データ分析は、あなたのキャリアをジャンプスタートさせる有望な方法を提供できますが、潜在的な雇用主から注目を集めるための鍵は、あなたのデータ分析プロジェクトを提示できるようにすることです。 このような場合、「asahi.com」をご利用ください。

現在、企業は、特定の業界の課題を認識しているデータ アナリストを探しており、そのため、履歴書に関連するプロジェクトがあれば、それを見つけます。 プロジェクトのアイデアを決めるのに、そのかさばるコードや使い古された概念に怯えるのは、圧倒的な作業となりえます。 これは、我々はあなたが巨大なデータセットでスマートな作業を練習するのに役立つだろう、あなたにデータ分析プロジェクトのアイデアの合併をもたらす理由です。 さあ、始めましょう

始める前に、どのような種類のプロジェクトに取り組むかを理解しておく必要があります:

Beginner: これらのレベルのプロジェクトは、かなり馴染みがあり、快適に作業できます。 データ分析を始める人にとって、このようなプロジェクトでは大規模なアプリケーション技術は必要ないでしょう。 その代わり、簡単なアルゴリズムの助けを借りて、簡単に前進することができます。

中級者。 中級：一般的に、中規模から大規模のデータクラスタでの作業が含まれ、データマイニングの原則を十分に理解していることが必要です。 また、機械学習技術の適用が必要な場合もあり、熟練したデータ アナリストにお勧めします。

上級またはエキスパート: 実際のデータ セットに基づいて意欲的なプロジェクトを構築しようとしている業界のベテランにとって、このようなプロジェクトは金になると証明されることがあります。 ニューラルネットワークから高次元データの詳細な分析まで、このようなプロジェクトには創造性、専門知識、洞察力の完璧なブレンドが必要です。

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データ分析プロジェクトのアイデア – 初心者レベル

探索的データ分析プロジェクト (EDA)

データ分析者の仕事は、データを調べてパターンや発見をする段階の探索的データ分析なしでは不完全なままである。 データ分析における全体的な特徴をまとめ、データモデリングテクニックで理解することができます。 数字の異常を見つけるために、長い時間をかけて網羅的に行わなければならなかったことが、探索的データ分析では、完璧な方法で行われます。

EDAは一般に2つの方法で行うことができます。1つは、グラフィックまたは非グラフィックの助けを借りて、もう1つは一変量または二変量で行うことです。 データ分析プロジェクトを継続するために、IBM Analytics コミュニティは十分なリソースであることが証明されます。

EDA プロジェクトを構築する際に役立つトピックは次のとおりです。

• データを理解し、有意義で適切な仮説を立てる
• データの視覚化またはアルゴリズムによる問題解決
• データの傾向を見つける
• 変数間の関係を理解し、プロットの形式でデータの視覚化と対話する。

関連するフィールドスタディとしては、医師の予約の欠落傾向の理解から機器の不足まで、多数の方法で支援できる医療業界があります。

Sentiment Analysis

データアナリストにとって、感情分析プロジェクトを持つ目的は、感情に基づいて視聴者の肯定または負の極性を理解することにあると言えます。 このような抽出は、Web サイトやソーシャル メディア ハンドルなどで共有された意見に基づいて、特定のアイデアに関する視聴者の一般的な観点を知るのに役立ちます。 喜び、怒り、悲しみ、好奇心など、さまざまなカテゴリーがあります。

フレームワークを使用する専門家のために、R は「janeaustenR」パッケージで関連するデータセットも見つけることができます。 この違いはワードクラウドに基づいているため、データグループとそれに対応する感情との間に明確な区別をすることができます。 このようなデータ分析プロジェクトは、以下のようなことに役立ちます。

あらゆるブランドのオンライン評判管理 – ソーシャルメディアモニタリング

• 特に、ブランドに対する消費者の一般的な認識を追跡し理解するのに役立つ
• 重要な注目分野を強調する
• あらゆる開発。 インフルエンサーキャンペーンの更新など

競合他社分析

• 市場に関する独自の洞察を得て、競合他社をリードするのに役立つ
• 様々なデジタルプラットフォームで情報を収集する

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Data Analytics Project Ideas – Intermediate Level

チャットボットの構築

オンライン ビジネスにとって重要なチャットボットは、その多くの機能性のためにトレンドとなっています。 AIや機械学習技術を取り入れた強力なチャットボットは、メッセージング・アプリケーションの自動メッセージからスマートなウェアラブルまで、私たちの身の回りにあふれています。

チャットボットは、チャット インターフェイスを介してユーザーとの実際のやり取りをシミュレートするスマート プログラムです。 この方法で、これらのボットは、書かれたまたは話されたクエリに反応し、会話を理解します。 自己認識しているため、対話が増えれば増えるほど、よりインテリジェントになります。

データ アナリストとして、真の課題は、ユーザー リクエストの理解力とそれをユーザーに明確に伝える能力に基づいて、チャット ボットのパフォーマンス品質を理解することです。 チャットボットには、チャットボットに問題解決を求めるドメイン特化型と、ユーザーが業界を問わず問い合わせを行うことができるオープンドメイン型があるため、プロジェクトの幅が広がりますね–。

PythonとIntents jsonデータセットファイルを使用して、アナリストは、複数のモデルの助けを借りて、膨大なデータセットとトリッキーな言語を調べる必要があります。 そのようなモデルは、カスタマー サポートを強化し、改善するのに役立ちます。

チェックアウト。 インドのデータ アナリストの給与

Data Analytics Project Ideas – Expert Level

Movie Recommendation System

ユーザー カスタマイズ サービスを構築する最も基本的な方法の 1 つ、安定した映画推薦システムの構築は、言うほど簡単ではないかもしれません。 抽象的なクリック方式をコンセプトにしているため、機械学習の大規模な実装が必要でしょう。 ユーザーの映画閲覧履歴、好みなどの大規模なデータセットへの広範なアクセスが必要になるでしょう。

協調フィルタリングなどのメソッドは、ユーザーの行動を理解するのに役立つ可能性があります。 したがって、システムの脆弱性を取り除くために、R やデータセット MovieLens のようなフレームワークを使用することができます。 Matrix Factorization と Surprise Model Selection も、データセットを通してチャンネルを合わせるのに便利です。

Netflixのようなブランドによって使用される、このようなデータ分析プロジェクトは、業界の専門家にとっても過酷な作業を意味することがあります。 R によるデータ サイエンス プロジェクト」

まとめ

自分のスキルを発揮する最善の方法は、より新しい、ユニークなデータ分析プロジェクトのアイデアに取り組むことです。 それは、この分野で経験を積み、さまざまな業界に特化した課題に触れることで初めて得られるものでしょう。 何より、前向きにプロジェクトを構築することが正しい方法なのです

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