Python 中的前 8 大數據挖掘項目和主題 [For Freshers]

您想測試您的數據挖掘技能嗎？ 那麼您來對地方了，因為本文將向您展示 Python 中的頂級數據挖掘項目。 選擇以下任何一項符合您的興趣和要求。

我們已經詳細討論了每個項目，因此您可以輕鬆理解每個項目並立即開始工作。

Python 中的頂級數據挖掘項目創意

1. TourSense 旅遊

TourSense 項目是尋求挑戰的高級學生最好的 Python 數據挖掘項目理念之一。 TourSense 是一個使用城市規模的交通數據進行偏好分析和遊客識別的框架。 它側重於克服用於旅遊相關數據挖掘（如社交媒體和調查）的傳統數據源的局限性。

在這個項目中，您必須設計一個旅遊偏好分析模型，因此熟悉該項目的機器學習基礎知識至關重要。 您的解決方案應具有功能性和交互式用戶界面，以簡化客戶端的使用。

您的解決方案應該能夠通過真實的數據集並識別其中的遊客。 遊客識別系統和偏好分析模型的結合將幫助用戶對其潛在客戶做出更明智的決策，並了解他們所在地區的旅遊趨勢。

像這樣的工具對於旅行社、酒店、度假村和許多其他在旅遊和酒店業經營的企業來說是完美的。 如果您有興趣在這些行業中使用您的 Python 技能，那麼您應該嘗試一下這個項目。

2.智能交通系統

在這個項目中，您將創建一個簡化交通管理的多功能交通系統。 對於希望在公共部門使用他們的技術技能的任何人來說，這都是一個極好的項目。

您的交通模型必須確保運輸系統對其乘客保持高效和安全。 對於您的智能交通系統，您可以從知名公交服務公司獲取過去三年的數據。 獲取數據後，您應該應用單變量多元線性回歸來預測系統的乘客。

現在您可以計算智能交通系統所需的最少公交車數量。 完成這些步驟後，您將需要使用統計實現來驗證結果，例如平均絕對偏差 (MAD) 或平均絕對百分比誤差 (MAPE)。

作為初學者，您可以專注於簡單地挖掘數據並創建管理交通的優化系統（例如所需的公交車數量）。 如果您想讓項目更具挑戰性，您可以添加分配充足資源的功能，並通過檢查通勤時間和統計信息來減少交通擁堵。

該項目將幫助您測試數據科學知識的多個部分，並了解它們是如何相互關聯的。

3. 基於圖的多視圖聚類

您將設計一個基於圖的多視圖聚類模型，該模型為所有視圖加權數據圖矩陣並生成組合矩陣，為您提供最終聚類。

基於圖的多視圖聚類 (GMC) 明顯優於傳統的聚類解決方案，因為後者需要您單獨生成最終聚類。 傳統的聚類方法並沒有過多關注每個視圖的權重，而權重對於最終矩陣的生成是一個非常有影響的因素。 最重要的是，它們都對所有視圖的固定圖相似度矩陣進行操作。

創建和實施一個正常運行的基於 GMC 的解決方案本身就是一個挑戰。 但是，如果您想提高一個檔次，您可以將數據點劃分為所需的集群，而無需使用調整參數。 同樣，您可以使用迭代優化算法優化目標函數。

從事該項目將使您熟悉聚類算法及其實現，它們是數據科學中最流行的分類解決方案之一。

4.消費模式預測

最近，消費者和商業數據出現了大幅增長。 從網上購物到訂餐，現在人們每天都會在許多領域產生大量數據。 公司使用預測模型向用戶推薦新產品或服務。 這使他們能夠增強用戶體驗，同時確保客戶獲得最有可能產生銷售的個性化建議。

雖然傳統的推薦系統可以依賴簡單的數據，例如用戶輸入的興趣，但對於功能齊全且有效的推薦系統，您需要有關用戶過去行為（過去購買、喜歡等）的數據。

為了解決這個問題，您將創建一個包含新事件和重複事件的混合模型。 它側重於根據用戶在開發和探索方面的偏好，給出準確的消費預測。 這是 Python 中最奇特的數據挖掘項目理念之一，因為您必須使用真實世界的數據集進行實驗分析。

根據您的經驗和專業知識，您可以選擇正確數量的數據源。

該項目將為您提供從多個來源挖掘數據的經驗。 您還將了解推薦系統，這是機器學習和數據科學中的一個重要主題。

5. 社會影響力建模

該項目要求您熟悉深度學習，因為您將對用戶興趣進行順序建模。 首先，您需要對兩個數據集（Epinions 和 Yelp）進行初步分析。 之後，您將發現他們的用戶和他們的社交圈的統計順序行為，包括對決策制定和時間自相關的社會影響。

最後，您將使用 SA-LSTM（社會感知長短期記憶）深度學習模型，該模型可以預測興趣點以及特定用戶下次將訪問或購買的商品類型。

如果你對學習深度學習感興趣，那麼這對你來說無疑是 Python 中最好的數據挖掘項目之一。 它將使您熟悉深度學習的基礎知識以及深度學習模型的功能。 您還將了解如何在實際應用中使用深度學習模型。

6.自動人格分類

你試過性格測試嗎？ 如果你覺得它們很有趣，那麼你肯定會喜歡在這個項目上工作。

在這個數據挖掘項目中，您將創建一個性格預測系統。 這樣的系統在職業指導和諮詢方面有很多應用，因為它有助於預測候選人的氣質和與不同角色的兼容性。

對於對管理和人力資源感興趣的學生來說，這是一個特別有趣的項目。 您將創建一個個性分類解決方案，根據過去的分類模式和參與者提供的輸入數據將參與者分成不同的個性類型。

請注意，這是一個高級項目，您應該熟悉多個數據科學概念來處理它。 你的個性分類系統應該將個性相關的數據存儲在一個專門的數據庫中，收集每個用戶的相關特徵，從參與者的輸入中提取所需的特徵，研究它們，並將數據庫中存在的用戶行為和個性相關的數據聯繫起來。 輸出將是對參與者性格類型的預測。

七、情緒分析與觀點挖掘

情感分析是幫助組織檢索有關其客戶如何看待其產品或服務的信息的過程和技術的集合。 它可以幫助組織了解客戶對特定產品或服務的反應。 由於社交媒體的出現，情緒分析的重要性在過去幾年中顯著上升。

在這個項目中，您將創建一個簡單的情感分析工具，該工具執行數據挖掘以收集品牌內容（社交媒體帖子、推文、博客文章等）。 之後，您的系統必須檢​​查內容並將其與預先選擇的正面和負面單詞和短語的集合進行比較。

一些積極的短語或詞可能包括“良好的客戶服務”、“優秀”、“不錯”等。消極的詞和詞組也是如此。 進行比較後，解決方案將判斷客戶如何看待特定產品或服務。

8. 實用的 PEK 方案

這是一個面向網絡安全愛好者的項目。 在這裡，您將使用關鍵字搜索 (PEKS) 解決方案創建公共加密。 它有助於防止電子郵件洩漏，從而防止敏感信息和通信的任何洩漏。 該解決方案將允許用戶快速瀏覽大型加密電子郵件數據庫，並幫助他們執行布爾和多關鍵字搜索。 請記住，該解決方案將確保在執行這些功能時不會洩露用戶的其他信息。

在公鑰加密系統中，系統有兩個密鑰，一個是私有的，一個是公共的。 消息的接收者保留私鑰，而公鑰仍然可供所有人使用。

結論

在 Python 中從事數據挖掘項目可以教會你很多關於數據科學及其實現的知識。 數據挖掘是數據科學的一個重要方面，如果你想從事數據科學的職業，你必須精通這項技能。 這些 Python 中的數據挖掘項目理念肯定會幫助您掌握數據挖掘的精髓。

但是，如果您想要更個性化的學習體驗，我們建議您參加數據科學課程。 它將教你成為數據科學專業人士的所有必要技能，包括數據挖掘。 您將在行業專家的指導下學習，他們會回答您的問題，解決您的疑慮，並在整個課程中為您提供指導。

學習世界頂尖大學的數據科學課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。