【摘要】现如今，数据分析对于企业的发展尤为重要。在我们初入数据分析行业的时候，需要通过分析一些项目数据，来提高初学者的数据分析能力。那么，适合初学者的数据分析项目有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

1.电影引荐体系项目

这个风趣的数据剖析项目(包含代码)的意图是树立一个引荐体系，向用户引荐电影。

让我们经过一个例子来理解这一点。您是否从前运用过像Netflix或Amazon Prime这样的在线流媒体渠道?如果是，那么您必定现已注意到，一段时间之后，这些渠道会根据您的门户喜爱开端向您引荐其他电影和电视节目。R编程中的该项目旨在帮助您了解引荐体系的工作原理。

2.运用机器学习进行客户细分

客户细分是一切面向客户的职业(B2C公司)最重要的运用之一。它运用机器学习的聚类算法，该算法使公司能够定位潜在的用户群，并且能够确认最佳客户。

它运用群集技能，公司能够经过这些技能辨认客户的几个细分市场，从而使他们能够针对特定广告系列的潜在用户群。客户细分还运用K-means聚类算法，该算法关于聚类未标记的数据集至关重要。

3. R中的情感剖析模型

几乎每个数据驱动的安排都运用情感剖析模型来确认其客户对公司产品的态度。

简而言之，这是计算地辨认和分类文本中表达的定见的过程，特别是为了确认消费者对特定产品或主题的态度是正面的，负面的还是中立的。您将不得不使用微小的文本包来剖析数据，并对数据集中现已存在的相应单词给出分数。

4.优步数据剖析项目

数据是超级的动力。凭借数据剖析工具和深入见地，Uber改善了决议计划，营销策略，促销优惠和猜测剖析。

在65个国家/区域的600个城市中，Uber每天的骑行次数超过1500万次，凭借数据剖析，Uber从数据可视化开端迅速发展，并取得有助于他们制定更好决议计划的见地。数据剖析工具在Uber的每次运营中都扮演着要害角色。

关于适合初学者的数据分析项目是什么，环球青藤小编就和您分享到这了。如若您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。倘若您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。