Blog & Event
8 phút đọc

3 Công Trình Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao

Với các dự án phân tích nâng cao, bạn cần kiến thức liên quan đến toán, xác suất thống kê. Bạn sẽ thực hiện dữ liệu thăm dò và phân tích dự đoán để hiểu chi tiết dữ liệu.

  • Xác suất & Thống kê: Thực hiện trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, thuật toán phân phối xác suất và tương quan trên dữ liệu.
  • Phân tích dữ liệu thăm dò: Khám phá dữ liệu, hiểu các loại cột và hiểu xu hướng về mẫu.
  • Phân tích dự đoán: Thực hiện hồi quy, phân loại, phân cụm và dự báo bằng các thuật toán.

1. Dự án Xác suất & Thống kê

Thông tin chi tiết theo thời gian thực từ dữ liệu truyền thông

Đối với dự án này, bạn sẽ sử dụng công cụ thống kê để đi sâu vào xu hướng Twitter. Bạn sẽ hiểu các mẫu địa phương và toàn cầu và các xu hướng phổ biến. Từ đó bạn thực hiện phân tích tần suất và ngôn ngữ.

Hình ảnh của Tác giả | Đoạn code trích từ dự án

Hình ảnh của Tác giả | Đoạn code trích từ dự án

Bạn có thể áp dụng phương pháp tương tự trên một tập dữ liệu mới: Tin tức Internet và Tương tác của người tiêu dùng và tìm hiểu thêm về phân tích xu hướng tin tức và hành vi của người tiêu dùng.

Tìm điểm tương đồng dựa tóm tắt cốt truyện của các films

Trong dự án Find Movie Similarity của Plot Summaries, bạn sẽ sử dụng NLP và clustering để tìm điểm tương đồng giữa các cốt truyện phim. Đây là dự án hoàn hảo nếu bạn muốn áp dụng kỹ thuật thống kê cho dữ liệu văn bản.

Bạn sẽ nhập hai bộ dữ liệu, thực hiện token hóa và stemming, chuyển đổi từ thành vectơ và sử dụng KMeans để thực hiện phân cụm. Hơn nữa, bạn sẽ tính toán khoảng cách tương tự và hình dung kết quả bằng Matplotlib, Linkage và Dendrograms.

Hình ảnh từ dự án

2. Dự án phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)

Phân tích thống kê nợ quốc tế

Truy vấn SQL khám phá, phân tích nợ quốc tế thông qua sử dụng dữ liệu của Ngân hàng Thế giới. SQL là công cụ phổ biến và cần thiết nhất để thực hiện phân tích.

Trong dự án, bạn sẽ tìm thấy:

  1. Các quốc gia khác biệt
  2. Các chỉ số nợ khác biệt
  3. Tổng số nợ của các quốc gia
  4. Quốc gia có nợ cao nhất
  5. Số nợ trung bình trên các chỉ số
  6. Số tiền trả nợ gốc cao nhất
  7. Chỉ số nợ phổ biến nhất

Hình ảnh của Tác giả | Đoạn code trích từ dự án

Bạn kết nối tập dữ liệu MariaDB của World Nations và áp dụng các truy vấn tương tự để có thêm kinh nghiệm trong việc xử lý và phân tích cơ sở dữ liệu SQL. Ngoài ra, bạn có thể khóa học Phân tích dữ liệu kinh doanh tại Mastering Data Analytics. Sau khóa học, học viên thỏa điều kiện sẽ được gửi tặng bộ tài liệu hướng dẫn chuyên sâu, gồm chuỗi video recording vềSQL (SQL For Business Intelligence), Coding DAX (Building flexible business measures), Python in Power BI (tài liệu đang được cập nhật) do chính Giảng viên biên soạn, các chuỗi video này có kèm theo Samples Data và Curriculum Slides.

Khám phá Netflix và khách mời trong The Office

Khám phá Netflix và khách mời trong The Office, bạn sẽ phải thao tác và trực quan hóa dữ liệu để giải quyết vấn đề. Bạn thực hiện phân tích dữ liệu thăm dò và rút ra kết luận từ các biểu đồ chi tiết.

Hình ảnh từ dự án

Bạn có thể làm việc trên một dự án bằng cách dùng tương tự cho tập dữ liệu mới: Dữ liệu Netflix. Hơn nữa, Phân tích dữ liệu khám phá bằng Python dùng để tìm hiểu về làm sạch và xác thực dữ liệu, hiểu mối quan hệ và phân phối cũng như khám phá các mối quan hệ đa biến.

3. Dự án phân tích dự đoán

Chức năng dự báo giá thực phẩm

Chức năng dự báo giá thực phẩm, bạn sẽ thực hiện phân tích dự đoán giá thực phẩm ở Rwanda. Bạn sẽ nhập, xử lý, thao tác và dự báo dữ liệu bằng các package trong R. Nó hoàn hảo cho người mới bắt đầu và các chuyên gia đang bắt đầu với ngôn ngữ R và phân tích dự đoán.

Hình ảnh từ dự án

Để dự báo thời gian Dữ liệu cho vay và phân tích tốt hơn bằng cách sử dụng gói R. Hơn nữa, bạn có thể tham gia khóa học Dự báo nhu cầu sản phẩm trong R, để tìm hiểu thêm về dự báo với chuỗi thời gian, hồi quy và dự báo phân cấp.

Dự đoán phê duyệt thẻ tín dụng

Trong dự án Dự đoán phê duyệt thẻ tín dụng, bạn sẽ xây dựng mô hình học máy hoạt động tốt nhất để dự đoán phê duyệt đơn đăng ký thẻ tín dụng.

Đầu tiên, bạn sẽ hiểu dữ liệu và gán các giá trị còn thiếu. Sau đó, bạn sẽ xử lý trước dữ liệu và đào tạo mô hình hồi quy logistic trên bộ đào tạo. Cuối cùng, bạn sẽ đánh giá kết quả và cải thiện hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng tìm kiếm Grid.

Hình ảnh của Tác giả | Mã từ dự án

Áp dụng thuật toán học đơn giản là phần thiết yếu của một nhà phân tích dữ liệu. Bạn có thể tích thêm kinh nghiệm bằng cách áp dụng các phương pháp tương tự cho một tập dữ liệu mới: Tiếp thị ngân hàng.

Mastering Data Analytics hân hạnh cùng bạn đồng hành trong ngành Data. Các lớp Business Intelligence được tổ chức khai giảng hàng tháng. Truy cập Khóa học Business Intelligence để cập nhật thời gian khai giảng khóa mới nhất nhé. Bạn đừng quên follow Fanpage Mastering Data Analytics để nhận nhiều kiến thức bổ ích về Data mỗi ngày nhé! Nếu có thắc mắc về khóa học, gọi đến hotline 0961486648 để được giải đáp trực tiếp và nhanh nhất.