Die 11 besten Data-Mining-Projekte zum Aufbau deines Portfolios

Intermediate Data Mining Projekte

Sobald du die Grundlagen beherrschst, helfen dir Zwischenprojekte, dein Verständnis für komplexere Data-Mining-Konzepte und -Algorithmen zu festigen.

Projekt 4: Twitter Stimmungsanalyse

In diesem Projekt wirst du Twitter-Daten auswerten, um die Stimmung zu bestimmten Themen oder Hashtags zu ermitteln. Dieses Projekt ist ideal für Anfänger, die sich für Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) interessieren.

Tweets scrapen oder sammeln, Textdaten bereinigen und vorverarbeiten, Merkmale extrahieren, einen Klassifikator (z. B. Naive Bayes) für die Stimmungsanalyse erstellen und das Modell auswerten.

• Entwickelte Fertigkeiten: Textvorverarbeitung, Sentimentanalyse und grundlegende NLP-Techniken.
• Datensatz: Twitter Sentiment-Datensatz
• Ressourcen: Sentiment-Analyse mit Python

Projekt 5: Aufdeckung von Bankbetrug

In diesem Projekt geht es darum, betrügerische Transaktionen im Datensatz einer Bank zu identifizieren. Du wendest fortschrittliche Klassifizierungsalgorithmen an, um Anomalien zu erkennen.

Analysiere und bereinige den Datensatz, wende Resampling-Techniken an, um ein Klassenungleichgewicht zu vermeiden, verwende überwachte Lernalgorithmen (z. B. Random Forests) und bewerte die Modellgenauigkeit mithilfe von Metriken wie ROC-AUC.

• Entwickelte Fertigkeiten: Anomalieerkennung, überwachtes Lernen, Ensemble-Methoden (z. B. XGBoost, Random Forest).
• Datensatz: Datensatz zum Kreditkartenbetrug
• Ressourcen: Betrugsaufdeckung in Python, Betrugsaufdeckung in R

Projekt 6: Prädiktive Modellierung für die Landwirtschaft

In diesem Projekt hilfst du einem Landwirt bei der Auswahl der besten Kulturpflanze für sein Feld auf der Grundlage begrenzter Bodeneigenschaften. Der Landwirt kann es sich leisten, nur eine von vier wichtigen Bodenkennzahlen zu messen: Stickstoffgehalt, Phosphorgehalt, Kaliumgehalt oder pH-Wert. 

Deine Aufgabe ist es, herauszufinden, welche Bodenkennzahl der wichtigste Prädiktor für die Pflanzenauswahl ist, was dies zu einem klassischen Problem der Merkmalsauswahl macht.

• Entwickelte Fertigkeiten: Merkmalsauswahl, Datenanalyse und prädiktive Modellierung mit Scikit-Learn.
• Ressourcen: Prognosemodellierung für die Landwirtschaft (enthält den Datensatz)

Projekt 7: Vorhersage von Herzkrankheiten im Gesundheitswesen

In diesem Projekt nutzt du Daten aus dem Gesundheitswesen, um die Wahrscheinlichkeit einer Herzerkrankung bei Patienten vorherzusagen. Durch die Anwendung von Data-Mining-Techniken entdeckst du Muster und Risikofaktoren, die zu Herzkrankheiten beitragen, und kannst so die Frühdiagnose und Behandlungsplanung verbessern.

Verarbeite und bereinige den Datensatz, untersuche Korrelationen zwischen Merkmalen, trainiere Modelle wie die logistische Regression oder den Entscheidungsbaum und verwende Bewertungskennzahlen wie Genauigkeit, Präzision und Wiedererkennung.

• Entwickelte Fertigkeiten: Logistische Regression, Entscheidungsbäume und Datenvorverarbeitung.
• Datensatz: Herzkrankheiten UCI-Datensatz
• Ressourcen: Vorhersage auf dem UCI Heart Disease Dataset

Projekt 8: Warenkorbanalyse im Einzelhandel

In diesem Projekt analysierst du die Kaufdaten deiner Kunden, um Produktassoziationen zu finden. Diese Art der Analyse wird im Einzelhandel häufig eingesetzt, um Produktplatzierungen und Werbeaktionen zu optimieren.

Führe eine Datenvorverarbeitung durch, verwende den Apriori-Algorithmus, um Assoziationen zu erkennen, bewerte Regeln anhand von Metriken wie Support und Lift und interpretiere die Ergebnisse für den praktischen Einsatz im Einzelhandel.

• Entwickelte Fertigkeiten: Lernen von Assoziationsregeln (z.B. Apriori, FP-Growth), Warenkorbanalyse.
• Dataset: Marktkorb-Datensatz
• Ressourcen: Association Rule Mining in Python Tutorial, Marktkorbanalyse in Python, Marktkorbanalyse in R

Fortgeschrittene Data-Mining-Projekte

Diese fortgeschrittenen Projekte, die große Datensätze, komplexe Algorithmen und fortschrittliche Tools beinhalten, helfen denjenigen, die ihre Data-Mining-Fähigkeiten auf die nächste Stufe bringen wollen, dieses Ziel zu erreichen.

Projekt 9: Vorhersage des Nutzerverhaltens aus Social-Media-Daten

Bei diesem Projekt geht es um die Auswertung von Nutzerinteraktionsdaten von Social-Media-Plattformen, um Nutzerverhalten wie Inhaltspräferenzen, Engagementwahrscheinlichkeit und Abwanderungsprognosen vorherzusagen.

Sammle und verarbeite Social Media-Daten, erstelle Nutzerprofile, nutze LSTM-Netzwerke (Long Short-Term Memory) für Vorhersagen und visualisiere die Ergebnisse, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

• Entwickelte Fertigkeiten: Deep Learning (z. B. LSTMs), Nutzerprofilierung und Zeitreihenprognosen.
• Ressourcen:  Analysieren von Social Media-Daten in Python, Analysieren von Social Media-Daten in R

Projekt 10: Prädiktive Analytik mit Daten aus dem Gesundheitswesen

In diesem Projekt für Fortgeschrittene arbeitest du im Auftrag eines Unternehmens, das Motorradteile verkauft. Deine Aufgabe ist es, ihre Daten zu analysieren, um ihre Einkommensströme zu verstehen. 

Du erstellst eine Abfrage, um zu ermitteln, wie viel Nettoumsatz in den verschiedenen Produktlinien erzielt wird, und trennst die Daten nach Datum und Lagerhaus. Bei diesem Projekt musst du mit großen Datensätzen arbeiten und komplexe SQL-Abfragen verwenden.

• Entwickelte Fertigkeiten: SQL, Datenaggregation, Umsatzanalyse und Business Intelligence.
• Ressourcen: Geführtes Projekt zur Analyse des Motorradteileverkaufs (enthält den Datensatz)

Projekt 11: Aufbau eines Empfehlungssystems

Erstelle ein Empfehlungssystem, das Produkte, Filme oder Musik auf der Grundlage der Vorlieben der Nutzer/innen vorschlägt. Dieses Projekt wird häufig im E-Commerce und auf Medienplattformen eingesetzt.

Sammle und verarbeite den Datensatz, implementiere kollaborative Filtermethoden, erforsche Techniken der Matrixfaktorisierung und bewerte die Leistung des Systems anhand von Metriken wie RMSE (Root Mean Squared Error).

• Entwickelte Fertigkeiten: Kollaboratives Filtern, Matrixfaktorisierung und Deep Learning für Empfehlungssysteme.
• Datensatz: MovieLens Dataset
• Ressourcen: Empfehlungssysteme in Python, Aufbau von Empfehlungsmaschinen in Python

Zusammenfassende Tabelle der Data-Mining-Projekte

Die folgende Tabelle hilft dir bei der Auswahl deines nächsten Bergbauprojekts auf der Grundlage deiner spezifischen Ziele:

Fazit

Data-Mining-Projekte sind sehr wertvoll, um technische Fähigkeiten zu entwickeln und ein hervorragendes Portfolio zu erstellen. Egal, ob du gerade erst anfängst oder schon Erfahrung hast, die Arbeit an diesen Projekten wird dein Wissen erweitern und dir greifbare Ergebnisse liefern, die du potenziellen Arbeitgebern präsentieren kannst!

Wenn du tiefer eintauchen möchtest, kannst du deine Fähigkeiten mit Kursen wie Datenbearbeitung mit Pandas für grundlegende Datenbereinigung und -analyse, Preprocessing for Machine Learning in Python für eine angemessene Datenvorbereitung oder Supervised Learning mit Scikit-learn für Klassifizierungs- und Regressionstechniken verbessern. 

Fortgeschrittene können sich mit "Understanding Machine Learning" oder "Introduction to TensorFlow in Python " beschäftigen, um modernste Techniken auf ihre Projekte anzuwenden.