초보자를 위한 6가지 흥미로운 R 프로젝트 아이디어 [2022]

소개

데이터 분석 분야의 경력을 목표로 하고 있습니까? 글쎄, 당신은 바로 이곳에 왔습니다! 오늘날 Data Analytics는 여러 산업 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 찾습니다. 데이터의 식별 및 분석은 기업의 효율성과 이익을 높이는 데 기여합니다.

데이터 과학 프로젝트는 현장 지식을 향상시킬 뿐만 아니라 이력서에 데이터 분석 능력을 보여줄 수 있습니다. 방대한 양의 데이터 세트로 현명하게 작업할 수 있는 능력은 숙련된 데이터 과학자를 다른 이들과 차별화하는 요소이며 실시간 데이터 과학 프로젝트는 코딩 기술을 연마하는 완벽한 방법입니다. 데이터 과학에 대한 전문 지식을 얻으려면 데이터 과학 과정을 확인하십시오.

이 기사에서 우리는 R 프로그래밍 언어에 대해 논의할 것입니다. R이란 무엇이며, 데이터 과학에서 R을 사용하며, 데이터 과학에 대한 숙달에 도움이 되는 몇 가지 R 프로젝트 주제 에 대해 설명합니다.

R 프로그래밍 소개

R 프로젝트 아이디어 에 대해 이야기하기 전에 R 프로그래밍을 소개하겠습니다. R은 오클랜드 대학의 Robert Gentleman과 Ross Ihaka가 1993년에 설립하고 만든 프로그래밍 언어입니다. 그것은 자유 소프트웨어입니다. 즉, 수정된 버전으로 배포할 수 있을 뿐만 아니라 연구 및 변경과 같은 다양한 목적으로 실행할 수 있습니다.

R은 표준 통계 테스트, 선형 및 비선형 모델링, 분류, 클러스터링, 시계열 분석 등과 같은 다양한 통계 연구에 사용할 수 있습니다. 확장성이 뛰어나고 그래픽 기술과 데이터 시각화에 사용할 수 있습니다. R은 통계 방법론과 관련된 연구를 위한 오픈 소스 경로를 제공합니다. R은 다른 UNIX 플랫폼, Windows 및 macOS에서 컴파일 및 실행할 수 있습니다.

데이터 과학에서 "R"이 인기 있는 이유는 무엇입니까?

R 프로젝트 아이디어 를 통해 데이터 과학 지식을 향상시켜야 하는 타당한 이유 는 R 프로그래밍이 전 세계의 다양한 영역에서 인기를 얻었기 때문입니다. R 프로그래밍을 통한 데이터 수집, 분석 및 유용한 결과 생성과 같은 기본 작업의 달성은 회사와 고객 모두에게 이익이 되었습니다.

출력을 생성하기 위해 데이터를 수동으로 공급하는 것은 지루하고 시간이 많이 걸리며 대부분 오류가 발생하기 쉽습니다. 그러나 R 언어의 도움으로 데이터 분석 프로그램은 회사의 관심사에 따라 맞춤형으로 구축될 수 있습니다. 이는 수작업을 줄이고 속도와 효율성을 높이며 최적화된 결과를 제공합니다. R을 배워야 하는 더 많은 이유를 찾으려면 클릭하세요.

if-else, for, while과 같은 기능 외에도 R에는 사용자가 다양한 유형의 데이터 세트를 분석할 수 있는 몇 가지 내장 기능과 패키지가 있습니다. 이러한 기능과 특징으로 인해 R 프로그래밍은 데이터 과학자들 사이에서 표준적이고 이해하기 쉬운 도구가 되었습니다. 다음은 R 데이터 분석의 개념을 사용하여 분석할 수 있는 몇 가지 데이터 세트입니다.

• 목록 – 이 데이터 세트는 다양한 데이터 유형의 그룹이며 범주형 변수, 연속 변수 및 결측값과 같은 변수를 추가할 수 있습니다.
• 벡터 – R 프로그래밍은 데이터 세트에서 숫자 및 정수와 같은 개별 벡터 또는 둘 이상의 벡터 유형 조합을 연구하고 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
• 행렬 – R 언어는 행렬과 같은 2차원 데이터 세트의 분석을 수행할 수 있습니다.

데이터 과학에서 "R"은 어떻게 사용됩니까?

왜 데이터 과학을 위한 R인가? 데이터 분석에서 R을 사용하는 주요 목표는 데이터 세트와 그 구조에 대한 기본적인 이해를 갖는 것입니다. 이것은 R 프로그래밍 언어를 통해 데이터 세트를 요약하고 시각화함으로써 달성됩니다. 이러한 유형의 데이터 분석을 탐색적 데이터 분석이라고 합니다. 본질적으로 데이터의 출처를 식별하고 데이터의 적절한 해석을 위한 알고리즘을 개발하며 정교한 시각적 표현을 얻는 데 도움이 됩니다.

따라서 R은 다른 프로그래밍 언어보다 데이터 분석에 가장 자주 선호되며 다양한 R 프로젝트 아이디어 를 탐색해야 하는 또 다른 이유를 제공합니다 . 'R'의 네 가지 주요 부분은 다음과 같습니다.

• R 콘솔 – 코드 작성용
• R 스크립트 – 코드 작성을 위한 인터페이스 제공
• R 환경 – 변수, 벡터 및 함수와 같은 외부 데이터를 여기에 추가할 수 있습니다.
• 그래픽 출력 – 여기에서 데이터의 그래픽 표현을 시각화할 수 있습니다.
• R은 데이터의 조작, 계산 및 그래픽 시각화를 위한 소프트웨어 기능의 통합 모음입니다. 다음을 제공하는 잘 개발되고 일관성 있고 체계적인 데이터 분석 소프트웨어입니다.
• 데이터 처리 및 저장을 위한 효율적인 시설
• 행렬 및 배열 계산을 위한 연산자
• 데이터 분석을 위한 대규모의 통합되고 잘 구성된 중간 도구 세트
• 화면과 하드카피 모두에서 분석된 데이터를 그래픽으로 표시하는 기능
• 루프, 조건, 사용자 정의 순환 함수, 입력 및 출력 기능

"R 프로젝트"를 시작하기 위한 단계별 가이드

• 문제 정의 – 첫 번째이자 가장 중요한 단계는 데이터 분석을 통해 해결하려는 질문과 최종적으로 달성하고자 하는 가능한 솔루션의 개요를 설명하는 것입니다.
• 데이터 수집 – 데이터 수집은 매우 중요한 단계이며 생각만큼 쉽지 않습니다. 이 과정에는 시간과 노력이 필요합니다. 데이터 세트에는 예상대로 데이터가 포함되어 있지 않으며 검색, 정렬, 재배열 및 최종 조립이 포함됩니다.
• 데이터 정리 – 결과를 일관되게 유지하려면 데이터 정리가 올바르게 수행되었는지 확인해야 합니다. 본질적으로 데이터 정리는 데이터 수집에서 불필요하고 중복된 데이터를 제거합니다.
• 데이터 분석 – 이 단계에서는 데이터 수집의 추세와 패턴을 감지하고 그에 따라 그룹화하고 데이터의 동작을 이해해야 합니다.
• 데이터 모델링 – 이 단계에서 데이터는 훈련 및 모델 개발을 위한 부분과 테스트를 위한 부분의 두 부분으로 나뉩니다.
• 모델 최적화 및 배포 – 이 단계에서 모델은 가장 최적화된 결과를 보장하기 위해 정확성과 효율성을 위해 즉석에서 조정됩니다.

상위 R 프로젝트 아이디어 및 주제

지금쯤이면 R 프로그래밍 언어가 데이터 과학 및 분석에 대한 지식을 향상시킬 수 있는 엄청난 잠재력이 있음이 분명합니다. 다음 섹션에서는 기계 학습 및 데이터 과학 기술을 마스터하는 데 활용할 수 있는 가장 최신 R 프로젝트 주제 에 대해 논의합니다.

1. 감정 분석

감정 분석은 긍정적, 부정적 또는 중립적 인 다른 극성을 가진 의견과 감정을 확인하기 위해 단어를 분석하는 과정입니다. 이 방법은 극성 감지 및 의견 마이닝이라는 이름으로도 사용됩니다. 이러한 유형의 분류에서 데이터(감정)는 여러 클래스로 분류됩니다. 이러한 클래스는 이진(긍정 및 부정), 중립 또는 다중(기쁨, 슬픔, 화난 등)일 수 있습니다.

그래서 무슨 소용이 있겠습니까? 글쎄, 감정 분석 프로세스는 웹사이트, 소셜 미디어 피드, 문서 등에 반영된 의견의 특성을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 감정 분석 프로젝트는 "janaustenr" 패키지의 데이터 세트를 사용하여 "R"에 구축할 수 있습니다. .

2. Uber 데이터 분석

머신 러닝의 중요한 구성 요소는 데이터 스토리텔링입니다. 기업이 다양한 운영의 배경과 맥락을 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터 시각화는 기업이 복잡한 데이터 세트를 이해하는 데 도움이 되며, 이는 기업이 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

Uber 분석 프로젝트는 데이터 시각화 프로젝트로, R과 그 라이브러리를 사용하여 하루 동안의 여행 또는 1년 동안의 월간 여행과 같은 매개변수 또는 변수를 분석합니다. 다양한 연간 시간대에 대한 이러한 시각화는 '뉴욕 시 데이터 세트의 Uber 픽업'을 사용하여 생성됩니다. 이 프로젝트에 대해 가져와야 하는 필수 R 라이브러리 및 패키지에는 "ggplot2", "ggthemes","lubridate","dplyr", "tidyr", "DT" 및 "scales"가 있습니다.

3. 영화 추천 시스템

Netflix에서 즉시 관심을 끄는 장르의 영화와 웹 시리즈를 어떻게 제안하는지 궁금하신가요? Netflix 및 Amazon Prime과 같은 다양한 스트리밍 플랫폼은 추천 시스템이라는 것을 사용합니다. 사용자의 선호도, 시청 패턴 및 검색 기록을 기반으로 콘텐츠를 제안하는 필터링 프로세스를 사용합니다. 사용자의 검색 데이터는 추천 시스템에 대한 입력을 제공합니다.

콘텐츠 기반 추천 시스템은 과거에 본 것과 유사한 영화를 제안하는 반면, Collaborative Filtering 추천은 동일한 선호도 및 시청 기록을 가진 다른 사용자에 대해 제안을 제공합니다. 추천 시스템은 "MovieLens Dataset" 및 "ggplot2", "recommenderlab", "data.table" 및 "reshape2" 패키지를 사용하여 R에서 구축할 수 있습니다.

4. 고객 세분화

고객 세분화는 가장 중요한 R 프로젝트 주제 중 하나입니다 . 기업이 가장 잠재적인 고객 기반을 식별하고 타겟팅해야 할 때마다 고객 세분화 방법이 유용합니다. 이 방법에서 고객 기반은 연령, 성별, 관심사 및 지출 습관과 같이 시장과 관련된 몇 가지 유사한 특성에 따라 분할 및 클러스터링됩니다.

기업이 투자 관련 위험을 최소화하면서 마케팅 전략을 개발할 수 있는 효율적인 방법입니다. 회사에서 수집한 데이터는 궁극적으로 더 높은 수익을 거두는 개별 고객의 선호도와 요구 사항을 더 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다. R의 고객 세분화 프로젝트는 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트와 "몰 고객 데이터 세트"를 클러스터링하기 위해 알고리즘 K-means 클러스터링을 사용합니다.

5. 신용카드 사기 탐지

R 프로그래밍 언어는 사기성 신용 카드 거래를 탐지하는 또 다른 응용 프로그램을 찾습니다. 이 프로젝트에서는 위조 거래를 정품과 구별할 수 있는 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. R의 신용 카드 감지 프로젝트는 Logistic Regression, Decision Trees, Gradient Boosting Classifiers, Artificial Neural Networks와 같은 여러 알고리즘을 사용합니다.

카드 거래 데이터 세트는 R의 이 신용 카드 사기 탐지 프로젝트에서 사용됩니다. 이 데이터 세트에는 사기 거래와 실제 거래가 모두 포함되어 있습니다. 이 프로젝트에는 신용 카드 거래가 포함된 데이터 세트 가져오기, 데이터 탐색, 데이터 조작 및 구조화, 데이터 모델링, 로지스틱 회귀 알고리즘에 모델 맞추기, 마지막으로 의사 결정 트리 구현, 인공 신경망의 단계가 있습니다. 및 그라디언트 부스팅 모델.

6. 와인 선호도 예측

와인 시음은 그 자체로 독특한 직업입니다. 과거의 선호도를 기반으로 고객이 무엇을 좋아할지 예측하는 것은 상당히 어려울 수 있습니다. 그러나 레스토랑이 고객의 취향과 선호도를 미리 파악하면 고객에게 와인을 추천하는 것이 더 쉬울 것입니다. R 머신러닝 프로젝트를 적용할 수 있는 곳입니다. 와인의 물리화학적 특성은 데이터 마이닝 프로세스에 사용되어 고객의 선호도를 식별할 수 있습니다. 이 특정 R 머신 러닝 프로젝트는 Wine Quality Dataset을 활용합니다.

와인 선호도 예측 프로젝트에서 취한 접근 방식은 고객 취향을 모델링하기 위해 유사한 제품에 적용할 수 있으므로 타겟 마케팅에 도움이 됩니다. R의 또 다른 적용은 물리화학적 매개변수를 입력 변수로 사용하여 와인의 품질을 결정함으로써 와인 품질을 예측하는 것입니다.

요약

이 기사에서는 데이터 과학에서 개념을 구축하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 최고의 R 프로젝트 아이디어 에 대해 논의했습니다. 정확한 모델을 만들기 위해서는 상당한 양의 데이터가 필요합니다. 여러 연구자, 개인 및 조직이 작업을 공유하며, 이는 쉽게 사용할 수 있으며 프로젝트에서 사용할 수 있는 데이터 세트를 제공할 수 있습니다. 이 R 프로젝트 주제가 산업 환경에서 기술을 입증하는 데 도움 이 되기를 바랍니다 .

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