
很多考了CDA數(shù)據(jù)分析一級的伙伴經(jīng)常問的就是:如何來找一些數(shù)據(jù)分析的項目來做,練習(xí)所學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析技能,并能寫出一份數(shù)據(jù)分析報告呢?想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)運營,如果沒有項目經(jīng)驗很難找到一份相關(guān)工作。
秋招面試數(shù)據(jù)分析,沒有項目經(jīng)驗面試還有希望嗎?從哪里可以學(xué)習(xí)如何做數(shù)據(jù)分析項目?如何找到項目做?如何出報告?今天小編給大家推薦兩個超好用的項目網(wǎng)站:
網(wǎng)址:https://www.kaggle.com Kaggle發(fā)布了大量的數(shù)據(jù)分析、挖掘、機器學(xué)習(xí)預(yù)測項目,沒有實習(xí)和項目經(jīng)歷的小伙伴可以在Kaggle上找到項目練手。Kaggle上的項目有不同的項目分類,包括探索性分析,數(shù)據(jù)可視化,趨勢預(yù)測,分類等多種類型,可以根據(jù)自己的需要選擇不同過類型的項目練手。
網(wǎng)址:https://tianchi.aliyun.com/ Kaggle的項目都是英文的,有的小伙伴可能覺得英文看起來太費勁,阿里天池的項目全是中文的,閱讀無障礙。
另外,這里給大家整理了6個適合新人的項目:
https://www.kaggle.com/jessemostipak/hotel-booking-demand
該數(shù)據(jù)集包含城市酒店和度假酒店的預(yù)訂信息,包括預(yù)訂時間、停留時間,成人/兒童/嬰兒人數(shù)以及可用停車位數(shù)量等信息。 適用場景:社會科學(xué)、旅行、酒店、用戶行為,不具有明顯的行業(yè)標(biāo)識,可進行常規(guī)用戶行為分析。 數(shù)據(jù)量:32列共12W數(shù)據(jù)量。 可以定義的問題: 1)基本情況:城市酒店和假日酒店預(yù)訂需求和入住率比較; 2)用戶行為:提前預(yù)訂時長、入住時長、預(yù)訂間隔、餐食預(yù)訂情況; 3)一年中最佳預(yù)訂酒店時間; 4)利用Logistic預(yù)測酒店預(yù)訂。
https://www.kaggle.com/sobhanmoosavi/us-accidents 覆蓋全美49州的全國性交通事故數(shù)據(jù)集,時間跨度:2016.02-2019.12,包括事故嚴(yán)重程度、事故開始和結(jié)束時間、事故地點、天氣、溫度、濕度等數(shù)據(jù)。 適用場景:無明顯行業(yè)標(biāo)識,通用。數(shù)據(jù)量:49列共300W數(shù)據(jù)量。 可以定義的問題:
https://www.kaggle.com/gregorut/videogamesales
包含游戲名稱、類型、發(fā)行時間、發(fā)布者以及在全球各地的銷售額數(shù)據(jù)。 適用場景:電商、游戲銷售,常規(guī)銷售數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量:11列共1.66W數(shù)據(jù)量。 可以定義的問題: 1)電子游戲市場分析:受歡迎的游戲、類型、發(fā)布平臺、發(fā)行人等; 2)預(yù)測每年電子游戲銷售額。 3)可視化應(yīng)用:如何完整清晰地展示這個銷售故事。
https://www.kaggle.com/datasets/kumarajarshi/life-expectancy-who
世界衛(wèi)生組織(WHO)旗下的全球衛(wèi)生觀察站(GHO)數(shù)據(jù)存儲庫跟蹤了所有國家的健康狀況以及許多其他相關(guān)因素,該數(shù)據(jù)集包括了人口統(tǒng)計學(xué)變量,收入構(gòu)成和死亡率等信息。 可以定義的問題: 1)最初選擇的各種預(yù)測因素是否會真正影響預(yù)期壽命? 2)哪些預(yù)測變量實際上會影響預(yù)期壽命? 3)預(yù)期壽命值低于(<65)的國家是否應(yīng)該增加其醫(yī)療保健支出以改善其平均壽命? 4)嬰兒和成人死亡率如何影響預(yù)期壽命? 5)預(yù)期壽命與飲食習(xí)慣,生活方式,運動,吸煙,飲酒等有正相關(guān)還是負相關(guān)? 6)學(xué)校教育對人類壽命有何影響? 7)預(yù)期壽命與飲酒有正面還是負面的關(guān)系?
https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset
IBM員工離職原因數(shù)據(jù)及包括員工編號、年齡、受教育程度、離家距離、生活和工作的平衡、工作參與情況等信息。 可以定義的問題: 1)通過分析該數(shù)據(jù)集可以找出員工流失的因素2)工作角色和流失率的相關(guān)性; 3)離家距離與流失率的相關(guān)性; 4)平均月收入和受教育程度對流失率的影響?
https://www.kaggle.com/dgomonov/new-york-city-airbnb-open-data
數(shù)據(jù)內(nèi)容:數(shù)據(jù)分為匯總版和明細版兩類。 數(shù)據(jù)包括: 短租房源基礎(chǔ)信息,包括房源、房東、位置、類型、價格、評論數(shù)量和可租時間等等。另外還有短租房源時間表信息,包括房源、時間、是否可租、租金和可租天數(shù)等等。 可以定義的問題: (1)計算房東的質(zhì)量分數(shù),實現(xiàn)房東的精細化運營管理。 (2)通過對房源信息進行量化,挖掘最受用戶歡迎的房源。 (3)向客戶推薦各個地區(qū)“最便宜”、“最精致”、“最小資”、“最有性價比”……的房源。
順道再說一下CDA數(shù)據(jù)分析師一級,這個證書真的實用性特別高,很多考點在工作中都能遇到應(yīng)用場景,如果有小伙伴想提升數(shù)據(jù)分析能力,那可以以考代練,考過CDA數(shù)據(jù)分析一級順便提升能力。
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