8 erstaunliche Data Science-Projekte in R für Anfänger [2022]

Möchten Sie in den Bereich Data Science einsteigen?

Wollen Sie innovative Data Science Tools und Lösungen entwickeln?

Wenn ja, sind Sie über den perfekten Artikel gestolpert! In diesem Beitrag teilen wir mit Ihnen einige der aufregendsten Data-Science-Projektideen für Anfänger.

Warum an Data-Science-Projekten arbeiten?

Da sich immer mehr Unternehmen und Organisationen dem Data-Science-Zug anschließen, steigt die Nachfrage nach qualifizierten und erfahrenen Data-Science-, KI- und ML-Experten rapide an. Während dies eine vielversprechende Gelegenheit für Millionen von Data-Science-Anwärtern und -Profis ist, ist es kein Zuckerschlecken, eine Data-Science-Jobrolle zu ergattern. Unternehmen stellen nur Kandidaten ein, die über die richtigen Bildungsabschlüsse, Fähigkeiten und vor allem praktische Erfahrung verfügen.

Bedeutet praktische Erfahrung also Berufserfahrung? Und wenn ja, was ist mit Einsteigern, die gerade ihre Data-Science-Ausbildung abgeschlossen haben?

Wenn wir „Praxiserfahrung“ sagen, meinen wir damit keine Berufserfahrung. Stattdessen sprechen wir über den Aufbau und die Erstellung realer Data-Science-Projekte. Für jeden Data-Science-Anwärter ist die Arbeit an Live-Projekten ein wichtiger Schritt zum Aufbau einer erfolgreichen Data-Science-Karriere.

Projekte bieten Ihnen die Möglichkeit, Ihre theoretischen Kenntnisse und Fähigkeiten in realen Szenarien umzusetzen. Dies hilft nicht nur, Ihre Wissensbasis zu stärken und Ihre Fähigkeiten zu schärfen, sondern hilft auch, Ihr Selbstvertrauen aufzubauen. Hinzu kommt, dass Arbeitgeber in einem von Verdrängungswettbewerb geprägten Markt stets Kandidaten mit dem „X“-Faktor bevorzugen. So können Sie sich mit Ihren Projekten von der Masse gleich qualifizierter Bewerber abheben.

Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, die richtigen Projekte entsprechend Ihren Qualifikationen, Fähigkeiten und Interessen zu finden. Aus diesem Grund haben wir eine Liste perfekter Data-Science-Projektideen in R für Anfänger zusammengestellt!

Data-Science-Projekte in R

1. Stimmungsanalyseprojekt

Kundenzufriedenheit ist heute eines der wichtigsten Ziele fast aller Unternehmen und Marken. Der beste Weg, eine Fangemeinde treuer und zufriedener Kunden aufzubauen, besteht darin, in ihre Psyche einzudringen – ihre Vorlieben und Abneigungen zu verstehen, ihre Präferenzmuster und vor allem ihre Bedürfnisse zu erkennen. Die Stimmungsanalyse ist das Werkzeug, das die meisten Unternehmen verwenden, um die Einstellung ihrer Zielgruppe zu ihren Produkten/Dienstleistungen zu verstehen.

Wie der Name schon sagt, analysiert die Stimmungsanalyse die Wörter, um die zugrunde liegenden Emotionen der Personen zu identifizieren, die sie ausdrücken. Durch die Analyse der Wörter kategorisiert das Stimmungsanalyse-Tool sie in zwei binäre Kategorien – als positiv, negativ und neutral. In diesem Projekt verwenden Sie das Dataset/Paket „janaustenR“. Andere im Projekt verwendete Tools umfassen Allzwecklexika wie AFINN, Bing und Loughran. Außerdem verwenden Sie eine Wortwolke, um die Ergebnisse anzuzeigen.

2. Uber-Datenanalyseprojekt

Uber ist durch und durch eine datengetriebene Marke. Das Unternehmen sammelt und nutzt Benutzerdaten, um die am besten geeigneten Kabinenlösungen für seine Kunden zu entwickeln. Während Uber in datengesteuerte Entscheidungen investiert, nutzt es auch eine Kombination aus fortschrittlicher Datenanalyse und prädiktiver Analyse, um seine Marketingstrategien, Werbeangebote und Preisrichtlinien zu entwerfen.

In diesem Projekt entwerfen Sie ein Datenanalysesystem mit der ggplot2-Bibliothek, um Erkenntnisse aus Benutzerdaten zu gewinnen und nahezu genaue Vorhersagen von Kunden zu generieren, die Uber-Fahrten und -Fahrten in Anspruch nehmen werden. Das System verwendet die R-Programmierung und die ggplot2-Bibliothek, um verschiedene Kundenparameter wie die Anzahl der an einem Tag unternommenen Fahrten, die täglichen Fahrtstunden von Stammkunden, die Anzahl der Fahrten in einem bestimmten Monat usw. zu analysieren.

Durch die Visualisierung dieser Datenpunkte kann das System die durchschnittliche Anzahl der Passagiere ermitteln, die Uber-Fahrten an einem Tag nutzen, die Spitzenzeiten, wenn der Verkehr in der App am höchsten ist, die Tage mit der höchsten Anzahl von Fahrten in einem Monat und so weiter .

3. Projekt zur Erkennung von Kreditkartenbetrug

In letzter Zeit sind Kreditkartenbetrug sprunghaft angestiegen. Tatsächlich ist es eine der am weitesten verbreiteten Bedrohungen des BFSI-Sektors. Die Idee hinter diesem R-Projekt ist die Entwicklung eines Klassifikators, der betrügerische Kreditkartentransaktionen effizient erkennen kann.

Der Datensatz für das Projekt wird ein Datensatz zu Kreditkartentransaktionen sein, der eine Mischung aus nicht betrügerischen und betrügerischen Transaktionen enthält. Das Projekt wird zahlreiche ML-Algorithmen wie Decision Trees, Logistic Regression, Artificial Neural Networks und Gradient Boosting Classifier umfassen.

Durch die Implementierung dieser ML-Algorithmen wird das System in der Lage sein, einen betrügerischen Anruf von einem nicht betrügerischen zu unterscheiden. In diesem Projekt lernen Sie, wie Sie ML-Algorithmen in einem realen Szenario anwenden, um eine Klassifizierung durchzuführen.

4. Filmempfehlungsprojekt

Wenn Sie ein begeisterter Liebhaber von Amazon, Amazon Prime oder Netflix sind, wissen Sie wahrscheinlich, dass diese Plattformen „Empfehlungs-Engines“ nutzen. Wie Sie anhand des Namens erraten können, besteht der einzige Zweck einer Empfehlungsmaschine darin, Kunden relevante Dinge zu „empfehlen“ – während sie für Amazon Produkte empfiehlt, empfiehlt sie für Prime und Netflix den Benutzern Inhalte, basierend auf ihrer bisherigen Kauf- oder Wiedergabehistorie.

Das Hauptziel dieses R-Projekts ist es, ein Empfehlungssystem zu entwerfen, das Benutzern Filme empfiehlt. Der für dieses Projekt verwendete Datensatz ist der MovieLens-Datensatz. Diese Daten beinhalten 105339 Bewertungen für über 10329 Filme. In diesem Projekt erstellen Sie einen artikelbasierten kollaborativen Filter.

Das Beste am Erstellen dieser Filmempfehlungsmaschine von Grund auf ist, dass sie Ihnen hilft, die innere Funktionsweise und den Mechanismus einer Empfehlungsmaschine zu verstehen. Sie lernen, wie Sie Ihre R-Programmierfähigkeiten zusammen mit maschinellen Lernfähigkeiten in einem Live-Projekt umsetzen.

5. Musikempfehlungsprojekt

Ein Musikempfehlungssystem funktioniert ähnlich wie ein Filmempfehlungssystem, mit dem einzigen Unterschied, dass es den Benutzern anstelle von Filmen Musik empfiehlt. Dies ist ein Python + R-Projekt. Der für dieses Projekt verwendete Datensatz stammt von KKBOX, dem führenden Musik-Streaming-Dienst in Asien, der sich einer Bibliothek mit über 30 Millionen Musiktiteln rühmen kann.

In diesem Projekt erstellen Sie ein ML-System mit Python und R, das die Wahrscheinlichkeit vorhersagen kann, dass ein Benutzer einen Song in einer Schleife hört, nachdem das erste Hörereignis innerhalb eines bestimmten Zeitfensters ausgelöst wurde. Hier werden die Trainings- und Testdatensätze aus der Hörhistorie verschiedener Benutzer in einem bestimmten Zeitraum ausgewählt.

Wenn also beispielsweise ein oder mehrere wiederkehrende Hörereignisse innerhalb eines Monats nach dem ersten beobachtbaren Hörereignis eines Benutzers ausgelöst werden, markiert das System das Ziel im Trainingssatz mit 1 und andernfalls mit 0. Dieselbe Regel wird dann angewendet zum Testset. Dieses Projekt ist die perfekte Gelegenheit, um zu lernen, wie man grundlegende EDA durchführt, um Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten.

6. Kundensegmentierungsprojekt

So wie die Stimmungsanalyse verwendet wird, um tiefere Einblicke in die Meinungen und Emotionen der Kunden zu verschiedenen Produkten/Dienstleistungen zu gewinnen, wird die Kundensegmentierung für ein gezielteres Marketing verwendet. Durch die Kategorisierung der Zielgruppe in verschiedene Käuferpersönlichkeiten gemäß ihren Bedürfnissen, Vorlieben, Alter, Standort, Job, Kaufverhalten usw. können Marken maßgeschneiderte Produkte, Marketingstrategien und Angebote/Rabatte für ein bestimmtes Kundensegment erstellen. Dies ermöglicht eine höhere Kundenzufriedenheit, die letztendlich den Umsatz und Umsatz steigert.

Die Kundensegmentierung ist eine der am häufigsten verwendeten Anwendungen des unüberwachten Lernens (ML). In diesem Projekt verwenden Sie den K-Means-Algorithmus zum Clustern eines unbeschrifteten Datensatzes. Der K-Means-Clustering-Algorithmus kann die Alters- und Geschlechtsverteilungen im Datensatz effektiv visualisieren. Darüber hinaus werden auch die jährlichen Einkommen und Ausgabenmuster analysiert. Im Wesentlichen wird dieses R-Projekt eine deskriptive Analyse der Daten bieten, indem verschiedene Versionen des K-Means-Algorithmus implementiert werden.

7. Projekt zur Identifizierung von Produktpaketen

Das Konzept der Produktbündelung ist im Marketingbereich nichts Neues. Bei der Produktbündelung werden verschiedene Produkte zusammengelegt und als eine Einheit zu einem bestimmten Preis (normalerweise reduzierter Preis) verkauft. Auf diese Weise können Vermarkter Kunden dazu anregen, mehr von ihren Produkten zu kaufen. Das vielleicht beste Beispiel für ein Produktbündel ist McDonald's Happy Meal.

In diesem Data-Science-Projekt liegt der Schwerpunkt auf der subjektiven Segmentierung, einer Clustering-Technik, die dabei helfen kann, die besten Produktbündel in Verkaufsdaten zu identifizieren. Hier nehmen wir einen wöchentlichen Verkaufstransaktionsdatensatz, der die gekauften Mengen verschiedener Produkte über einen Zeitraum von einigen Wochen enthält.

Der Datensatz enthält auch normalisierte Werte. Anhand dieses Datensatzes soll herausgefunden werden, welche Produkte gebündelt werden können, um hervorragende Kombinationen für Kunden zu erstellen. Während der traditionelle Ansatz die Warenkorbanalyse verwendet, um Produktbündel zu identifizieren, liegt unser Fokus in diesem Projekt auf dem Vergleich und der Analyse der relativen Bedeutung von Zeitreihen-Clustering bei der Bestimmung von Produktbündeln aus Verkaufsdaten.

8. Projekt zur Vorhersage der Weinqualität

Die Idee dabei ist, die Weinqualität durch prädiktive Modellierung zu verbessern. In diesem Data-Science-Projekt werden wir einen Rotwein-Datensatz analysieren, um die Weinqualität zu beurteilen. Ziel dieses Projekts ist es, die chemischen Eigenschaften zu erforschen, die die Qualität von Rotwein beeinflussen.

In dem Projekt geht es in erster Linie darum, die Eingangsvariablen zur Vorhersage der Weinqualität zu verwenden, während die zweite Überlegung darin besteht, Weine mit hervorragenden Eigenschaften zu klassifizieren. Sie erstellen und verfeinern Diagramme, um die eindeutigen Beziehungen in den Daten zu veranschaulichen, sobald sie aufgedeckt werden. Das Projekt lehrt Sie Datenexploration, Datenvisualisierung, Geschichtenerzählen und auch, wie Sie Regressionsmodelle anwenden und die richtigen Fragen für die Datenanalyse in verschiedenen Phasen des Projekts stellen.

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Fazit

Dies sind 8 interessante Data-Science-Projekte, die Sie selbst ausprobieren können! Während Sie daran arbeiten, beherrschen Sie die Kernkonzepte von Data Science und R-Programmierung. Am wichtigsten ist, dass Sie die Möglichkeit haben, alle Ihre Projekte in Ihrem Lebenslauf zu präsentieren – was gibt es Besseres, um die Aufmerksamkeit Ihres potenziellen Arbeitgebers auf sich zu ziehen!

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