显着上升。

在这个项目中，您将创建一个简单的情感分析工具，该工具执行数据挖掘以收集品牌内容（社交媒体帖子、推文、博客文章等）。 之后，您的系统必须检查内容并将其与预先选择的正面和负面单词和短语的集合进行比较。

一些积极的短语或词可能包括“良好的客户服务”、“优秀”、“不错”等。消极的词和词组也是如此。 进行比较后，解决方案将判断客户如何看待特定产品或服务。

8. 实用的 PEK 方案

这是一个面向网络安全爱好者的项目。 在这里，您将使用关键字搜索 (PEKS) 解决方案创建公共加密。 它有助于防止电子邮件泄漏，从而防止敏感信息和通信的任何泄漏。 该解决方案将允许用户快速浏览大型加密电子邮件数据库，并帮助他们执行布尔和多关键字搜索。 请记住，该解决方案将确保在执行这些功能时不会泄露用户的其他信息。

在公钥加密系统中，系统有两个密钥，一个是私有的，一个是公共的。 消息的接收者保留私钥，而公钥仍然可供所有人使用。

结论

在 Python 中从事数据挖掘项目可以教会你很多关于数据科学及其实现的知识。 数据挖掘是数据科学的一个重要方面，如果你想从事数据科学的职业，你必须精通这项技能。 这些 Python 中的数据挖掘项目理念肯定会帮助您掌握数据挖掘的精髓。

但是，如果您想要更个性化的学习体验，我们建议您参加数据科学课程。 它将教你成为数据科学专业人士的所有必要技能，包括数据挖掘。 您将在行业专家的指导下学习，他们会回答您的问题，解决您的疑虑，并在整个课程中为您提供指导。

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