最近似乎越来越多人对数据科学感兴趣，为了帮助大家更好地入门数据分析，我整理了9个数据分析实战项目，希望能给大家增加项目经验，面试也不慌！1.信用卡欺诈检测

预计到2022年，信用卡拥有者的数量将接近12亿。为了确保信用卡交易的安全性，必须实时检测不安全的交易。信用卡公司需要随时识别出具有欺诈性的信用卡交易行为，从而保证客户免受损失。

信用卡数据集包含欺诈和非欺诈交易的组合，目标是预测给定的测试交易是否欺诈。

使用的算法：

由于目标变量是分类变量，因此可以使用以下一系列机器学习算法来解决该问题：

R样例代码链接：

data-flair.training/blogs/data-science-machine-learning-project-credit-card-fraud-detection/

Python代码示例：

kaggle.com/mendozav/credit-card-fraud-detection-project

2.客户细分

客户细分是将客户群分成多个群体的过程，这些群体在产品的销售方式或可以向他们营销的方式上具有相似性，例如性别、年龄、兴趣、人口统计、经济状况、地理位置、行为方式、消费习惯等。

客户细分是无监督学习的最重要应用之一。通过使用群集技术，我们可以确定客户的几个细分市场，从而使他们可以定位潜在的用户群。

我们可以使用群集过程来预见或映射具有类似行为的客户群，以识别和定位潜在的用户群。

使用的算法：

K均值聚类，分层聚类是最主要的聚类方法。其他会用到的聚类算法包括：

此外，在完成收集数据后，我们就可以更深入地了解客户的喜好和发现有价值的细分市场的要求，从而获得最大的利润。这样，我们就可以更有效地制定营销策略，并最大程度地降低投资风险。

R样例代码链接：

data-flair.training/blogs/r-data-science-project-customer-segmentation/

Python代码示例：

kaggle.com/fabiendaniel/customer-segmentation

3.情感分析

情感，可以定义为对情况或事件的看法或态度；意见是数据科学领域中至关重要的话题。情感分析在当今社交媒体时代具有巨大的关联性以及可以解决的商业问题的数量，已成为该领域最热门的话题之一。

借助情感分析，你可以找出文档、网站、社交媒体时间表等中反映观点的性质。人们应该具有从快乐、悲伤、愤怒、积极或消极、沮丧、仇恨等各种情感。

在当今的时代，任何数据驱动型组织都必须接受情感分析模型的结果，这样才能明确消费者的态度并针对产品或服务确定目标客户。

Twitter就是一直在运行着情感分析模型。有一些情报机构进行情绪分析以

使用的算法：

R样例代码链接：

data-flair.training/blogs/data-science-r-sentiment-analysis-project/

Python代码示例：

datacamp.com/community/tutorials/simplifying-sentiment-analysis-python

4.语音情感识别

在人类可以进行的活动中，很多事情取决于言语以及场景、产品或体验所具有的情感。

SER（语音情感识别）可以说是一项引人注目的数据科学项目。它试图从语音（语音样本）中感知人类的情感。此外，为了“看到”人的情感，将不同的声音文件用作数据集。SER本质上专注于特征提取以从录音中提取情感。

在使用Python进行项目实战时，你还能通过分析音乐和音频的Librosa库来积累知识。

Vox名人数据集是进行语音情感识别项目非常好用的数据集。

使用的算法：

Python代码示例：

data-flair.training/blogs/python-mini-project-speech-emotion-recognition/

5.预测分析

预测分析的目的是对未来的未知事件进行预测。

它涵盖了预测模型、机器学习和数据挖掘等各种统计技术，可以分析当前和历史事实以识别风险和机遇。

例子：

R样例代码链接：

Loan Prediction in R

Python代码示例：

Home Loan prediction

6.时间序列分析与建模

时间序列是按时间顺序索引，列出或绘制图形的一系列数据点。

时间序列是数据科学中最常用的技术之一，具有广泛的应用范围，包括天气预报、预测销售、分析年趋势、预测牵引力、网站访问量、竞争地位等。

通过时间序列分析，我们可以调查每小时观看的广告，每天在游戏中花费的货币，产品趋势的变化等。

R代码示例：

analyticsvidhya.com/blog/2015/12/complete-tutorial-time-series-modeling/

Python代码示例：

kaggle.com/kashnitsky/topic-9-part-1-time-series-analysis-in-python

7.回归分析

回归分析的目的是根据历史数据预测结果。

回归分析是一种强大的统计检验，可以检查两个或多个目标变量之间的关系。尽管有很多类型的回归分析，但它们的核心都是检查一个或多个自变量对目标（因变量）的影响。

例子：

沃尔玛销售数据：预测商店的销售波士顿住房数据：预测自有住房的中位数葡萄酒质量预测：预测葡萄酒的质量黑色星期五销售预测：预测家庭的购买金额

使用的算法：

取决于目标变量的性质：数字或分类

8.推荐系统

推荐系统是一个使用过滤过程的平台，可根据用户的喜好为用户提供各种相似的内容。

推荐系统将有关用户的信息作为输入，并使用机器学习模型从参数评估中返回推荐。从Amazon到Zappos，推荐系统无处不在。推荐系统是一种典型的机器学习算法，可供数据科学家了解。

例如，Netflix为你提供与浏览历史记录相似的电影或节目的推荐，或与你浏览历史类似的其他用户过去观看过的电影或节目的推荐。

推荐系统有两种类型：

基于内容的推荐系统：为用户提供的数据提供具有代表性的推荐。根据该数据，生成用户配置文件，然后将其用于向用户提出建议。当用户提供更多输入或对建议采取行动时，推荐引擎将变得越来越准确。协作过滤建议：提供与可能具有相似观看历史或首选项的其他用户有关的建议。

R代码示例：

data-flair.training/blogs/data-science-r-movie-recommendation/

Python代码示例：

Recommender Systems in Python Tutorial

9.探索性数据分析

探索性数据分析（EDA）实际上是数据分析过程中的第一步。在这个项目中，你可以充分利用所拥有的数据，弄清楚你想问什么问题，如何构架，如何分析获取所需的答案。

EDA使用视觉和定量方法在现有数据中展示了广泛的模式、趋势、离群值、意外结果等。探索性数据分析可以完成很多项目，这里只列出了一些参考：

例子：

全球自杀率（数据集）夏季奥运会模型（数据集）世界幸福报告（数据集）麦当劳菜单的营养成分（数据集）

以上为本次分享的9个数据分析实战项目，建议缺少项目实战的同学，都去试试~