組織跨領域和部門已經意識到數據是新的貨幣。每一個重大戰略決定現在是數據驅動的。在這個數據驅動的世界裏,數據分析是數據科學的重要組成部分。如果我們從企業的角度看,數據分析工具幫助企業理解他們的行動的重要性。它有助於分析數據進一步幫助企業優化其性能。它還可以幫助組織獲得了聲音對主題的理解,需要公司的增長。
數據分析是一種技巧每個數據科學家都必須學習所有作業開始數據評估。這是一個重要的原因有一個實際的和實踐的理解數據分析項目。在本文中,我們將帶你到7數據分析項目的想法將關注數據抓取,探索性分析,數據可視化。我們將解釋這些術語,我們詳細討論在這些項目。
所以,讓我們開始使用一些高級項目想法會幫助你建立一個強大的組合和增加更多的價值你的簡曆數據科學領域的進步。
數據抓取項目的想法
當你開始與任何數據分析項目,數據抓取是第一步啟動的過程。顧名思義,這意味著從網上收集或把數據整理成一個可用的格式。這個過程的數據可以自動或web抓取Octoparse等工具的幫助下,Parsehub甚至利用圖書館如Scrapy或美麗的湯。
1。搜索引擎優化
俗稱搜索引擎優化,這是一個技術的使用工具,以確保你的網站獲得高排名在穀歌搜索引擎結果頁麵(搜索引擎)。使用數據抓取工具,您可以刮的排名競爭對手公司的網站和獲得所有的關鍵字被他們描述他們的網站。這主要是通過收集的SEO團隊排名的關鍵詞。
收集這些信息,營銷團隊可以目標關鍵詞來得到你的公司的網站更高的結果頁麵。我們都想成為排名在穀歌搜索結果的第一頁。這是數據抓取如何幫助你實現它。這是一個極好的主意應用數據分析項目領域的營銷。
2。社交媒體的聲譽監測
代的黃金時代和創z,每個品牌理解的至關重要的作用,他們的社會媒體平台與客戶建立關係。一個評論在壞質量的產品或服務可以惡性品牌的形象在短短幾分鍾。
所以我們能做些什麼呢?我們可以使用數據抓取工具來收集數據的質量上生成社交媒體。這個數據是有關你的公司,從而幫助您識別相關評論你的品牌的產品或服務。它將確保您不會錯過任何提到你的品牌在網上所說的光線不好。如果你找到它,你可以製定策略和解決這個問題。
3所示。股票研究
我們名單上的下一個數據分析項目思想是股票研究可以應用到金融領域。股本是指一個公司的價值將會回到公司的股東情況下所有的資產清算和支付債務。用更簡單的術語來說,它也可以被認為是一個公司或資產的所有權程度扣除所有與此相關的債務資產。
現在數據分析如何幫助我們嗎?
當涉及到股東的價值觀,每個公司都需要一定的價值。數據抓取工具的幫助下,你可以消除不確定性對企業主的價值。當你使用數據抓取,你可以檢查網絡的所有權你的競爭對手已經在他們的公司或個人股票值得讓你公司的競爭力。當你在股票價值進行不斷的研究,它會使你在一個不確定的金融實體,也告訴你買賣股票將有利可圖。
探索性數據分析項目的想法
現在,下一個類型的數據分析項目探索性數據分析。也稱為EDA,看起來在數據結構和允許你找出其模式感知特性。這是可以做到的使用語言,像R和Python包含已有的算法,可用於執行為你工作。這個過程也有助於清理數據,提取重要的變量和測試你的基本假設。它是最耗時的任務對於任何數據分析師。然而,其中最有意義的一個過程。
4所示。世界幸福報告
我們讀過很多次關於世界上十大最幸福的國家。我們沒有?如何使用這個探索性數據分析項目創建一個世界幸福報告嗎?
幸福得分是通過測量6因素的平均值來定義一個國家的幸福水平。這六個因素:經濟生產、社會支持、自由、沒有腐敗,預期壽命,和慷慨。
第一步是收集項目所需的所有數據。從這裏您可以使用數據集,利用它來了解這份報告所使用的模式和數據結構設計。當你評估數據集,它會磨練你的技能,讓你更容易定義和實現你的目標設定為您的項目。
5。全球自殺率的檢測
每年的自殺率在世界上仍然是一個引起人們的關注。形成鮮明對比之前的項目中,您可以使用此數據分析項目想法找到全世界發生的自殺案件數量。這裏是一個鏈接Kaggle數據集。它包含有關自殺率,人類發展指數(HDI), GDP、人口逐年的國家從1985年到2016年。這個數據集,您可以使用背後的想法供參考是否有任何這些指標和自殺率之間的聯係。
你可以探索這個數據集是否存在任何模式在這些自殺率。你也可以發現如果總體自殺率增加或減少,自殺更多的性別。這種分析將幫助您在評估自殺率的百分比。
數據可視化項目的想法
我們都可以讀取數據,但人類的大腦總是著迷於視覺效果。數據可視化處理數據的圖形表示形式的圖表、酒吧圖,餅圖。良好的可視化總是讓一個偉大的除了任何數據分析投資組合。Google Charts的一些可視化工具,表製造商,帆布圖。
6。在美國找到汙染的百分比
按照美國肺髒協會提供的數據,2020年,近一半的美國人占據近1.5億人受到嚴重的空氣汙染,危及他們的健康。這是今年最見封鎖由於COVID情況!想象更糟糕的是如果我們獲取數據pre-covid汙染天。
這個數據可視化的項目可以幫助你回答這樣的問題:這是美國汙染最高和最低的州嗎?或比較汙染水平在過去的十年,即將到來的十年。這裏是一個Kaggle數據集包含的信息4主要汙染物在美國從2000年到2016年。你可以分析這個和用它來找出在美國空氣汙染的百分比。
7所示。發現每一個即將到來的社會Eclipse
在2017年8月著名的日食之後,第一個從東海岸到西海岸的eclipse在將近一個世紀,美國《華盛頓郵報》創造了一個交互式工具使用數據分析工具。它包含全球可視化顯示eclipse的路徑以及預測未來所有的eclipse路徑直到2080年!
所有你需要做的就是把你的出生年份,你會了解有多少日食留在你的一生!看看這個神奇的工具在這裏。您可以使用一個類似的概念找到每一個即將到來的月蝕!
現在你需要做的
您將工作在數據抓取,探索性分析和數據可視化項目,你的數據分析能力將會改善。你可以把上述的例子數據分析項目創建一個類似的或全新項目的主意!
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知道數據是現在和未來,從本文的主要結論是,你需要繼續練習你的技能在實踐項目。
如果你有興趣在這些有趣的話題和學習的熱門技術之一,報名研究生項目數據科學與商業分析麥克白School of Business)的德州大學奧斯丁分校。
另一個最佳數據科學項目是為期12周的應用數據科學項目。它有一個由麻省理工學院課程精心為您提供的技能,知識,和信心,你需要在這個行業。程序不僅關注推薦係統,而且其他大多數與業務相關的技術,如機器學習,深入學習,等等。最高額定數據科學項目準備你數據科學的一個重要組成部分在任何組織的努力。
