Introductie

Er gaat geen dag voorbij zonder dat we het woord 'data' horen. Het is bijna alsof ons leven eromheen draait. Nietwaar? Met zoiets diepgaands in het dagelijks leven, zou er een heel domein moeten zijn om het te hanteren en te gebruiken. Dit is precies wat er gebeurt bij data-analyse. Mensen die zijn uitgerust met de technische knowhow, zijn er uren mee aan het modderen datasets. Maar hoe kom je daar? Het lijkt misschien een intimiderend gebied, maar het is nogal intrigerend. Het enige dat je nodig hebt, is een basiskennis van het werk op het gebied van datatechnologie, ervaring met het werken aan data-analyseprojecten en oog voor detail.

Ongeacht uw plaats in de datareis, data-analyseprojecten voegen aanzienlijke waarde toe aan uw expertise, cv en de echte wereld. Dit artikel roept de 10 beste data-analyseprojecten op en bespreekt deze.

Laten we eerst beginnen met een paar fundamentele concepten.

Soorten data-analyseprojecten

Er zijn vier primaire typen data-analyseprojecten: beschrijvend, diagnostisch, voorspellend en prescriptief. Elk type heeft zijn eigen doelen en doelstellingen. Lees verder voor meer informatie over elk expliciet.

Beschrijvende analyseprojecten

Beschrijvende analyse is een van de meest gebruikte typen analyse, voornamelijk omdat het weergeeft "wat er is en wat er is gebeurd". Bijgevolg richten beschrijvende projecten zich op het gebruik van historische gegevens en het verkrijgen van inzicht in trends/patronen voor toekomstig gebruik. Het belangrijkste doel is om inzicht te krijgen in trends en patronen om toekomstige beslissingen te helpen nemen.

Beschrijvende analyseprojecten kunnen het volgende omvatten.

• Social media-analyse voor platforms zoals Instagram.
• Prestatieanalyse van marketingcampagnes om verkooppatronen te bestuderen.
• Analyse van de aandelenmarkt.

Diagnostische analyseprojecten

Zoals de naam al doet vermoeden, verwijst diagnostische analyse naar het identificeren van een probleem en het vervolgens zoeken naar de onderliggende oorzaken. Als gevolg hiervan omvatten de projecten het analyseren van gegevens om te begrijpen waarom iets is gebeurd en welke factoren daaraan hebben bijgedragen.

Een van de meest standaard toepassingen van diagnostische analyse bevindt zich in het cyberbeveiligingsdomein. Cybersecurity-specialisten gebruiken hetzelfde om datalekken te bestuderen en een verband te vinden tussen deze en beveiligingsbeoordelingen.

Voorbeelden:

• Marktvraag onderzoeken
• Bedrijfscultuur verbeteren
• Identificatie van technologische problemen

Voorspellende analyseprojecten

De volgende stap naar elke beschrijvende analysetaak omvat voorspellende analyses. Bij dat laatste gaat het om het gebruik van statistische methoden en machine learning-modellen om toekomstige toestanden te voorspellen. Bijgevolg zijn voorspellende analyseprojecten bedoeld om deze voorspellingen te gebruiken om beter geïnformeerde beslissingen te nemen en bedrijfsprocessen te optimaliseren.

Bij dergelijke projecten gaat het vaak om:

• Root-cause analyse: denken "waarom?" (wat impliceert dat bij voorspellende projecten ook diagnostische analyses betrokken zijn).
• Datamining: om mogelijke correlaties te vinden tussen gegevens uit verschillende bronnen.
• Sentimentanalyse: om het sentiment te bepalen dat aan de tekst is gekoppeld.

Prescriptieve analyseprojecten

Prescriptieve analyses combineren voorspellende analyses met verschillende optimalisatietechnieken om specifieke taken of oplossingen aan te bevelen of 'voor te schrijven'. Deze projecten zijn gericht op het optimaliseren en verbeteren van bedrijfsprocessen, toewijzing van middelen en strategische besluitvorming.

Deze taken worden op maat gemaakt om het gewenste resultaat te bereiken. Voorschrijvende analyses worden veel gebruikt voor de toewijzing van middelen, het ontwerpen van gepersonaliseerde marketingcampagnes, het beheer van energienetwerken en nog veel meer.

Stappen betrokken bij data-analyseprojecten

Het probleem definiëren

De eerste stap van elk data-analyseproject is het opstellen van een begrijpelijke probleemstelling of vraag. Deze vraag zou het volgende moeten beantwoorden: wat is de bedoeling van dit project en wat verwachten de belanghebbenden?

Gegevensverzameling en voorbereiding

Zodra u het probleem kent, is de volgende stap het verzamelen van relevante gegevens die voor analyse worden gebruikt. U kunt elke openbaar beschikbare dataset gebruiken die bij het domein hoort. Deze fase omvat ook het werken met verschillende technieken voor het opschonen en wrangling van gegevens om deze om te zetten in een bruikbaar formaat.

Verkennende gegevensanalyse

De volgende stap gaat over het visueel verkennen van de gegevens. In deze fase werken analisten vaak met Python-bibliotheken zoals Pandas, Sklearn en matplotlib om verschillende inzichten in de dataset te krijgen. Ze kunnen statistische samenvattingen en visuele weergaven krijgen, zoals spreidingsdiagrammen, staafdiagrammen, enz., om de gegevens te begrijpen en te interpreteren.

Modelbouw en testen

Zodra de gegevens zijn verkend, kunnen analisten statistische modellen en ML-algoritmen bouwen om de gegevens te analyseren en de bevindingen te gebruiken voor besluitvorming. Deze modellen moeten worden getest en gevalideerd om nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te garanderen.

Modelimplementatie en monitoring

Dit is de laatste fase van een data-analyseproject. Hier plaatsen analisten de machine learning-modellen in de daadwerkelijke workflow en maken de resultaten beschikbaar voor gebruikers of ontwikkelaars. Zodra het model is geïmplementeerd, observeren ze de prestaties voor veranderingen, zoals datadrift, modeldegradatie, enz. Als alles operationeel lijkt, kan het project als succesvol worden beschouwd.

10 voorbeelden van data-analyseprojecten

1. Klantsegmentatieanalyse

Stel je voor dat je premiumproducten aanbiedt aan een klant die voordelig winkelt of gebundelde producten aanbiedt aan iemand die de voorkeur geeft aan één maar toch geprijsd product. Zal dit converteren?

Waarschijnlijk niet. Geen van de polissen houdt rekening met het one-size-fits-all-criterium, aangezien klanten unieke behoeften en verwachtingen hebben. Dit is waar klantsegmentatieanalyse veel tijd kan besparen en maximale resultaten kan opleveren.

Een klantsegmentatieproject is bedoeld voor data-analisten om verschillende groepen klanten met vergelijkbare behoeften en gedragingen te identificeren, zodat bedrijven hun marketing-, productontwikkelings- en klantenservicestrategieën kunnen afstemmen op hun behoeften. Dit kan gedaan worden door ze te knuppelen volgens: burgerlijke staat, nieuwe klanten, terugkerende klanten, etc.

Tegenwoordig neigt meer dan 60% van de bedrijven naar klantkeuzes, waardoor ze voorstander zijn van klantsegmentatie en platforms (of tools) zoals Google Analytics, Customer.io, enz.

Fabrikanten van luxe auto's zoals Rolls Royce gebruiken vaak op levensstijl gerichte segmentatieanalyse om hun topklanten te segmenteren. Het is duidelijk dat een data-analist die bekend is met klantsegmentatie een grote aanwinst zou zijn voor dergelijke bedrijven.

2. Analyse van verkoopprognoses

Het inschatten van toekomstige verkopen, of inkomsten, is een uitgesproken en essentiële zakelijke praktijk. Vanaf Hubspots onderzoekgebruikt meer dan 85% van de B2B-bedrijven dergelijke data-analyse, waardoor verkoopprognoses goed ingerichte projectideeën voor analisten worden.

Deze projecten schatten de inkomsten die het bedrijf verwacht te verdienen over een vooraf bepaalde periode, meestal 1 jaar. Dit bedrag wordt berekend aan de hand van verschillende factoren, waaronder eerdere verkoopgegevens, marktprijzen, vraag, enz. Aangezien verkoopprognoses een doorlopend proces zijn, omvat het werk constante updates en bugfixes. Werken als gegevensanalist voor verkoopprognoses zou een geweldige optie zijn als u bekwaam en snel bent met constant lopende gegevenspijplijnen.

Bedrijven houden van Grote Mart, zijn Amazon en Flipkart sterk afhankelijk van verkoop- en omzetprognoses om de voorraad te beheren en productie- en prijsstrategieën te plannen. Dit wordt voornamelijk gedaan tijdens drukke winkelseizoenen zoals Black Friday of Cyber ​​Monday.

3. Churn-voorspellingsanalyse

Het gedrag van klanten is nog steeds een mysterie voor iedereen. Bedrijven moeten vaker wel dan niet voorspellen of klanten waarschijnlijk hun abonnement zullen opzeggen of een dienst zullen stopzetten, ook wel bekend als "churn". Churn-voorspellingsanalyse is bedoeld om klanten te identificeren die het risico lopen om te vertrekken, zodat bedrijven ze proactief kunnen behouden.

Een data-analyseproject gebaseerd op het voorspellen van klantverloop moet zeer nauwkeurig zijn, aangezien veel mensen, waaronder experts op het gebied van klantensucces en marketeers, afhankelijk zijn van de projectresultaten. Dit is de reden waarom data-analisten werken met goed presterende Python-bibliotheken zoals PyPark's MLIB en sommige platforms en tools zoals Churnly.

4. Analyse van fraudedetectie

De volgende op onze lijst met analyseprojecten gaat over fraudedetectie. Analyse van fraudedetectie is bedoeld om financiële verliezen te voorkomen en bedrijven en klanten te beschermen tegen fraude. Dit gebeurt aan de hand van een aantal hieronder genoemde KPI's (key performance indicators).

• Fraudepercentage.
• Inkomende druk (het percentage poging tot transacties dat frauduleus is).
• Definitief goedkeuringspercentage.
• Goed goedkeuringspercentage van gebruikers.

Van gegevensanalisten wordt verwacht dat ze deze statistieken berekenen met behulp van historische klant- en financiële gegevens en bedrijven helpen fraude op te sporen. Een voorbeeld van een bedrijf dat data-analisten inhuurt voor fraudedetectie is PayPal. PayPal gebruikt handmatige beoordelingsprocessen om verdachte transacties te onderzoeken en de identiteit van gebruikers te verifiëren.

5. Sentimentanalyse van sociale media

Door het grote aantal mensen dat sociale media gebruikt om hun mening en zorgen te uiten, is het alleen maar belangrijker geworden om het sentiment erachter te analyseren. Veel bedrijven voeren sentimentanalyses uit om ervoor te zorgen dat deze platforms veilig en gezond zijn voor de samenleving.

Werken aan real-life big data-projecten als lerende data-analist geeft een idee van hoe de kennis relevant en toepasbaar is in de echte wereld. Bovendien veranderen sociale media in een zeer gewild werkgebied, aangezien socialemediareuzen zoals Facebook, Instagram, enz. In hoog tempo professionals inhuren om sentimenten te analyseren.

6. Analyse van websitegebruikersgedrag

Het analyseren van hoe gebruikers zich gedragen en omgaan met een product/dienst op uw website is essentieel voor het succes ervan. Zodra u hun gedrag beter begrijpt, kunt u meer pijnpunten ontdekken en een beter presterende klantervaring op maat maken. Sterker nog, 56% van de klanten komt alleen terug als ze een goede ervaring hebben gehad.

Om ervoor te zorgen dat alles op een website soepel verloopt, omvatten data-analyseprojecten visualisaties (met behulp van heatmaps, grafieken, enz.) en statistische analyse van gegevens van gebruikersenquêtes. Je gebruikt Python-bibliotheken zoals matplotlib, seaborn en NumPy, R-bibliotheken zoals ggplot2, dplyr, enz. om correct gebruikersgedrag in kaart te brengen.

Technologiebedrijven zoals Google en Microsoft en medische onderzoeksbedrijven zoals Mayo Clinic huren data-analisten in om te werken, vooral aan analyse van gebruikersgedrag.

7. Analyse van voorraadoptimalisatie

Voorraadoptimalisatie kan een voorbeeld zijn van een data-analyseproject voor studenten met een gevorderd expertiseniveau. Aangezien de voorraden enorm zijn, wordt voorraadanalyse alomtegenwoordig, vooral in de retailmarkten. Analyse van voorraadoptimalisatie omvat het verzamelen en analyseren van gegevens over voorraadniveaus, verkooptrends, doorlooptijden en andere relevante factoren. Simpel gezegd, het doel is ervoor te zorgen dat de juiste producten op voorraad zijn wanneer dat nodig is.

Het proces kan ook betrekking hebben op het voorspellen van de vraag voor elk product, het analyseren van de omloopsnelheid van voorraden en het identificeren van traag bewegende of verouderde producten. Jij zal zijn:

• Doelpersona's vinden,
• Aankoop- (of verkoop)patronen bestuderen,
• Identificatie van belangrijke locaties en seizoenstrends,
• En het optimaliseren van de voorraadomvang.

Met ervaring in voorraadanalyse kunt u professionele kansen zoeken bij e-commercebedrijven zoals Amazon, Myntra, Nykaa, enz.

8. Analyse van werknemersprestaties

Zoals de naam al doet vermoeden, is analyse van de prestaties van werknemers een proces waarbij werknemersgegevens worden geanalyseerd om patronen en trends te identificeren die kunnen helpen de productiviteit, betrokkenheid en retentie van werknemers te verbeteren. Het kan een uitstekend oefengebied zijn, aangezien u te maken krijgt met gegevens die verschillende soorten gegevens bevatten, zoals numeriek (aanwezigheid, verlooppercentages, enz.) en categorisch (werktevredenheid, feedback, enz.).

In zo'n project moet u:

• Stel doelen en beslis over prestatiestatistieken,
• Verzamel feedbackgegevens,
• Gebruik deze gegevens voor voorbewerking en analyse,
• Bepaal wie het beste presteert.

Je kunt ook werken met visualisatietools zoals PowerBI en maak dashboards voor elke afdeling. Of u neemt een goede workflow voor gegevensanalyse en voert verkennende analyses uit met Python's Pandas, NumPy, matplotlib en Seaborn. Goed worden in deze analyse zal deuren openen voor een veelbelovende carrière op bijna elk gebied.

9. Analyse van productaanbevelingen

Dit is een van de meest voorkomende data-analyseprojecten. Het omvat het verzamelen en analyseren van gegevens over klantgedrag, zoals aankoopgeschiedenis, browsegeschiedenis, productbeoordelingen en recensies. De praktijk is zo gewoon dat de markt voor aanbevelingsmotoren tegen 15,13 meer dan $ 2026 miljard zal bereiken!

Het wordt veel gebruikt door e-commercewebsites die geloven dat de weergave van een product het gedrag van klanten beïnvloedt. Uit onderzoek is gebleken dat meer dan 71% van de e-commercewebsites nu aanbevelingen doen na een uitgebreide beoordeling van historische websitegegevens. Analisten besteden dagen en weken aan het visualiseren van verkopen, aankopen en browsegeschiedenis met behulp van Python-bibliotheken zoals Seaborn, matplotlib, enz.

Vaardigheid in dit data-analysesegment kan u helpen een veelbelovende carrière op te bouwen bij bedrijven als YouTube, Netflix en Amazon.

10. Supply Chain Management-analyse

Supply chain management omvat de planning, uitvoering en bewaking van het verkeer van goederen en diensten van leveranciers naar klanten. In navolging hiervan vereist een data-analyseproject over supply chain management dat u aan het volgende werkt:

• Eis voorspelling,
• Voorraadbeheer,
• Analyse van leveranciersprestaties,
• Logistieke optimalisatie, enz.

Het belangrijkste idee is om alle factoren te bestuderen en te zien hoe elk van hen de keten beïnvloedt. Veel bedrijven doen aan supply chain analyse. PepsiCo gebruikt bijvoorbeeld voorspellende analyses om zijn toeleveringsketens te beheren. Als gevolg hiervan huurt het bedrijf actief ervaren data-analisten in die bekend zijn met supply chain management. Het belangrijkste idee is om alle factoren te bestuderen en te zien hoe elk van hen de keten beïnvloedt.

Best practices voor succesvolle data-analyseprojecten

1. Gegevenskwaliteit en integriteit

Een data-analyse-expert werkt met enorme hoeveelheden gegevens tijdens het hele proces van het verzamelen van gegevens, het voorverwerken ervan en het uiteindelijk gebruiken voor analyse en interpretatie. Dit maakt het voor hen van vitaal belang om prioriteit te geven aan enkele van de stappen die ervoor zorgen dat het opschonen en manipuleren van gegevens ethisch gebeurt. Hoewel ze vrij zijn om gegevens te verwerken in elke vorm die door het project wordt vereist, moeten ze alle informatie behouden, waarbij de kwaliteit en volledigheid intact blijven, aangezien dit rechtstreeks van invloed is op de nauwkeurigheid van de resultaten.

2. Samenwerking tussen teams

Het bevorderen van een omgeving van samenwerking en afstemming tussen de teamleden en verschillende teams zet het project op een succesvol spoor. Dit komt omdat verschillende teams en individuen verschillende vaardigheden en perspectieven aan tafel brengen, wat resulteert in een meer diverse en complete analyse.

3. Resultaten effectief communiceren

Communicatie is de sleutel. Het is niet alleen een mantra voor succes, maar iets dat iedereen op dezelfde pagina houdt. Goede communicatie zorgt ervoor dat elk teamlid de doelen en verwachtingen van het project kent en de projectbevindingen kan doorgeven aan alle technische en niet-technische belanghebbenden.

4. Continu leren en verbeteren

Data-analyse is een iteratief proces en er is altijd ruimte voor verbetering. Continu leren en verbeteren zorgen ervoor dat de resultaten van het data-analyseproject geloofwaardig zijn en dat rekening wordt gehouden met alle noodzakelijke wijzigingen om de nauwkeurigheid en relevantie van de inzichten te verbeteren.

Programmeertalen (Python, R)

Python en R zijn de meest populaire programmeertalen in data-analyseprojecten. Beide talen bieden hiervoor een breed scala aan tools en technologieën.

Python is een programmeertaal voor algemeen gebruik. Het wordt geleverd met een heleboel bibliotheken en frameworks zoals matplotlib, scikit-learn, TensorFlow, pandas, numpy, statsmodel en nog veel meer. Deze componenten worden veel gebruikt bij verkennend programmeren, numerieke berekeningen en visualisatie.

R-programmeren is een taal die speciaal is ontworpen voor gegevensanalyse en statistische berekeningen. Het biedt tal van tools en technologieën zoals dplyr, ggplot2, esquisse, BioConductor, shiny, lubridate en nog veel meer.

Tools voor gegevensvisualisatie (Tableau, Power BI)

Als u niet wilt voorkomen dat u tijdens het data-analyseproces uw handen vuil maakt, kunt u met enkele visualisatietools werken. Aangezien u waarschijnlijk door het gegevensdomein werkt, moet u zich hiervan bewust zijn Tableau en PowerBI.

Tableau is een datavisualisatieplatform waarmee gebruikers verbinding kunnen maken met verschillende databronnen, waaronder spreadsheets, databases en cloudservices. Het platform zorgt voor een revolutie in de manier waarop analisten met gegevens werken door functies aan te bieden zoals

• Gegevens mengen,
• Interactieve dashboards,
• Drag-and-drop-interfaces,
• Data Mapper, enz.

Aan de andere kant is Power BI een service voor bedrijfsanalyse van Microsoft die op dezelfde manier werkt en helpt bij datavisualisatie. Het is echter iets geavanceerder dan Tableau en heeft daarom een ​​steilere leercurve. Power BI biedt:

• Bevraging in natuurlijke taal,
• Interactieve dashboards,
• Gegevensmodellering, enz.

Big Data-technologieën (Hadoop, Spark)

Big data-technologieën zoals Hadoop en Spark worden veel gebruikt voor data-analyseprojecten, vooral wanneer organisaties big data moeten verwerken en analyseren.

Hadoop is een open-source softwareframework dat gedistribueerde verwerking van grote datasets over computerclusters mogelijk maakt. Hadoop biedt:

• Hadoop gedistribueerd bestandssysteem (HDFS),
• GAREN (voor resourcebeheer),
• MapReduce, enz.

Spark daarentegen is een open-source, gedistribueerd computersysteem dat is ontworpen voor het verwerken van grootschalige datasets. Verrassend genoeg is Spark bovenop Hadoop gebouwd. Tools en technieken voor data-analyse die Sparks biedt:

• Spark SQL (voor gegevensverwerking SQL-query's),
• MLlib,
• Spark-streaming, enz.

Het belang van SQL in Data Science-projecten

Als u niet bekend bent met het opslaan van gestructureerde gegevens, het beheren van de toegang ervan en het ophalen ervan wanneer dat nodig is, zult u het moeilijk hebben om als gegevensanalist of wetenschapper te werken. SQL is de meest bekende programmeertaal voor het opslaan van gestructureerde gegevens in relationele databases (met gegevens in tabelvorm). Aangezien datawetenschap een veld is vol met tonnen gegevens, is SQL handig bij het manoeuvreren van gegevens en het opslaan van bewerkingen.

In feite vereisen veel vacatures dat analisten bedreven zijn in SQL-query's en -manipulatie. Bovendien bieden verschillende big data-tools zoals Hadoop en Spark expliciet ontworpen extensies voor SQL-query's, alleen vanwege het uitgebreide gebruik ervan.

Conclusie

U moet nu de vitaliteit van data-analyseprojecten kennen. Hoewel ze van vitaal belang zijn, kan het een uitdaging zijn om een ​​heel project tot een succes te maken. Als u deskundige begeleiding nodig heeft om Data Science/Analytics-projecten op te lossen, bent u op de juiste bestemming beland. Analytics Vidhya (AV) is een carrière- en technologiegericht platform dat je voorbereidt op een veelbelovende toekomst in datawetenschap en -analyse, terwijl het moderne technologieën zoals machine learning en kunstmatige intelligentie integreert. Bij AV beseffen we hoe belangrijk het is om op de hoogte te blijven van de nieuwste technologieën en daarom bieden we uitgebreide cursussen aan. Om je carrière in het domein een boost te geven, bieden we een Blackbelt-programma in AI en ML, met een-op-een begeleiding. Schrijf je in en wees getuige van de beste leerervaring en sollicitatiebegeleiding.

Veelgestelde Vragen / FAQ

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
• Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/05/10-best-data-analytics-projects/