Datenanalyse kann ein vielversprechender Weg sein, um Ihre Karriere zu starten, aber der Schlüssel, um von jedem potenziellen Arbeitgeber wahrgenommen zu werden, ist, dass Ihre Datenanalyseprojekte vorzeigbar sind. Ein aufstrebender Datenanalytiker muss in verschiedenen Bereichen arbeiten und Erkenntnisse gewinnen, die sich in Ihre nächste herausragende Datenanalytiker-Projektidee umsetzen lassen!

In der heutigen Zeit suchen Unternehmen nach Datenanalysten, die sich der Herausforderungen in einer bestimmten Branche bewusst sind und daher alle relevanten Projekte in ihrem Lebenslauf finden. Es kann eine überwältigende Aufgabe sein, sich für eine Projektidee zu entscheiden, nur um sich dann von den sperrigen Codes und dem überstrapazierten Konzept eingeschüchtert zu fühlen. Genau aus diesem Grund stellen wir Ihnen eine Reihe von Projektideen aus dem Bereich der Datenanalyse vor, mit denen Sie den intelligenten Umgang mit umfangreichen Datensätzen üben können. Let’s get started!

Bevor Sie beginnen, müssen Sie die Arten von Projekten verstehen, mit denen Sie arbeiten möchten:

Anfänger: Projekte dieser Stufe können ziemlich vertraut und angenehm zu bearbeiten sein. Für jeden, der mit der Datenanalyse beginnt, erfordern solche Projekte keine umfangreichen Anwendungstechniken. Stattdessen kann man mit Hilfe einfacher Algorithmen leicht vorankommen.

Mittelstufe: Dies umfasst im Allgemeinen die Arbeit mit mittleren bis großen Datenclustern und erfordert ein solides Verständnis der Data-Mining-Prinzipien. Es kann auch die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens erfordern und ist daher für erfahrene Datenanalysten zu empfehlen.

Fortgeschrittene oder Experten: Für Branchenveteranen, die ehrgeizige Projekte auf der Grundlage realer Datensätze erstellen möchten, können sich solche Projekte als Gold wert erweisen. Von neuronalen Netzen bis hin zur tiefgreifenden Analyse hochdimensionaler Daten – für solche Projekte ist die perfekte Mischung aus Kreativität, Fachwissen und Erkenntnissen erforderlich.

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Data Analytics Project Ideas – Beginner Level

Exploratory Data Analysis Projects (EDA)

Die Arbeit eines Datenanalysten bleibt unvollständig ohne die Exploratory Data Analysis – die Phase, in der die Daten untersucht werden und Muster oder Erkenntnisse gewonnen werden. Sie bietet einen Überblick über die allgemeinen Merkmale der Datenanalyse und deren Verständnis mit Hilfe von Datenmodellierungstechniken. Was lange, erschöpfende Sitzungen erfordert hätte, um Anomalien in den Zahlen zu finden, kann mit der explorativen Datenanalyse auf perfekte Weise erledigt werden.

EDA kann im Allgemeinen auf zwei Arten durchgeführt werden: erstens mit Hilfe von Grafiken oder Nicht-Grafiken, und zweitens mit univariaten oder bivariaten Größen. Für die Weiterführung von Datenanalyseprojekten kann die IBM Analytics Community eine reichhaltige Ressource sein.

Die Themen, die beim Aufbau eines EDA-Projekts nützlich sein können, sind:

• Daten verstehen und eine aussagekräftige und relevante Hypothese aufstellen
• Problemlösung mit Datenvisualisierungen oder Algorithmen
• Datentrends erkennen
• Die Beziehung zwischen Variablen verstehen und mit Datenvisualisierungen in Form von Plots interagieren.

Eine relevante Feldstudie kann die Gesundheitsbranche sein, in der Sie in vielerlei Hinsicht helfen können, vom Verstehen fehlender Arzttermine bis hin zu fehlenden Ausrüstungsgegenständen.

Sentiment-Analyse

Für Datenanalysten kann das Ziel eines Projekts zur Sentiment-Analyse darin bestehen, die positiven oder negativen Polaritäten der Betrachter auf der Grundlage ihrer Gefühle zu verstehen. Solche Extraktionen können dabei helfen, den allgemeinen Standpunkt Ihrer Zuschauer zu einer bestimmten Idee zu ermitteln, und zwar auf der Grundlage ihrer auf Websites, in sozialen Medien usw. geteilten Meinungen. Die verschiedenen Kategorien können glücklich, wütend, traurig, neugierig usw. sein.

Für Fachleute, die das Framework verwenden, ist der entsprechende Datensatz auch im R-Paket „janeaustenR“ zu finden. Da die Unterscheidung auf der Wortwolke basiert, lassen sich die Datengruppen und die dazugehörigen Stimmungen klar voneinander abgrenzen. Solche Datenanalyseprojekte können hilfreich sein bei:

Online Reputation Management jeder Marke – Social Media Monitoring

• Besonders hilfreich, um die allgemeine Wahrnehmung der Verbraucher über Ihre Marke zu verfolgen und zu verstehen
• Schlüsselbereiche der Aufmerksamkeit hervorzuheben
• Alle Entwicklungen, wie Influencer-Kampagnen-Updates

Konkurrenten-Analyse

• Hilft Ihnen, exklusive Einblicke in den Markt zu gewinnen und Ihren Konkurrenten voraus zu sein
• Sammeln Sie Informationen über verschiedene digitale Plattformen
• Entwickeln Sie Business Intelligence

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Data Analytics Project Ideas – Intermediate Level

Building Chatbots

Imperative für Unternehmen online, Chatbots wurden Trend für seine vielen Funktionalitäten. Sie können bei der Automatisierung von Kundendienstprozessen helfen und Zeit und Ressourcen sparen. Ausgestattet mit KI und maschinellem Lernen sind leistungsstarke Chatbots allgegenwärtig – von automatisierten Nachrichten in Messaging-Anwendungen bis hin zu intelligenten Wearables.

Ein Chatbot ist ein intelligentes Programm, das eine echte Interaktion mit Nutzern über eine Chat-Schnittstelle simuliert. Auf diese Weise reagieren diese Bots auf schriftliche oder gesprochene Anfragen und verstehen die Konversation. Da sie sich ihrer selbst bewusst sind, werden sie umso intelligenter, je mehr Interaktion sie haben.

Als Datenanalytiker besteht die eigentliche Herausforderung darin, die Leistungsqualität eines Chatbots zu verstehen, und zwar auf der Grundlage seines Potenzials, Benutzeranfragen zu verstehen, sowie seiner Fähigkeit, sie den Benutzern klar zu vermitteln. Da Chatbots entweder bereichsspezifisch sein können, was bedeutet, dass Chatbots Probleme lösen müssen, oder bereichsoffen, was bedeutet, dass Nutzer Anfragen aus jeder Branche stellen können, gibt es eine Menge Spielraum für das Projekt.

Mit Hilfe von Python und der Intents-Json-Datensatzdatei muss ein Analyst die riesigen Datensätze und komplizierten Sprachen mit Hilfe mehrerer Modelle untersuchen. Solche Modelle können dazu beitragen, den Kundensupport zu verbessern und zu optimieren.

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Data Analytics Project Ideas – Expert Level

Movie Recommendation System

Eine der grundlegendsten Methoden zum Aufbau benutzerdefinierter Dienste, der Aufbau eines stabilen Filmempfehlungssystems, ist vielleicht nicht so einfach, wie es klingt. Da das Konzept auf einer abstrakten Klick-Methode basiert, würde es massive Implementierungen von Machine Learning geben. Man bräuchte umfangreichen Zugriff auf große Datensätze mit dem Film-Browsing-Verlauf der Nutzer, Vorlieben und mehr.

Methoden wie kollaboratives Filtern können helfen, das Nutzerverhalten zu verstehen. Um Schwachstellen im System zu beseitigen, können Sie daher Frameworks wie R und das Dataset MovieLens verwenden. Matrix Factorization und Surprise Model Selection können ebenfalls hilfreich sein, um die Datensätze zu durchforsten.

Diese Datenanalyseprojekte, die von Marken wie Netflix genutzt werden, können selbst für Branchenexperten zermürbende Arbeit bedeuten.

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Zusammenfassung

Die beste Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen, ist die Arbeit an neueren, einzigartigen Data-Analytics-Projektideen. Dies ist nur möglich, wenn Sie Erfahrungen in diesem Bereich sammeln und mit verschiedenen branchenspezifischen Herausforderungen konfrontiert werden. Vor allem aber ist es der richtige Weg, positiv zu bleiben und Projekte zu entwickeln!

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