构建您的投资组合的 11 个最佳数据挖掘项目

[ujjal22]

数据挖掘是一个令人着迷的领域，它使我们能够发现海量数据集中隐藏的模式、相关性和见解。无论您是学生、有抱负的数据科学家，还是希望磨练技能的经验丰富的专业人士，参与数据挖掘项目都可以为您提供宝贵的实践经验。

在这篇博文中，我们将探讨几个适合不同技能水平的有吸引力的数据挖掘项目想法。这些项目将加深您对数据挖掘技术的理解，并帮助您构建展示您的专业知识的作品集。

适合初学者的数据挖掘项目
对于那些刚刚起步的人来说，这里有一些适合初学者的数据挖掘项目，可以帮助他们建立基本技能。

项目 1：确定纽约市表现最好的学校
在这个初学者项目中，您将使用纽约公立学校的标准化测 巴哈马电话数据 成绩数据来确定数学成绩最好的学校。您将分析不同地区的表现差异，并确定该市表现最好的十所学校。

该项目主要侧重于使用 pandas 库进行探索性数据分析（EDA）。

培养的技能：使用 pandas 进行数据清理、探索性数据分析和数据可视化。
资源：探索纽约市公立学校指导项目（包括数据集）
项目 2：预测学生表现
该项目包括分析学生评估数据以预测他们未来的学业表现。它是理解基本分类算法和数据预处理技术的一个很好的起点。

收集和预处理数据，探索数据集以识别模式，训练分类模型（例如决策树）并评估模型的性能。

培养的技能：数据清理、特征选择、分类模型（例如决策树、随机森林）和可视化。
数据集： UCI学生成绩数据集
资源：机器学习项目：学生表现预测器
项目 3：零售客户细分
该项目涉及挖掘零售数据集，以根据购买模式识别客户群。这是对无监督学习技术的理想介绍。

清理和预处理数据集，执行探索性数据分析 (EDA)，使用 K 均值聚类创建客户细分，并对结果进行可视化。

培养的技能：K 均值聚类、数据预处理、探索性数据分析。
数据集：购物中心客户细分数据集
资源：Python 中的客户细分
通过项目培养技能
将您的技能应用到现实世界的项目中来构建您的作品集。
中级数据挖掘项目
一旦掌握了基础知识，中级项目将帮助您巩固对更复杂的数据挖掘概念和算法的理解。

项目 4：Twitter 上的情绪分析
在此项目中，您将挖掘来自 Twitter 的数据，以确定围绕特定主题或主题标签的情绪。该项目非常适合对文本挖掘和自然语言处理 (NLP) 感兴趣的初学者。

中的 TensorFlow 入门，将尖端技术应用到他们的项