1. Optimización de Precios:
Análisis de cómo diferentes factores (competencia, demanda, época del año) afectan los precios de un producto y desarrolla un modelo que sugiera precios óptimos.
2. Análisis de Datos de Salud:
Usar conjuntos de datos públicos para analizar la propagación de enfermedades, como la diabetes o la obesidad, en diferentes regiones.
3. Detección de Fraude en Tarjetas de Crédito:
Utilizar técnicas de clasificación y aprendizaje automático para identificar transacciones fraudulentas utilizando un conjunto de datos de transacciones.
4. Evaluación de Marketing Digital:
Análisis de datos de campañas de publicidad en redes sociales para determinar qué tipo de contenido genera más interacción y conversión.
5. Visualización de Datos Climáticos:
Experimentar con diversas técnicas de visualización es clave para representar los cambios climáticos a través del tiempo utilizando datos meteorológicos.
6. Análisis de Opiniones sobre Productos:
Recopilación de opiniones de clientes sobre productos en sitios de comercio electrónico y análisis de las características que impactan en las valoraciones.
7. Modelado de Recomendaciones:
Desarrollar un sistema de recomendación de productos o películas utilizando técnicas de filtrado colaborativo y análisis de comportamiento de usuarios.