ByRashiDesai如果您对某件事感兴趣，可以通过下面的列表了解它。1.信用卡欺诈检测预计到2022年，信用卡持卡人将接近12亿。为确保信用卡交易的安全，必须对其活动进行有效监控。信用卡公司应该能够识别欺诈性信用卡交易，这样客户就不会为他们没有购买的商品付费。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存在欺诈。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问题：逻辑回归决策树神经网络示例代码使用R-DataFlair的机器学习检测信用卡欺诈基于Python的信用卡欺诈检测项目2.客户细分客户细分是将客户划分为具有相似产品销售或营销方式的组的过程，例如性别、年龄、兴趣、人口统计、经济状况、地理位置、行为模式、消费习惯以及更多维度。客户细分是“无监督学习”最重要的应用之一。通过聚类技术，公司可以识别客户群，使他们能够瞄准潜在的用户群。公司使用聚类过程来预见或映射具有相似行为的客户群体，以识别和定位潜在的用户群体。使用的算法：K-均值聚类，层次聚类是最主要的聚类方法。还有一些其他的聚类算法：分区法模糊聚类基于密度的聚类基于模型的聚类此外，一旦收集了数据，公司就可以更深入地了解客户偏好并发现有价值的细分市场的需求，以便他们能够最大化他们的利润。这使他们能够更有效地制定营销策略并将投资风险降至最低。示例代码RDataScienceProject-CustomerSegmentationwithMachineLearningPython项目-CustomerSegmentation3.情绪分析情绪被定义为对情况或事件的意见或态度；重要的话题。由于其在当今社交媒体时代的重要意义及其解决许多业务问题的能力，它已成为该领域最热门的话题之一。通过情绪分析，您可以发现文档、网站、社交媒体时间线中反映的意见的性质。人们应该有快乐、悲伤、愤怒、积极或消极、沮丧、恨、爱等情绪。在当今时代，任何数据驱动的组织都必须认真对待情绪分析模型的结果，以确定其客户的态度并将他们作为产品或服务的目标。一些情报机构在Twitter上进行情绪分析以获取情报。算法使用：朴素贝叶斯决策树Tidytext包示例代码顶级数据科学项目-R语言情感分析简明Python情感分析教程4.语音情感识别在人类活动中，附加了词语、场景、产品或经历，你的情绪决定了很多事情.SER（语音情感识别）可以说是今年夏天一个引人注目的数据科学项目。它试图从语音（语音样本）中感知人类情感。此外，为了感知人类的情绪，还使用不同的声音文件作为数据集。SER本质上是从录音中提取情感，侧重于特征提取。在使用Python处理项目时，您还可以使用用于分析音乐和音频的Librosa包积累知识。VoxCelebrity数据集可以作为执行语音情感识别的良好起点。使用的算法：卷积神经网络（CNN）。递归神经网络(RNN)神经网络(NN)高斯混合模型(GMM)支持向量机(SVM)示例代码Python小项目-基于Librosa的语音情感识别GitHub语音情感识别项目列表5.PredictiveAnalytics预测的目的分析是对未来事件做出预测。它涵盖了各种统计技术，例如预测建模、机器学习和数据挖掘，以通过分析当前和历史数据来识别风险和机会。示例：贷款预测数据：预测贷款是否会被批准预测HVAC需求：将天气预报与建筑系统集成客户关系管理临床决策支持系统客户和员工保留以及流失房屋贷款预测6.时间序列分析和建模时间序列被索引按时间顺序，在图表中列出或绘制一系列数据点。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，包括天气预报、预测销售、分析年度趋势、预测吸引力、网站流量、竞争排名等。商业组织使用kon时间序列数据时间再次分析未来的数字。通过时间序列分析，我们可以得到每小时观看的广告、每日游戏花费、产品趋势变化等。示例代码时间序列建模时间序列Python教程7.回归分析回归分析的目的是预测结果基于历史数据。回归分析是一种强大的统计测试，可检查两个或多个目标变量之间的关系。尽管回归分析有多种类型，但它们的核心都是考察一个或多个自变量对目标（因变量）的影响。示例：沃尔玛销售数据：预测商店销售波士顿住房数据：预测自住房屋的中位数葡萄酒质量预测：预测葡萄酒质量黑色星期五销售预测：预测家庭购买使用的算法：这取决于目标变量的性质：是否它是数值或分类CART-因子目标决策树-因子目标线性回归-数值目标逻辑回归-因子目标一个提供多种内容的平台。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。从亚马逊到Zappos，推荐系统无处不在。这是数据科学家需要理解的典型机器学习算法。例如，Netflix可以推荐与您的浏览历史相似的电影或节目，或者与您有相似兴趣的其他用户过去看过的电影或节目。有两种类型的推荐系统-基于内容的推荐系统：根据用户数据提供有代表性的推荐。用户配置文件是从这些数据中生成的，然后用于向用户提出建议。随着用户提供更多数据输入或根据建议采取行动，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浏览历史或偏好的其他用户相关的建议。R语言Python推荐系统实现示例代码电影推荐系统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的第一步。它允许您充分利用您拥有的数据，弄清楚您想问什么问题，如何构建它，并最好地处理它以获得您需要的答案。EDA使用可视化和定量方法来揭示现有数据中的各种模式、趋势、异常值、意外结果等。有许多项目可以通过探索性数据分析来完成。在这里，我列出了一些参考资料，它们可能对您来说是一个很好的起点。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）麦当劳菜单营养成分（数据集）更多文章请关注公众号：
