6 idee interessanti per progetti R per principianti [2022]

introduzione

Punti a una carriera nel campo dell'analisi dei dati? Bene, allora sei nel posto giusto! Al giorno d'oggi, l'analisi dei dati trova un'ampia gamma di applicazioni in diversi settori; l'identificazione e l'analisi dei dati contribuisce a migliorare l'efficienza e il profitto delle imprese.

I progetti nella scienza dei dati non solo migliorano le tue conoscenze nel campo, ma ti consentono anche di mostrare le tue capacità di analisi dei dati nel tuo curriculum. La capacità di lavorare in modo intelligente con enormi quantità di set di dati è ciò che distingue un esperto di dati dagli altri, e i progetti di scienza dei dati in tempo reale sono il modo perfetto per affinare le tue capacità di programmazione. Per acquisire esperienza nella scienza dei dati, dai un'occhiata ai nostri corsi sulla scienza dei dati.

In questo articolo, discuteremo del linguaggio di programmazione R: cos'è R, gli usi di R nella scienza dei dati e alcuni argomenti del progetto R per aiutarti a migliorare la tua padronanza della scienza dei dati.

Introduzione alla programmazione R

Prima di parlare di idee per progetti R , ti presentiamo la programmazione R. R è un linguaggio di programmazione fondato e creato nel 1993 da Robert Gentleman e Ross Ihaka presso l'Università di Auckland. È un software libero, ovvero può essere distribuito in qualsiasi versione adattata e può essere eseguito per scopi diversi come lo studio e il cambiamento.

R può essere impiegato per vari studi statistici come test statistici standard, modellazione lineare e non lineare, classificazione, raggruppamento, analisi di serie temporali e altro ancora. È altamente estensibile e può essere utilizzato per tecniche grafiche e per la visualizzazione dei dati. R offre un percorso Open Source per la ricerca relativa alla metodologia statistica. R può essere compilato ed eseguito su diverse piattaforme UNIX, Windows e macOS.

Perché la "R" è popolare nella scienza dei dati?

Un valido motivo per aumentare le tue conoscenze di Data Science attraverso idee di progetto R è che la programmazione R è diventata popolare in vari domini in tutto il mondo. L'esecuzione di attività di base come la raccolta di dati, l'analisi e la produzione di risultati utili attraverso la programmazione R ha avvantaggiato sia l'azienda che i clienti.

L'alimentazione manuale dei dati per produrre un output è noiosa, dispendiosa in termini di tempo e per lo più soggetta a errori. Ma, con l'aiuto del linguaggio R, i programmi di analisi dei dati possono essere personalizzati secondo gli interessi dell'azienda; ciò riduce il lavoro manuale, aumenta la velocità e l'efficienza e fornisce risultati ottimizzati. Clicca per trovare altri motivi per imparare R.

Oltre alle funzioni come if-else, for e while, R ha alcune funzionalità e pacchetti integrati che consentono agli utenti di analizzare diversi tipi di set di dati. Queste funzioni e caratteristiche hanno reso la programmazione R uno strumento standard e di facile comprensione tra i data scientist. Di seguito sono riportati alcuni set di dati che possono essere analizzati utilizzando i concetti di analisi dei dati R:

• Elenco: questo set di dati è un gruppo di diversi tipi di dati e può aggiungere variabili come variabili categoriali, variabili continue e valori mancanti.
• Vettore: la programmazione R può essere utilizzata per studiare e analizzare singoli vettori come numeri e numeri interi o una combinazione di due o più tipi di vettore in un set di dati.
• Matrici: il linguaggio R può eseguire analisi di set di dati bidimensionali come in una matrice.

Come viene impiegata la "R" nella scienza dei dati?

Perché R per Data Science? L'obiettivo principale dell'utilizzo di R nell'analisi dei dati è avere una comprensione di base del set di dati e della sua struttura; ciò si ottiene riassumendo e visualizzando il set di dati attraverso il linguaggio di programmazione R. Un tale tipo di analisi dei dati è definito analisi esplorativa dei dati. In sostanza, ci aiuta a identificare l'origine dei dati, sviluppare algoritmi per una corretta interpretazione dei dati e ottenere una rappresentazione visiva elaborata.

Pertanto, R è spesso preferito per l'analisi dei dati rispetto ad altri linguaggi di programmazione, offrendoti un altro motivo per esplorare varie idee di progetto R. Le quattro parti principali di "R" sono:

• Console R – per la scrittura dei codici
• Script R: fornisce l'interfaccia per la scrittura di codici
• Ambiente R: qui è possibile aggiungere dati esterni come variabili, vettori e funzioni
• Output grafico – Qui è possibile visualizzare la rappresentazione grafica dei dati
• R è una raccolta integrata di funzionalità software per la manipolazione, il calcolo e la visualizzazione grafica dei dati. È un software di analisi dei dati ben sviluppato, coerente e sistematico che fornisce:
• Una struttura efficiente per la gestione e l'archiviazione dei dati
• Operatori per calcoli su matrici e array
• Un insieme ampio, consolidato e ben organizzato di strumenti intermedi per l'analisi dei dati
• Strutture per la visualizzazione grafica dei dati analizzati, sia su schermo che su carta
• Loop, condizionali, funzioni ricorrenti definite dall'utente, funzionalità di input e output

Una guida passo passo per avviare qualsiasi "progetto R"

• Definire il problema – Il primo e più critico passaggio è delineare le domande che si desidera affrontare attraverso l'analisi dei dati e le possibili soluzioni che si desidera ottenere alla fine.
• Raccolta dei dati – La raccolta dei dati è un passaggio molto cruciale e non così facile come sembra. Il processo richiede tempo e fatica. Nessun set di dati contiene i dati che ti aspetti che siano e comporta la ricerca, le disposizioni, le riorganizzazioni e l'assemblaggio finale.
• Pulizia dei dati: se si desidera che i risultati siano coerenti, è necessario assicurarsi che la pulizia dei dati sia stata eseguita correttamente. In sostanza, la pulizia dei dati rimuove i dati non necessari e duplicati dalla raccolta dei dati.
• Analisi dei dati: in questa fase, è necessario rilevare tendenze e modelli nella raccolta dei dati, raggrupparli di conseguenza e comprendere il comportamento dei dati.
• Modellazione dei dati: in questa fase, i dati sono divisi in due parti: una per l'addestramento e lo sviluppo del modello e l'altra per i test.
• Ottimizzazione e distribuzione del modello – In questa fase, il modello viene improvvisato per accuratezza ed efficienza, per garantire i risultati più ottimizzati.

Le migliori idee e argomenti per i progetti R

Ormai è abbastanza evidente che il linguaggio di programmazione R ha un immenso potenziale per aumentare le tue conoscenze in Data Science e Analytics. Nella sezione seguente, discuteremo alcuni degli argomenti di progetto R più di tendenza che puoi utilizzare per padroneggiare le tue abilità in Machine Learning e Data Science.

1. Analisi del sentimento

L'analisi del sentimento è il processo di analisi delle parole per accertare opinioni e sentimenti che hanno polarità diverse: positive, negative o neutre. Il metodo si chiama anche rilevamento della polarità e mining di opinioni. In questo tipo di classificazione, i dati (sentimenti) sono classificati in classi diverse; queste classi possono essere binarie (positive e negative), neutre o multiple (felici, tristi, arrabbiate e così via).

Allora, che utilità ha? Ebbene, il processo di analisi del sentimento può essere utilizzato per determinare la natura delle opinioni riflesse in siti Web, feed di social media, documenti, ecc. Il progetto di analisi del sentimento può essere costruito in "R", utilizzando i set di dati del pacchetto "janeaustenr" .

2. Analisi dei dati Uber

Una componente cruciale del Machine Learning è lo storytelling dei dati; aiuta le aziende a comprendere lo sfondo e il contesto delle varie operazioni. La visualizzazione dei dati aiuta le aziende a comprendere set di dati complessi, il che, a sua volta, le aiuta a prendere decisioni.

L'Uber Analysis Project è un progetto di visualizzazione dei dati, in cui R e le sue librerie vengono utilizzate per analizzare parametri o variabili come i viaggi durante un giorno o i viaggi mensili in un anno. Queste visualizzazioni per diversi intervalli di tempo annuali vengono create utilizzando il set di dati "Uber Pickups in New York City". Le librerie e i pacchetti R essenziali che devono essere importati per questo progetto includono –“ggplot2”, “ggthemes”, “lubridate”, “dplyr”, “tidyr”, “DT” e “scales”.

3. Sistema di consigli sui film

Ti sei mai chiesto come Netflix suggerisce film e serie web dei generi che ti piacciono all'istante? Diverse piattaforme di streaming come Netflix e Amazon Prime utilizzano qualcosa noto come Sistema di raccomandazione; utilizza un processo di filtraggio per suggerire contenuti in base alle preferenze dell'utente, ai modelli di visualizzazione e alla cronologia di navigazione. I dati di navigazione dell'utente forniscono l'input per il Sistema di Raccomandazioni.

Mentre un sistema di suggerimenti basato sui contenuti suggerisce film simili a quelli che hai guardato in passato, il filtro collaborativo fornisce suggerimenti rispetto ad altri utenti che hanno le stesse preferenze e cronologia di visualizzazione. È possibile creare un sistema di suggerimenti in R utilizzando "MovieLens Dataset" e i pacchetti "ggplot2", "recommenderlab", "data.table" e "reshape2".

4. Segmentazione dei clienti

La segmentazione dei clienti è uno degli argomenti più importanti del progetto R. Ogni volta che le aziende hanno bisogno di identificare e indirizzare la base di clienti più potenziali, il metodo di segmentazione dei clienti è utile. In questo metodo, la base clienti è divisa e raggruppata in base ad alcune caratteristiche simili che sono rilevanti per il mercato come età, sesso, interessi e abitudini di spesa.

È un modo efficiente per le aziende di sviluppare le proprie strategie di marketing con una minima possibilità di rischi legati agli investimenti. I dati raccolti dalle aziende li aiutano ad acquisire una comprensione più profonda delle preferenze e delle esigenze dei singoli clienti che alla fine ottengono maggiori profitti. Il progetto Customer Segmentation in R utilizza l'algoritmo K-means clustering per il clustering dei dataset senza etichetta e il "Mall Customers Dataset".

5. Rilevamento di frodi con carta di credito

Il linguaggio di programmazione R trova un'altra applicazione nel rilevamento di transazioni fraudolente con carta di credito. In questo progetto vengono utilizzati vari algoritmi di Machine Learning in grado di differenziare le transazioni contraffatte da quelle autentiche. Il progetto di rilevamento delle carte di credito in R utilizza più algoritmi come Logistic Regression, Decision Trees, Gradient Boosting Classifiers e Artificial Neural Networks.

Il set di dati delle transazioni con carta viene utilizzato in questo progetto di rilevamento delle frodi con carta di credito in R; questo set di dati contiene transazioni fraudolente e autentiche. Il progetto prevede le seguenti fasi: importazione dei set di dati contenenti le transazioni con carta di credito, esplorazione dei dati, manipolazione e strutturazione dei dati, modellazione dei dati, adattamento del modello all'algoritmo di regressione logistica e, infine, implementazione dell'albero decisionale, rete neurale artificiale e modelli di potenziamento gradiente.

6. Previsione delle preferenze del vino

La degustazione di vini è di per sé una professione unica. Può essere piuttosto difficile prevedere cosa potrebbe piacere al cliente, in base alle sue preferenze passate. Tuttavia, sarebbe più facile per i ristoranti consigliare un vino ai propri clienti se i loro gusti e le loro preferenze venissero individuati in anticipo; è qui che può essere applicato il progetto di apprendimento automatico R. Le proprietà fisico-chimiche del vino possono essere utilizzate per processi di data mining e identificare le preferenze dei clienti. Questo particolare progetto di apprendimento automatico R utilizza il set di dati di qualità del vino.

L'approccio adottato nel progetto Wine Preference Prediction può essere applicato a prodotti simili per modellare i gusti dei clienti, aiutando così nel marketing target. Un'altra applicazione di R può essere nella predizione della qualità del vino prendendo i parametri fisico-chimici come variabili di input per determinare la qualità del vino.

Sommario

In questo articolo, abbiamo discusso alcune delle migliori idee di progetto R che puoi utilizzare per creare i tuoi concetti in Data Science. Una notevole quantità di dati è necessaria per creare modelli accurati; diversi ricercatori, individui e organizzazioni condividono il loro lavoro, che è prontamente disponibile e può fornirti set di dati che puoi utilizzare nel tuo progetto. Ci auguriamo che questi argomenti del progetto R ti aiutino a dimostrare le tue abilità nella configurazione industriale.

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