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首頁考試動態(tài)新手如何自己找數(shù)據(jù)分析項目來做?(內附10個適合新手的項目)
新手如何自己找數(shù)據(jù)分析項目來做?(內附10個適合新手的項目)
2024-02-07
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很多考了CDA數(shù)據(jù)分析一級的伙伴經常問的就是:如何來找一些數(shù)據(jù)分析的項目來做,練習所學習的數(shù)據(jù)分析技能,并能寫出一份數(shù)據(jù)分析報告呢?想轉數(shù)據(jù)運營,如果沒有項目經驗很難找到一份相關工作。從哪里可以學習如何做數(shù)據(jù)分析項目?如何找到項目做?如何出報告?

一、Kaggle

網址:https://www.kaggle.com

Kaggle發(fā)布了大量的數(shù)據(jù)分析、挖掘、機器學習預測項目,沒有實習和項目經歷的小伙伴可以在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。

二、阿里天池

網址: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。

這里給大家整理了10個適合新人的項目:

1、Hotelbookingdemand酒店預訂需求

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訂信息,包括預訂時間、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、旅行、酒店、用戶行為,不具有明顯的行業(yè)標識,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訂需求和入住率比較;

2)用戶行為:提前預訂時長、入住時長、預訂間隔、餐食預訂情況;

3)一年中最佳預訂酒店時間;

4)利用Logistic預測酒店預訂。

2、VideoGameSales電子游戲銷售分析

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)預測每年電子游戲銷售額。

3)可視化應用:如何完整清晰地展示這個銷售故事。

3、USAccidents美國交通事故分析(2016-2019)

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,包括事故嚴重程度、事故開始和結束時間、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)標識,通用。

數(shù)據(jù)量:49列共300W數(shù)據(jù)量。

可以定義的問題:

1)發(fā)生事故最多的州,什么時候容易發(fā)生事故;

2)影響事故嚴重程度的因素;

3)預測事故發(fā)生的地點;

4)可視化應用:講述4年間美國發(fā)生事故的總體情況

4、IBM員工離職因素分析

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性;

3)離家距離與流失率的相關性;

4)平均月收入和受教育程度對流失率的影響

5、探索影響壽命的因素

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因素,該數(shù)據(jù)集包括了人口統(tǒng)計學變量,收入構成和死亡率等信息。

可以定義的問題:1)最初選擇的各種預測因素是否會真正影響預期壽命?

2)哪些預測變量實際上會影響預期壽命?

3)預期壽命值低于(<65)的國家是否應該增加其醫(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期壽命?

5)預期壽命與飲食習慣,生活方式,運動,吸煙,飲酒等有正相關還是負相關?

6)學校教育對人類壽命有何影響?7)預期壽命與飲酒有正面還是負面的關系?

6、NewYorkCityAirbnbOpenData紐約市Airbnb訂房數(shù)據(jù)

https://www.kaggle.com/dgomonov/new-york-city-airbnb-open-data

用途:房價預測和可視化展示

7、TheMoviesDataset電影數(shù)據(jù)集分析

https://www.kaggle.com/rounakbanik/the-movies-dataset

用途:多表關聯(lián)、評分排序、收入分析、推薦引擎

8、TelcoCustomerChurn電信客戶流失問題

https://www.kaggle.com/blastchar/telco-customer-churn

用途:流失客戶分析、客戶終生價值LTV

9、LendingClubLoanData貸款數(shù)據(jù)分析

https://www.kaggle.com/wendykan/lending-club-loan-data

用途:金融小貸、逾期分析、逾期預測

10、BitcoinHistoricalData比特幣數(shù)據(jù)分析

https://www.kaggle.com/mczielinski/bitcoin-historical-data

用途:時間戳、數(shù)據(jù)清洗、價格預測

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