Top 14 Progetti di Data Mining con Codice Sorgente

14 Progetti di Data Mining con Codice Sorgente

Nell’era odierna, le organizzazioni sono dotate di tecnologie avanzate che consentono loro di prendere decisioni basate sui dati, grazie ai notevoli progressi nel data mining e nell’apprendimento automatico. L’era digitale in cui viviamo è caratterizzata da un rapido sviluppo tecnologico, aprendo la strada a una società più orientata ai dati. Con l’avvento del Big Data e della Quarta Rivoluzione Industriale, le organizzazioni hanno accesso a enormi quantità di dati che possono essere utilizzati per estrarre informazioni preziose e guidare l’innovazione. In questo articolo, esploreremo i migliori 10 progetti di data mining che possono affinare le tue competenze.

Cos’è il Data Mining?

Il data mining è la pratica di trovare modelli nascosti nei dati raccolti dagli utenti o dati importanti per le operazioni dell’azienda. Questo è soggetto a diverse procedure di manipolazione dei dati. Le aziende stanno cercando modi creativi per raccogliere questa enorme quantità di dati al fine di fornire dati aziendali utili. È emerso come uno dei metodi più importanti per l’innovazione. I progetti di data mining potrebbero essere il luogo ideale per iniziare se desideri lavorare in questo settore della scienza attuale.

Top 14 Progetti di Data Mining

Ecco i migliori 14 progetti di data mining per principianti, utenti intermedi ed esperti:

Previsioni dei prezzi delle abitazioni
Predizione delle malattie Smart Health con l’utilizzo di Naive Bayes
Sistema di rilevamento dei falsi loghi online
Rilevamento del colore
Strumento di confronto prodotti e prezzi
Riconoscimento dei numeri scritti a mano
Sistema di raccomandazione anime
Progetto di classificazione dei funghi
Valutazione e analisi dei dati globali sul terrorismo
Generatore di didascalie per immagini
Sistema di raccomandazione film
Rilevamento del cancro al seno
Previsione della generazione di energia solare
Predizione del reddito degli adulti basata sui dati del censimento

Progetti di Data Mining per Principianti

1. Previsioni dei prezzi delle abitazioni

Questo progetto di data mining si concentra sull’utilizzo di set di dati sulle abitazioni per prevedere i prezzi immobiliari. Adatto a principianti e minatori di dati di livello intermedio, il progetto mira a sviluppare un modello che preveda con precisione il prezzo di vendita di una casa, tenendo conto di fattori come dimensioni, posizione e servizi.

Tecniche di regressione come alberi decisionali e regressione lineare vengono utilizzate per ottenere risultati. Il progetto utilizza vari algoritmi di data mining per prevedere i valori immobiliari e seleziona le previsioni con il punteggio di precisione più alto. Sfruttando i dati storici, questo progetto fornisce informazioni sulla previsione dei prezzi delle proprietà nel settore immobiliare.

Come Risolvere il Progetto di Previsione dei Prezzi delle Abitazioni?

Raccogliere un set di dati completo contenente informazioni rilevanti sulla posizione, metratura, camere da letto, bagni, servizi e prezzi di vendita precedenti.
Preprocessare e pulire i dati, affrontando i valori mancanti e gli outlier.
Eseguire un’analisi esplorativa dei dati per ottenere informazioni.
Scegliere un algoritmo di apprendimento automatico adatto, come la regressione lineare o il random forest, e addestrare il modello utilizzando i dati preparati.
Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche come l’errore quadratico medio o il coefficiente di determinazione.
Raffinare i parametri del modello se necessario per migliorare l’accuratezza.
Utilizzare il modello addestrato per prevedere i prezzi delle abitazioni basandosi su nuovi dati di input.

Fai clic qui per visualizzare il codice sorgente di questo progetto di data mining.

2. Predizione delle Malattie Smart Health utilizzando Naive Bayes

Il progetto di predizione delle malattie Smart Health si concentra sulla predizione dello sviluppo di condizioni mediche basate sui dettagli dei pazienti e sui sintomi. Mirando ad assistere gli operatori sanitari nella presa di decisioni informate e nella fornitura tempestiva di farmaci utilizzando tecniche di data mining e apprendimento automatico.

Gli utenti possono ricevere assistenza durante il processo di predizione delle malattie utilizzando un sistema sanitario virtuale intelligente. Il modello Naive Bayes utilizza dati di addestramento per stimare la probabilità di condizioni mediche date i sintomi. Questo progetto consente ai professionisti sanitari di individuare precocemente le malattie, portando a trattamenti tempestivi e interventi terapeutici.

Come Risolvere questo Progetto di Data Mining?

Raccogliere un set di dati contenente caratteristiche mediche rilevanti, tra cui sintomi, anamnesi medica e risultati dei test diagnostici.
Preprocessare i dati gestendo i valori mancanti e codificando le variabili categoriche.
Applicare l’algoritmo Naive Bayes, che assume l’indipendenza delle caratteristiche, per addestrare un classificatore.
Dividere il set di dati in set di addestramento e di test per valutare le prestazioni del modello.
Misurare l’accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F1 per valutare l’efficacia del modello.
Raffinare il modello se necessario, regolando i parametri di smoothing.
Una volta addestrato e convalidato, il modello può prevedere le malattie basandosi sui sintomi di input e sulle informazioni mediche.

Fai clic qui per ottenere il codice sorgente per questo progetto.

3. Sistema di rilevamento online dei falsi loghi

La proliferazione di loghi falsi a scopo fraudolento rende necessario lo sviluppo di un sistema automatizzato per rilevarli e identificarli, proteggendo i diritti di proprietà intellettuale. Sfruttando metodi di data mining e un ampio dataset di loghi raccolti da Internet, questo progetto mira a differenziare tra loghi falsi e autentici.

Questo progetto di data mining offre una soluzione scalabile e automatizzata per affrontare il crescente numero di loghi falsi online. Prevede lo sviluppo di un modello di apprendimento automatico che distingue con precisione loghi genuini e falsi.

Come risolvere il progetto di rilevamento online dei falsi loghi?

Acquisire un dataset contenente loghi autentici e falsi, compresi campioni di immagini diversi.
Preprocessare le immagini ridimensionandole e normalizzandole per un’analisi coerente.
Estrarre caratteristiche rilevanti dalle immagini utilizzando l’estrazione di caratteristiche basata sull’apprendimento profondo o algoritmi di visione artificiale.
Perfezionare il modello per migliorare le sue capacità di rilevamento.
Integrare il modello addestrato in un sistema in grado di analizzare in tempo reale i loghi online, segnalando i potenziali loghi falsi in base alle previsioni del modello.

Fai clic qui per ottenere il codice sorgente per questo progetto di data mining.

4. Rilevamento del colore

Il progetto di Rilevamento del Colore esplora il vasto spettro di colori che l’occhio umano può percepire, con l’obiettivo di sviluppare uno strumento per l’identificazione del colore dalle immagini. Creando una collezione di immagini o campioni di dati che comprendono una gamma di colori, questo progetto fornisce preziose informazioni per l’elaborazione delle immagini, la visione artificiale e varie discipline che dipendono dall’analisi del colore.

Come risolvere il progetto di Rilevamento del Colore?

Catturare o acquisire immagini che presentano oggetti con colori distinti.
Preprocessare le immagini ridimensionandole e convertendole in un formato adatto per l’analisi.
Applicare tecniche di elaborazione delle immagini, come la conversione dello spazio colore e il thresholding, per isolare i colori di interesse.
Utilizzare algoritmi di visione artificiale per identificare ed estrarre i colori desiderati dalle immagini.
Implementare un algoritmo di rilevamento del colore in grado di rilevare e classificare con precisione i colori.
Testare l’algoritmo su diverse immagini e valutarne le prestazioni.
Perfezionare i parametri dell’algoritmo, se necessario, per migliorare la precisione e la robustezza.

Ecco il codice sorgente per questo progetto.

5. Strumento di confronto prodotto e prezzo

Con la crescita del commercio elettronico e degli acquisti online, i consumatori spesso si trovano di fronte alla sfida di navigare tra vari prodotti e prezzi diversi. Lo Strumento di Confronto Prodotti e Prezzi affronta questo problema utilizzando metodi di data mining per raccogliere e analizzare dati sui prodotti da diverse fonti online, inclusi dettagli come qualità, caratteristiche e prezzi. Lo strumento confronta gli articoli e i prezzi attraverso dataset filtrati ed estratti delle caratteristiche per aiutare i consumatori a prendere decisioni di acquisto informate.

Questo progetto offre vantaggi preziosi ai consumatori. Gli utenti possono scoprire le migliori offerte, sconti e promozioni, garantendo gli acquisti più economici. Inoltre, lo strumento può offrire informazioni sulle tendenze di mercato, i bestseller e le preferenze dei clienti basate sui dati raccolti e analizzati.

Come risolvere il progetto dello Strumento di Confronto Prodotti e Prezzi?

Raccogli dati sui prodotti da varie fonti, come siti web di e-commerce o API, inclusi informazioni come nomi dei prodotti, descrizioni e prezzi.
Pulisci e preprocessa i dati, affrontando eventuali incongruenze o valori mancanti.
Sviluppa un sistema di web scraping o integrazione di API per estrarre automaticamente le informazioni desiderate sui prodotti.
Implementa una funzionalità di ricerca e confronto che consente agli utenti di inserire i prodotti desiderati e confrontare prezzi, caratteristiche e altri attributi rilevanti.

Fai clic qui per ottenere il codice sorgente per questo progetto.

Progetti di Data Mining per Intermedi

6. Riconoscimento di cifre scritte a mano

Il progetto di Riconoscimento di Cifre Scritte a Mano utilizza l’ampiamente popolare dataset MNIST per sviluppare un modello in grado di rilevare cifre scritte a mano. Questo progetto serve come un’eccellente introduzione ai concetti di apprendimento automatico. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, i partecipanti impareranno a identificare e classificare immagini di cifre scritte a mano.

Il progetto prevede l’implementazione di un modello di intelligenza artificiale basato sulla visione, sfruttando tecniche di apprendimento automatico e reti neurali convoluzionali. Sarà incorporata un’interfaccia utente grafica intuitiva che consente agli utenti di scrivere o disegnare su un telaio, con un’uscita che mostra la previsione di cifre del modello.

Come risolvere questo progetto di Data Mining?

Raccogliere un ampio dataset di cifre scritte a mano, come il dataset MNIST.
Applicare metodi di preprocessing delle immagini come la normalizzazione e il ridimensionamento per migliorare la qualità delle immagini.
Per riconoscere e categorizzare le cifre, utilizzare il dataset per addestrare un sistema di apprendimento automatico, come una Convolutional Neural Network (CNN).
Raffinare il modello attraverso tecniche come la cross-validazione e l’ottimizzazione degli iperparametri.
Valutare le prestazioni del modello addestrato testandolo su nuove cifre scritte a mano non viste in precedenza.
Apportare eventuali miglioramenti al modello in base ai risultati della valutazione.

Ecco il codice sorgente per questo progetto.

7. Sistema di Raccomandazione Anime

Il progetto di Sistema di Raccomandazione Anime mira a sviluppare un framework che genera raccomandazioni preziose basate sulla cronologia di visione dell’utente e sui punteggi di condivisione. Questo progetto di data mining utilizza metodi di clustering e funzioni computazionali aggiuntive in Python per fornire raccomandazioni di anime. Tecniche di apprendimento automatico come alberi decisionali o reti neurali, combinati con dati su abitudini degli utenti, demografia e interazioni sociali, possono migliorare il sistema di raccomandazione.

Come Risolvere Questo Progetto di Data Mining?

Raccogliere un dataset completo contenente titoli di anime, valutazioni degli utenti e metadati rilevanti.
Preprocessare i dati pulendoli, gestendo i valori mancanti e codificando le variabili categoriche.
Implementare tecniche di filtraggio collaborativo, come il filtraggio collaborativo basato sugli utenti o sugli elementi, per costruire il sistema di raccomandazione.

Ecco il codice sorgente per il progetto di sistema di raccomandazione anime.

8. Progetto di Classificazione dei Funghi

I funghi si presentano in vari tipi, rendendo cruciale classificarli in base alla loro commestibilità. Questo progetto si concentra sulla distinzione tra diversi tipi di funghi, classificandoli come commestibili, velenosi o di commestibilità incerta.

Le tecniche di data mining possono automatizzare questo processo analizzando un dataset di campioni di funghi e identificando caratteristiche significative legate al loro consumo. L’efficacia del modello di classificazione viene valutata utilizzando metriche di precisione, richiamo e punteggio F1.

Come Risolvere il Progetto di Classificazione dei Funghi?

Preprocessare il dataset codificando le variabili categoriche e gestendo i valori mancanti.
Addestrare un algoritmo di apprendimento automatico sul dataset, come un Albero di Decisione o una Foresta Casuale, per classificare i funghi come commestibili o velenosi.
Analizzare l’importanza delle caratteristiche per comprendere quali contribuiscono maggiormente alla classificazione.
Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche di accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1.

Ecco il codice sorgente per il progetto di classificazione dei funghi.

9. Valutazione e Analisi dei Dati sul Terrorismo Globale

Gli algoritmi di data mining vengono impiegati per esaminare e indagare modelli nei dati sul terrorismo, utilizzando dataset preparati ed estratti di caratteristiche. Questo processo migliora la comprensione delle tendenze del terrorismo, delle cause profonde e delle tattiche in evoluzione utilizzate dalle organizzazioni terroristiche. Il data mining facilita l’identificazione e il filtraggio delle pagine web che promuovono il terrorismo, migliorando l’efficienza nella lotta a questa minaccia.

Come Risolvere questo Progetto di Data Mining?

Raccogliere un dataset completo contenente informazioni sugli attacchi terroristici, tra cui data, luogo, tipo di attacco, tipo di obiettivo e dettagli sulle vittime.
Utilizzare tecniche di analisi esplorativa dei dati, come visualizzazioni di modelli temporali, distribuzioni geografiche e correlazioni tra variabili, per ottenere insights sul dataset.
Utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati e analisi statistica per identificare tendenze, hotspot e modelli nel terrorismo internazionale.
Applicare algoritmi di apprendimento automatico come clustering o classificazione per raggruppare incidenti simili o prevedere aspetti specifici del terrorismo.
Riassumere le scoperte e gli insights in un rapporto o presentazione, fornendo un’analisi completa dei dati sul terrorismo globale.

Ecco il codice sorgente per il progetto sui dati sul terrorismo globale.

Progetti di Data Mining per Esperti

10. Progetto di Generazione di Didascalie per Immagini

Il progetto di Generazione di Didascalie per Immagini si concentra sulla realizzazione di un sistema in grado di generare didascalie descrittive per le immagini. Questo progetto combina le Convolutional Neural Networks (CNN) e le Long Short-Term Memory (LSTM) per analizzare le caratteristiche delle immagini e generare didascalie pertinenti.

Come Risolvere il Progetto di Generazione di Didascalie per Immagini?

Raccogliere un grande dataset di immagini con didascalie corrispondenti.
Preelaborare le immagini ridimensionandole e normalizzandole.
Estrarre caratteristiche significative dalle immagini utilizzando modelli CNN come Xception.
Preelaborare le didascalie suddividendole in parole e creando un vocabolario.
Utilizzare una combinazione di modelli LSTM e meccanismi di attenzione per addestrare un modello in grado di generare didascalie per nuove immagini.
Affinare il modello regolando gli iperparametri e sperimentando con diverse architetture.
Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche come il punteggio BLEU per misurare la qualità delle didascalie generate.
Visualizzare le didascalie generate insieme alle immagini corrispondenti per valutarne l’accuratezza e la rilevanza.

Ecco il codice sorgente per il progetto di generatore di immagini.

11. Sistema di Raccomandazione di Film

Il progetto di Sistema di Raccomandazione di Film consiste nel raccogliere dati da milioni di utenti su programmi televisivi e film, rendendolo un progetto di data mining di rilievo in Python.

L’obiettivo è quello di prevedere i punteggi degli utenti per i film che non hanno ancora visto, consentendo suggerimenti personalizzati. Gli algoritmi di filtraggio collaborativo e le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) analizzano i riassunti e le recensioni dei film per raggiungere questo scopo.

Come Risolvere questo Progetto di Data Mining?

Raccogliere un dataset di valutazioni degli utenti per vari film.
Preelaborare i dati gestendo i valori mancanti e normalizzando le valutazioni.
Costruire una matrice utente-elemento per rappresentare le interazioni utente-film.
Applicare metodi di scomposizione matriciale come la decomposizione ai valori singolari (SVD) o il metodo delle minime quadrate alternate (ALS) per apprendere i fattori latenti.
Utilizzare questi fattori per generare raccomandazioni di film personalizzate in base alle preferenze dell’utente.
Migliorare il sistema di raccomandazione incorporando il filtraggio basato sui contenuti o approcci ibridi.
Valutare le prestazioni del sistema utilizzando la precisione, il richiamo e la media della precisione media.

Fare clic qui per ottenere il codice sorgente di questo progetto.

12. Rilevamento del Cancro al Seno

La diagnosi precoce del cancro al seno migliora significativamente le possibilità di sopravvivenza consentendo un intervento clinico tempestivo. L’apprendimento automatico si è rivelato un approccio potente per il riconoscimento dei pattern e la modellazione predittiva del cancro al seno, sfruttando la sua capacità di estrarre caratteristiche chiave da complessi dataset sul cancro al seno.

Questo progetto utilizza vari metodi di data mining per scoprire pattern e stabilire connessioni all’interno dei dati sul cancro al seno. Le tecniche comunemente impiegate includono l’associazione di regole, la regressione logistica, le macchine a vettori di supporto, gli alberi decisionali e le reti neurali.

Come Risolvere questo Progetto di Data Mining?

Raccogliere un dataset di immagini del seno, insieme a etichette corrispondenti che indicano la presenza o l’assenza di cellule cancerose.
Preelaborare le immagini ridimensionandole, normalizzandole e aumentandole per migliorare la diversità del dataset.
Estrarre caratteristiche dalle immagini utilizzando tecniche come le reti neurali convoluzionali (CNN) o modelli preaddestrati come VGG o ResNet.
Addestrare un modello di classificazione come le macchine a vettori di supporto (SVM), Random Forest o un modello di apprendimento profondo per classificare le immagini come benigne o maligne.
Affinare gli iperparametri del modello e ottimizzare le prestazioni utilizzando tecniche come la convalida incrociata.
Valutare l’accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F1 del modello per valutarne l’efficacia nel rilevare il cancro al seno.

Fare clic qui per ottenere il codice sorgente di questo progetto.

13. Previsione della Generazione di Energia Solare

L’energia solare è ampiamente riconosciuta come una fonte cruciale di energia rinnovabile. Il progetto di Previsione della Generazione di Energia Solare utilizza reti di tipo “transparent, open box” (TOB) per il data mining e le previsioni future. Analizzando registrazioni orarie dei dati di generazione di energia e dei dati dei sensori, questo progetto fornisce informazioni precise per la previsione dell’energia solare.

Il progetto è composto da dataset di generazione di energia raccolti a livello di inverter, dove ogni inverter è collegato a più set di pannelli solari. Inoltre, i dati dei sensori vengono ottenuti a livello di impianto, posizionati strategicamente per ottenere letture ottimali.

Come Risolvere questo Progetto di Data Mining?

Raccogliere dati storici sulla generazione di energia solare, inclusi le condizioni meteorologiche, le specifiche dei pannelli solari e la produzione di energia.
Preelaborare i dati gestendo i valori mancanti e normalizzando le caratteristiche.
Suddividere il dataset in set di addestramento e test, preservando l’ordine temporale.
Costruire un modello di previsione utilizzando tecniche come l’analisi delle serie temporali, modelli autoregressivi (ARIMA) o algoritmi di apprendimento automatico come Random Forest o Gradient Boosting.
Addestrare il modello utilizzando i dati di addestramento e valutarne le prestazioni utilizzando metriche come l’errore medio assoluto (MAE) o l’errore quadratico medio (RMSE).
Affinare il modello regolando i parametri e incorporando ulteriori caratteristiche per migliorare l’accuratezza.
Convalidare le prestazioni del modello sul set di test e fare previsioni per la futura generazione di energia solare.

Clicca qui per ottenere il codice sorgente del progetto.

14. Predizione del Reddito Adulto basata sui Dati del Censimento

Il progetto di Predizione del Reddito Adulto mira a prevedere se il reddito annuale di un individuo supera i $50.000 basandosi sui dati del censimento. Utilizzando varie tecniche di apprendimento automatico come la regressione logistica, le foreste casuali, gli alberi decisionali e il boosting del gradiente, questo progetto fornisce preziose informazioni sui fattori associati all’aumento del reddito e aiuta ad affrontare il bias nelle attività finanziarie.

Come Risolvere questo Progetto di Data Mining?

Raccogliere un set di dati contenente informazioni del censimento come età, livello di istruzione, occupazione e stato civile, insieme a etichette che indicano un reddito superiore a $50.000.
Preprocessare i dati gestendo i valori mancanti, codificando le variabili categoriche e normalizzando le caratteristiche numeriche.
Esplorare il set di dati per ottenere informazioni e selezionare le caratteristiche rilevanti per identificare le variabili influenti.
Allenare un modello di classificazione utilizzando algoritmi come la regressione logistica, gli alberi decisionali, le foreste casuali o il boosting del gradiente per prevedere i livelli di reddito.
Affinare gli iperparametri del modello utilizzando tecniche come la grid search o la random search.
Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche come l’accuratezza, la precisione, il richiamo e l’F1-score.
Analizzare le caratteristiche importanti che contribuiscono alla predizione e generare previsioni sui nuovi dati del censimento.

Ecco il codice sorgente per il progetto di data mining.

Conclusioni

Nel mondo di oggi basato sui dati, le organizzazioni si affidano all’estrazione e all’analisi dei dati per ottimizzare le operazioni e offrire esperienze eccezionali in vari settori, tra cui l’assistenza sanitaria e il commercio elettronico. Offriamo il programma Certified AI and ML Blackbelt Plus, progettato per aspiranti estrattori di dati. Questo programma offre un curriculum coinvolgente con una vasta gamma di progetti di data mining progettati per darti un vantaggio nella tua carriera. Completando questi progetti, acquisirai esperienza pratica e migliorerai le tue competenze, posizionandoti come una risorsa preziosa nel campo del data mining. Unisciti al nostro programma e sblocca il potenziale per eccellere nel dinamico mondo del data mining.

Domande Frequenti