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首頁(yè)考試動(dòng)態(tài)新手如何自己找數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目來做?（內(nèi)附10個(gè)適合新手的項(xiàng)目）
新手如何自己找數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目來做?（內(nèi)附10個(gè)適合新手的項(xiàng)目）
2024-02-07
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很多考了CDA數(shù)據(jù)分析一級(jí)的伙伴經(jīng)常問的就是：如何來找一些數(shù)據(jù)分析的項(xiàng)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(bào)告呢？想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，如果沒有項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)很難找到一份相關(guān)工作。從哪里可以學(xué)習(xí)如何做數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目？如何找到項(xiàng)目做？如何出報(bào)告？

一、Kaggle

網(wǎng)址：https://www.kaggle.com

Kaggle發(fā)布了大量的數(shù)據(jù)分析、挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)項(xiàng)目，沒有實(shí)習(xí)和項(xiàng)目經(jīng)歷的小伙伴可以在Kaggle上找到項(xiàng)目練手。

Kaggle上的項(xiàng)目有不同的項(xiàng)目分類，包括探索性分析，數(shù)據(jù)可視化，趨勢(shì)預(yù)測(cè)，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(xiàng)目練手。

二、阿里天池

網(wǎng)址：https://tianchi.aliyun.com/

Kaggle的項(xiàng)目都是英文的，有的小伙伴可能覺得英文看起來太費(fèi)勁，阿里天池的項(xiàng)目全是中文的，閱讀無障礙。

這里給大家整理了10個(gè)適合新人的項(xiàng)目：

1、Hotelbookingdemand酒店預(yù)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(yù)訂信息，包括預(yù)訂時(shí)間、停留時(shí)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(chǎng)景：社會(huì)科學(xué)、旅行、酒店、用戶行為，不具有明顯的行業(yè)標(biāo)識(shí)，可進(jìn)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(shí)長(zhǎng)、入住時(shí)長(zhǎng)、預(yù)訂間隔、餐食預(yù)訂情況；

3）一年中最佳預(yù)訂酒店時(shí)間；

4）利用Logistic預(yù)測(cè)酒店預(yù)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(shí)間、發(fā)布者以及在全球各地的銷售額數(shù)據(jù)。適用場(chǎng)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(chǎng)分析：受歡迎的游戲、類型、發(fā)布平臺(tái)、發(fā)行人等；

2）預(yù)測(cè)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(gè)銷售故事。

3、USAccidents美國(guó)交通事故分析(2016-2019)

https://www.kaggle.com/sobhanmoosavi/us-accidents

覆蓋全美49州的全國(guó)性交通事故數(shù)據(jù)集，時(shí)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(shí)間、事故地點(diǎn)、天氣、溫度、濕度等數(shù)據(jù)。適用場(chǎng)景：無明顯行業(yè)標(biāo)識(shí)，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(shí)候容易發(fā)生事故；

2）影響事故嚴(yán)重程度的因素；

3）預(yù)測(cè)事故發(fā)生的地點(diǎn)；

4）可視化應(yīng)用：講述4年間美國(guó)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(hào)、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(duì)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(chǔ)庫(kù)跟蹤了所有國(guó)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(jì)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(cè)因素是否會(huì)真正影響預(yù)期壽命?

2）哪些預(yù)測(cè)變量實(shí)際上會(huì)影響預(yù)期壽命?

3）預(yù)期壽命值低于(<65)的國(guó)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(yùn)動(dòng)，吸煙，飲酒等有正相關(guān)還是負(fù)相關(guān)?

6）學(xué)校教育對(duì)人類壽命有何影響?7）預(yù)期壽命與飲酒有正面還是負(fù)面的關(guān)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?jī)r(jià)預(yù)測(cè)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(guān)聯(lián)、評(píng)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(jià)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(yù)測(cè)

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

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

用途：時(shí)間戳、數(shù)據(jù)清洗、價(jià)格預(yù)測(cè)

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