5个适合初学者的最佳数据分析项目

发布时间: 2020-12-11

1.电影推荐系统项目

这个有趣的数据分析项目(包括代码)的目的是建立一个推荐系统,向用户推荐电影。

让我们通过一个例子来理解这一点。您是否曾经使用过像Netflix或Amazon Prime这样的在线流媒体平台?如果是,那么您一定已经注意到,一段时间之后,这些平台会根据您的流派喜好开始向您推荐其他电影和电视节目。R编程中的该项目旨在帮助您了解推荐系统的工作原理。

2.使用机器学习进行客户细分

客户细分是所有面向客户的行业(B2C公司)最重要的应用之一。它使用机器学习的聚类算法,该算法使公司可以定位潜在的用户群,并且可以确定最佳客户。

它使用群集技术,公司可以通过这些技术识别客户的几个细分市场,从而使他们可以针对特定广告系列的潜在用户群。客户细分还使用K-means聚类算法,该算法对于聚类未标记的数据集至关重要。

3. R中的情感分析模型

几乎每个数据驱动的组织都使用情感分析模型来确定其客户对公司产品的态度。

简而言之,这是计算地识别和分类文本中表达的意见的过程,特别是为了确定消费者对特定产品或主题的态度是正面的,负面的还是中立的。您将不得不利用微小的文本包来分析数据,并对数据集中已经存在的相应单词给出分数。

4.优步数据分析项目

数据是超级的动力。借助数据分析工具和深刻见解,Uber改善了决策,营销策略,促销优惠和预测分析。

在65个国家/地区的600个城市中,Uber每天的骑行次数超过1500万次,借助数据分析,Uber从数据可视化开始迅速发展,并获得有助于他们制定更好决策的见解。数据分析工具在Uber的每次运营中都扮演着关键角色。

5. R中的信用卡欺诈检测项目

使用ML的Data Science R Project信用卡欺诈检测

信用卡欺诈检测项目使用机器学习和R编程概念。

该项目的目的是建立一个分类器,该分类器可以使用多种机器学习算法来检测信用卡欺诈交易,这些算法将能够区分欺诈欺诈者和非欺诈欺诈者。了解如何实施机器学习算法以及数据分析和可视化,以从 “信用卡欺诈检测数据分析项目”中的其他类型数据中检测欺诈交易。

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