6 interessante R-Projektideen für Anfänger [2022]

Einführung

Sie streben eine Karriere im Bereich Data Analytics an? Dann sind Sie bei uns genau richtig! Heutzutage findet Data Analytics eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Branchen; Die Identifizierung und Analyse von Daten trägt dazu bei, die Effizienz und den Gewinn der Unternehmen zu steigern.

Projekte in Data Science erweitern nicht nur Ihr Wissen auf diesem Gebiet, sondern ermöglichen es Ihnen auch, Ihre Datenanalysefähigkeiten in Ihrem Lebenslauf zu präsentieren. Die Fähigkeit, intelligent mit enormen Mengen an Datensätzen zu arbeiten, unterscheidet einen erfahrenen Data Scientist von den anderen, und Echtzeit-Data-Science-Projekte sind der perfekte Weg, um Ihre Programmierkenntnisse zu verbessern. Um Fachwissen in Data Science zu erwerben, sehen Sie sich unsere Data Science-Kurse an.

In diesem Artikel werden wir die Programmiersprache R erörtern – was ist R, die Verwendung von R in Data Science und einige R-Projektthemen , die Ihnen dabei helfen, Ihre Beherrschung von Data Science zu verbessern.

Einführung in die R-Programmierung

Bevor wir über R-Projektideen sprechen , lassen Sie uns Ihnen die R-Programmierung vorstellen. R ist eine Programmiersprache, die 1993 von Robert Gentleman und Ross Ihaka an der University of Auckland gegründet und entwickelt wurde. Es ist freie Software, d.h. sie kann in jeder angepassten Version vertrieben sowie für verschiedene Zwecke wie Studium und Veränderung betrieben werden.

R kann für verschiedene statistische Studien wie statistische Standardtests, lineare und nichtlineare Modellierung, Klassifizierung, Clustering, Zeitreihenanalyse und mehr eingesetzt werden. Es ist sehr erweiterbar und kann sowohl für grafische Techniken als auch für die Datenvisualisierung verwendet werden. R bietet eine Open-Source-Route für die Forschung im Zusammenhang mit statistischer Methodik. R kann auf verschiedenen UNIX-Plattformen, Windows und macOS kompiliert und ausgeführt werden.

Warum ist „R“ in der Datenwissenschaft beliebt?

Ein triftiger Grund, Ihr Data Science-Wissen durch R-Projektideen zu erweitern, ist, dass die R-Programmierung in verschiedenen Bereichen auf der ganzen Welt populär geworden ist. Die Bewältigung grundlegender Aufgaben wie Datenerfassung, Analyse und Erzeugung nützlicher Ergebnisse durch die R-Programmierung hat sowohl dem Unternehmen als auch den Kunden zugute gekommen.

Die manuelle Eingabe von Daten zur Erzeugung einer Ausgabe ist mühsam, zeitaufwändig und meist fehleranfällig. Aber mit Hilfe der R-Sprache können Datenanalyseprogramme nach den Interessen des Unternehmens maßgeschneidert werden; Dies reduziert die manuelle Arbeit, erhöht die Geschwindigkeit und Effizienz und liefert optimierte Ergebnisse. Klicken Sie hier, um weitere Gründe für das Erlernen von R zu finden.

Neben den Funktionen wie if-else, for und while verfügt R über einige eingebaute Funktionen und Pakete, mit denen Benutzer verschiedene Arten von Datensätzen analysieren können. Diese Funktionen und Merkmale haben die R-Programmierung zu einem Standard- und leicht verständlichen Werkzeug unter Data Scientists gemacht. Nachfolgend sind einige Datensätze aufgeführt, die mit den Konzepten der R-Datenanalyse analysiert werden können:

• Liste – Dieser Datensatz ist eine Gruppe verschiedener Datentypen und kann Variablen wie kategoriale Variablen, kontinuierliche Variablen und fehlende Werte hinzufügen.
• Vektor – R-Programmierung kann verwendet werden, um einzelne Vektoren wie Zahlen und ganze Zahlen oder eine Kombination aus zwei oder mehr Vektortypen in einem Datensatz zu untersuchen und zu analysieren.
• Matrizen – Die R-Sprache kann Analysen von zweidimensionalen Datensätzen durchführen, z. B. in einer Matrix.

Wie wird „R“ in der Datenwissenschaft eingesetzt?

Warum R für Data Science? Das Hauptziel der Verwendung von R in der Datenanalyse besteht darin, ein grundlegendes Verständnis des Datensatzes und seiner Struktur zu erlangen. Dies wird durch die Zusammenfassung und Visualisierung des Datensatzes durch die Programmiersprache R erreicht. Eine solche Art der Datenanalyse wird als explorative Datenanalyse bezeichnet. Im Wesentlichen hilft es uns, die Herkunft der Daten zu identifizieren, Algorithmen für die richtige Interpretation der Daten zu entwickeln und eine ausgefeilte visuelle Darstellung zu erhalten.

Daher wird R für die Datenanalyse gegenüber anderen Programmiersprachen am häufigsten bevorzugt, was Ihnen einen weiteren Grund gibt, verschiedene R-Projektideen zu untersuchen . Die vier Hauptteile von 'R' sind:

• R-Konsole – zum Schreiben der Codes
• R-Skript – stellt die Schnittstelle zum Schreiben von Codes bereit
• R-Umgebung – hier können externe Daten wie Variablen, Vektoren und Funktionen hinzugefügt werden
• Grafische Ausgabe – Hier kann eine grafische Darstellung der Daten visualisiert werden
• R ist eine integrierte Sammlung von Softwareeinrichtungen zur Bearbeitung, Berechnung und grafischen Visualisierung von Daten. Es handelt sich um eine gut entwickelte, kohärente und systematische Datenanalysesoftware, die Folgendes bietet:
• Eine effiziente Einrichtung zur Handhabung und Speicherung von Daten
• Operatoren für Berechnungen auf Matrizen und Arrays
• Ein großer, konsolidierter und gut organisierter Satz von Zwischenwerkzeugen zum Analysieren von Daten
• Möglichkeiten zur grafischen Darstellung der analysierten Daten, sowohl auf dem Bildschirm als auch auf Papier
• Schleifen, Bedingungen, benutzerdefinierte wiederkehrende Funktionen, Eingabe- und Ausgabeeinrichtungen

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Starten eines beliebigen „R-Projekts“

• Definition des Problems – Der erste und wichtigste Schritt besteht darin, die Fragen zu skizzieren, die Sie durch Datenanalyse angehen möchten, und die möglichen Lösungen, die Sie am Ende erreichen möchten.
• Datenerfassung – Die Datenerfassung ist ein sehr entscheidender Schritt und nicht so einfach, wie es scheint. Der Prozess erfordert Zeit und Mühe. Kein Datensatz enthält Daten so, wie Sie es erwarten, und erfordert Suchen, Ordnen, Umordnen und endgültiges Zusammenstellen.
• Daten bereinigen – Wenn Sie möchten, dass Ihre Ergebnisse konsistent sind, müssen Sie sicherstellen, dass die Datenbereinigung korrekt durchgeführt wurde. Im Wesentlichen entfernt die Datenbereinigung unnötige und doppelte Daten aus der Datensammlung.
• Analysieren der Daten – In dieser Phase müssen Sie Trends und Muster in der Datenerfassung erkennen, sie entsprechend gruppieren und das Verhalten der Daten verstehen.
• Modellierung der Daten – In diesem Schritt werden die Daten in zwei Teile geteilt – einen für Training und Modellentwicklung und den anderen für Tests.
• Optimierung und Bereitstellung des Modells – In diesem Schritt wird das Modell im Hinblick auf Genauigkeit und Effizienz improvisiert, um die bestmöglichen Ergebnisse zu gewährleisten.

Die besten R-Projektideen und -themen

Inzwischen ist es ziemlich offensichtlich, dass die Programmiersprache R ein immenses Potenzial hat, Ihr Wissen in Data Science und Analytics zu erweitern. Im folgenden Abschnitt werden wir einige der angesagtesten R-Projektthemen erörtern , die Sie nutzen können, um Ihre Fähigkeiten in Machine Learning und Data Science zu verbessern.

1. Stimmungsanalyse

Stimmungsanalyse ist der Prozess der Analyse von Wörtern, um Meinungen und Gefühle zu ermitteln, die unterschiedliche Polaritäten haben – positiv, negativ oder neutral. Die Methode ist auch unter den Namen Polarity Detection und Opinion Mining bekannt. Bei dieser Art der Klassifizierung werden die Daten (Stimmungen) in verschiedene Klassen eingeteilt; diese Klassen können binär (positiv und negativ), neutral oder multipel (glücklich, traurig, wütend usw.) sein.

Also, was nützt es? Nun, der Prozess der Sentimentanalyse kann verwendet werden, um die Art der Meinungen zu bestimmen, die sich in Websites, Social-Media-Feeds, Dokumenten usw. widerspiegeln. Das Sentimentanalyseprojekt kann in „R“ erstellt werden, indem die Datensätze des „janeaustenr“-Pakets verwendet werden .

2. Uber-Datenanalyse

Eine entscheidende Komponente des maschinellen Lernens ist das Geschichtenerzählen von Daten; Es hilft Unternehmen, den Hintergrund und Kontext verschiedener Vorgänge zu verstehen. Die Datenvisualisierung hilft Unternehmen dabei, komplexe Datensätze zu verstehen, was ihnen wiederum hilft, Entscheidungen zu treffen.

Das Uber Analysis Project ist ein Projekt zur Datenvisualisierung, bei dem R und seine Bibliotheken verwendet werden, um Parameter oder Variablen wie die Fahrten während eines Tages oder die monatlichen Fahrten in einem Jahr zu analysieren. Diese Visualisierungen für verschiedene jährliche Zeiträume werden mit dem „Uber Pickups in New York City Dataset“ erstellt. Zu den wesentlichen R-Bibliotheken und -Paketen, die für dieses Projekt importiert werden müssen, gehören „ggplot2“, „ggthemes“, „lubridate“, „dplyr“, „tidyr“, „DT“ und „scales“.

3. Filmempfehlungssystem

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Netflix Filme und Webserien der Genres vorschlägt, die Sie sofort ansprechen? Verschiedene Streaming-Plattformen wie Netflix und Amazon Prime verwenden etwas, das als Empfehlungssystem bekannt ist; Es verwendet einen Filterprozess, um Inhalte basierend auf den Vorlieben des Benutzers, den Beobachtungsmustern und dem Browserverlauf vorzuschlagen. Die Browsing-Daten des Benutzers liefern die Eingabe für das Empfehlungssystem.

Während ein inhaltsbasiertes Empfehlungssystem Filme vorschlägt, die denen ähneln, die Sie sich in der Vergangenheit angesehen haben, bietet die Collaborative Filtering Recommendation Vorschläge in Bezug auf andere Benutzer mit denselben Vorlieben und demselben Anzeigeverlauf. Ein Empfehlungssystem kann in R mit dem „MovieLens Dataset“ und den Paketen „ggplot2“, „recommenderlab“, „data.table“ und „reshape2“ erstellt werden.

4. Kundensegmentierung

Die Kundensegmentierung ist eines der wichtigsten R-Projektthemen . Wann immer Unternehmen den potenziellen Kundenstamm identifizieren und ansprechen müssen, ist die Methode der Kundensegmentierung praktisch. Bei dieser Methode wird der Kundenstamm nach ähnlichen, marktrelevanten Merkmalen wie Alter, Geschlecht, Interessen und Ausgabeverhalten aufgeteilt und geclustert.

Es ist eine effiziente Möglichkeit für Unternehmen, ihre Marketingstrategien mit einem minimalen Risiko von investitionsbedingten Risiken zu entwickeln. Die von den Unternehmen gesammelten Daten helfen ihnen, die Vorlieben und Anforderungen der einzelnen Kunden besser zu verstehen, was letztendlich zu höheren Gewinnen führt. Das Kundensegmentierungsprojekt in R verwendet den Algorithmus K-Means-Clustering zum Clustern der unbeschrifteten Datensätze und des „Mall Customers Dataset“.

5. Erkennung von Kreditkartenbetrug

Eine weitere Anwendung findet die Programmiersprache R bei der Erkennung betrügerischer Kreditkartentransaktionen. In diesem Projekt werden verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, die gefälschte Transaktionen von echten unterscheiden können. Das Kreditkartenerkennungsprojekt in R verwendet mehrere Algorithmen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume, Klassifikatoren mit Gradientenverstärkung und künstliche neuronale Netze.

Das Dataset „Kartentransaktionen“ wird in diesem Projekt zur Erkennung von Kreditkartenbetrug in R verwendet; Dieser Datensatz enthält sowohl betrügerische als auch authentische Transaktionen. Das Projekt umfasst die folgenden Schritte: Importieren der Datensätze mit den Kreditkartentransaktionen, Untersuchen der Daten, Bearbeiten und Strukturieren der Daten, Modellieren der Daten, Anpassen des Modells an den logistischen Regressionsalgorithmus und schließlich Implementieren des Entscheidungsbaums, des künstlichen neuronalen Netzwerks , und Gradient Boosting-Modelle.

6. Vorhersage der Weinpräferenz

Die Weinprobe ist ein einzigartiger Beruf für sich. Es kann ziemlich schwierig sein, vorherzusagen, was dem Kunden gefallen könnte, basierend auf seinen früheren Vorlieben. Allerdings wäre es für Restaurants einfacher, ihren Kunden einen Wein zu empfehlen, wenn ihre Geschmäcker und Vorlieben vorher identifiziert würden; Hier kann das maschinelle Lernprojekt R angewendet werden. Die physikalisch-chemischen Eigenschaften des Weins können für Data-Mining-Prozesse genutzt werden und die Vorlieben der Kunden erkennen. Dieses spezielle R-Projekt für maschinelles Lernen verwendet Wine Quality Dataset.

Der im Projekt Wine Preference Prediction verfolgte Ansatz kann auf ähnliche Produkte zur Modellierung des Kundengeschmacks angewendet werden und hilft so beim gezielten Marketing. Eine weitere Anwendung von R kann die Vorhersage der Weinqualität sein, indem physikalisch-chemische Parameter als Eingabevariablen verwendet werden, um die Qualität des Weins zu bestimmen.

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir einige der besten R-Projektideen besprochen , die Sie verwenden können, um Ihre Konzepte in Data Science zu erstellen. Zur Erstellung genauer Modelle ist eine beträchtliche Datenmenge erforderlich; Mehrere Forscher, Einzelpersonen und Organisationen teilen ihre Arbeit, die leicht verfügbar ist und Ihnen Datensätze zur Verfügung stellen kann, die Sie in Ihrem Projekt verwenden können. Wir hoffen, dass diese R-Projektthemen Ihnen helfen werden, Ihre Fähigkeiten im industriellen Aufbau zu demonstrieren.

Wenn Sie mehr über R-Projektideen und Data Science erfahren möchten, schauen Sie sich das Executive PG Program in Data Science von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige entwickelt wurde und mehr als 10 Fallstudien und Projekte, praktische praktische Workshops und Mentoring bietet Branchenexperten, 1-on-1 mit Branchenmentoren, mehr als 400 Stunden Lern- und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.