Dataanalyse kan være en lovende måde at starte din karriere på, men nøglen til at blive bemærket af en potentiel arbejdsgiver er, at dine dataanalyseprojekter skal være præsentable. En aspirerende dataanalytiker skal arbejde inden for forskellige domæner og opnå indsigt, der kan omsættes til din næste fremtrædende dataanalytikerprojektidé!

I den nuværende tid søger virksomheder dataanalytikere, der er opmærksomme på udfordringerne i en bestemt branche og derfor finder eventuelle relevante projekter i deres cv. Det kan være en overvældende opgave at beslutte sig for en projektidé for derefter at føle sig intimideret af dens omfangsrige koder og overforbrugte koncept. Det er netop derfor, at vi bringer dig en samling af dataanalyseprojektideer, som vil hjælpe dig med at øve dig i at arbejde smart med massive datasæt. Lad os komme i gang!

Hvor du begynder, skal du forstå, hvilke typer projekter du vil være villig til at arbejde med:

Begynder: Projekter på disse niveauer kan være ret velkendte og behagelige at arbejde med. For alle, der starter med dataanalyse, vil sådanne projekter ikke kræve massive applikationsteknikker. I stedet kan du ved hjælp af enkle algoritmer nemt komme videre.

Intermediate: Dette omfatter generelt arbejde med mellemstore til store dataklynger og kræver en solid forståelse af principperne for datamining. Det kan også kræve anvendelse af Machine Learning-teknikker og anbefales derfor til erfarne dataanalytikere.

Advanced eller Expert: For veteraner i branchen, der ønsker at opbygge ambitiøse projekter baseret på virkelige datasæt, kan sådanne projekter vise sig at være guld værd. Fra neurale netværk til dybdegående analyse af højdimensionale data kræver det den perfekte blanding af kreativitet, ekspertise og indsigt til sådanne projekter.

Læs: 14 fascinerende dataanalyseapplikationer fra det virkelige liv

Dataanalyseprojektideer – Begynderniveau

Udforskende dataanalyseprojekter (EDA)

En dataanalytikers arbejde forbliver ufuldstændigt uden den udforskende dataanalyse – den fase, hvor dataene bliver undersøgt, og der bliver lavet mønstre eller resultater. Den giver et resumé af de overordnede karakteristika i dataanalyse og forståelse af den med datamodelleringsteknikker. Hvad der ellers ville have krævet lange, udtømmende sessioner for at finde uregelmæssigheder i tallene, er den eksplorative dataanalyse den perfekte måde at få det gjort på.

EDA kan generelt udføres på to måder: for det første ved hjælp af grafik eller ikke-grafik, og for det andet med univariate eller bivariate mængder. For at fortsætte med eventuelle dataanalyseprojekter kan IBM Analytics Community vise sig at være en rigelig ressource.

De emner, der kan være nyttige, mens du opbygger et EDA-projekt, er:

• Forstå dataene og opstille en meningsfuld og relevant hypotese
• Problemløsning med datavisualiseringer eller algoritmer
• Spotte datatrends
• Forstå forholdet mellem variabler og interagere med datavisualiseringer i form af plot.

En relevant feltundersøgelse kan være sundhedsindustrien, hvor du kan hjælpe på mange måder, lige fra at forstå tendenser til manglende lægebesøg til mangel på udstyr.

Sentimentanalyse

For dataanalytikere kan målet med at have et sentimentanalyseprojekt handle om at forstå de positive eller negative polariteter hos seerne baseret på deres følelser. Sådanne udtrækninger kan hjælpe med at kende dine seeres generelle synspunkt om en bestemt idé, baseret på deres holdninger, der deles på websteder, håndtag på sociale medier osv. De forskellige kategorier kan være glad, vred, ked af det, nysgerrig, nysgerrig osv.

For fagfolk, der bruger rammen, kan R også finde det relevante datasæt i pakken “janeaustenR”. Da forskellen er baseret på ordskyen, kan der være klare sondringer mellem datagrupper og deres tilsvarende følelser. Sådanne dataanalyseprojekter kan være nyttige til:

Online Reputation Management of any Brand – Social Media Monitoring

• Særligt nyttige til at spore og forstå forbrugernes generelle opfattelse af dit brand
• Highlight key attention areas
• Endnu en udvikling, som f.eks. opdateringer af influencer-kampagner

Konkurrentanalyse

• Hjælper dig med at få eksklusiv indsigt i markedet og holde dig foran dine konkurrenter
• Samlelæg oplysninger på tværs af forskellige digitale platforme
• Udvikle Business Intelligence

Læs: Læs: Must Read 26 Data Analyst Interview Questions & Answers

Data Analytics Project Ideas – Intermediate Level

Building Chatbots

Impperativ for virksomheder online, chatbots har været trending for sine mange funktionaliteter. De kan være medvirkende til at automatisere kundeserviceprocesser, samt spare tid og ressourcer. Med AI- og maskinlæringsteknikker er der stærke chatbots overalt omkring os – fra automatiserede beskeder fra messaging-applikationer til intelligente wearables.

En chatbot er et smart program, der simulerer en reel interaktion med brugere via en chatgrænseflade. På den måde reagerer disse bots på alle skriftlige eller mundtlige forespørgsler og forstår samtalen. Da de er selvbevidste, bliver de mere intelligente, jo mere interaktion de har, jo mere intelligente bliver de.

Som dataanalytiker er den virkelige udfordring at forstå en chatbots præstationskvalitet, baseret på dens forståelsespotentiale af brugernes forespørgsler samt dens evne til at formidle det klart til brugerne. Da chatbots kan være enten domænespecifikke, der kræver chatbots til at løse problemer, og åbne domæner, hvor brugerne kan stille en forespørgsel fra enhver branche – er der mange muligheder for projektet.

Med Python og Intents json-datasætfilen skal en analytiker se på de store datasæt og vanskelige sprog ved hjælp af flere modeller. Sådanne modeller kan bidrage til at øge og forbedre kundesupporten.

Kassen: Data Analyst Salary in India

Data Analytics Project Ideas – Expert Level

Movie Recommendation System

En af de mest grundlæggende metoder til at opbygge brugertilpassede tjenester, opbygning af et stabilt film anbefalingssystem, kommer måske ikke så let som det lyder. Da konceptet er baseret på en abstrakt klikmetode, ville der være massive implementeringer af Machine Learning. Du ville kræve omfattende adgang til store datasæt af brugernes filmhistorik, præferencer med mere.

Metoder som kollaborativ filtrering kan hjælpe med at forstå brugeradfærd. Derfor kan du for at fjerne eventuelle sårbarheder i systemet bruge rammer som R og datasættet MovieLens for at fjerne eventuelle sårbarheder i systemet. Matrix Factorization og Surprise Model Selection kan også være nyttige til at kanalisere gennem datasættene.

Disse dataanalyseprojekter, der anvendes af mærker som Netflix, kan betyde opslidende arbejde, selv for brancheeksperter.

Læs også: Data Science Projects in R

Summary

Den bedste måde at udstille dine færdigheder på er ved at arbejde på nyere, unikke dataanalyseprojektideer. Det vil kun komme, efterhånden som du får erfaring på området og bliver udsat for forskellige branchespecifikke udfordringer. Frem for alt er det at forblive positiv og opbygge projekter den rigtige måde at gå til værks på!

Hvis du er nysgerrig efter at lære om datavidenskab, så tjek IIIT-B & upGrads PG Diploma in Data Science, som er skabt til erhvervsaktive fagfolk og tilbyder 10+ casestudier & projekter, praktiske hands-on workshops, mentorskab med brancheeksperter, 1-on-1 med industriens mentorer, 400+ timers læring og jobassistance med topfirmaer.