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データマイニングプロジェクト

説明

注:このコースを開始する前に、この専門分野の他のすべてのコースを完了する必要があります。

データマイニングスペシャライゼーションのこの1週間にわたるプロジェクトコースでは、パターンディスカバリ、クラスタリング、テキスト検索、テキストマイニング、視覚化など、スペシャライゼーションの以前のコースから学習したデータマイニングのアルゴリズムと手法を適用して解決できます。興味深い現実のデータマイニングの課題。 具体的には、Yelpからのレストランレビューデータセットに取り組み、前のコースで学んだすべての知識とスキルを使用して、このデータセットをマイニングし、興味深い有用な知識を発見します。 プロジェクトの設計では、次のことが強調されています。2)実際のジョブ設定でデータマイナーのワークフローをシミュレートする。 3)複数の個別コースでカバーされる異なるマイニング手法を統合する。 4)技術の理解を深めるために、問題を解決するさまざまな方法を試してみる。 XNUMX)自分のアイデアを創造的に提案し、探求できるようにします。

プロジェクトの目標は、大規模なYelpレビューデータセットを分析およびマイニングして、人々が食事をする際に役立つ有用な知識を発見することです。 プロジェクトには次の出力が含まれます。

1.意見の視覚化:レビューコンテンツを探索して視覚化し、人々がそれらのレビューで言ったことを理解します。
2.料理マップの作成:データセットをマイニングして、さまざまな種類の料理の風景とその類似点を理解します。
3.料理の人気のある料理の発見:データセットをマイニングして、特定の料理の一般的な/人気のある料理を見つけます。
4.人々が食事をする場所を決めるのを助けるためのレストランの推奨:特定の料理のレストランをランク付けし、レストランの衛生状態を予測するためにデータセットをマイニングします。

ユーザーの視点から見ると、料理マップは、料理の内容を理解し、あらゆる種類の料理とその関係の全体像を把握するのに役立ちます。 彼らが試してみる料理を決定したら、彼らはその料理の人気のある料理が何であるかを知り、どのような料理をするかを決めることに興味を持つでしょう。 最後に、彼らはレストランを選択する必要があります。 したがって、特定の料理に基づいてレストランを推薦することは有用でしょう。 さらに、レストランの衛生状態を予測することも役立ちます。

これらのタスクに取り組むことにより、データの前処理、データの探索、データの分析、分析方法の改善、結果の表示など、データマイニングの一般的なワークフローの経験を積むことができます。 異なるコースの複数のアルゴリズムを組み合わせて、比較的複雑なマイニングタスクを完了し、問題を解決するためのさまざまな方法を試し、問題を解決するための最良の方法を理解する機会があります。 特定のアプローチを提案しますが、オープンな探索は設計上、プロジェクトの目標であるため、独自のアイデアを探索することを強くお勧めします。

ピアグレーディングの各タスクについて簡単なレポートを提出する必要があります。 最終的な統合レポートも必要であり、これはピアグレードされます。

価格:無料で登録!

言語: 英語

字幕: 英語、韓国語

データマイニングプロジェクト –イリノイ大学アーバナシャンペーン校