6 ciekawych pomysłów na projekty R dla początkujących [2022]

Wstęp

Czy planujesz karierę w dziedzinie Data Analytics? No to trafiłeś we właściwe miejsce! Obecnie Data Analytics znajduje szeroki zakres zastosowań w kilku branżach; identyfikacja i analiza danych przyczynia się do poprawy efektywności i zysków przedsiębiorstw.

Projekty z dziedziny nauki o danych nie tylko poszerzają Twoją wiedzę w tej dziedzinie, ale także pozwalają zaprezentować w CV Twoje możliwości analizy danych. Zdolność do inteligentnej pracy z ogromnymi ilościami zestawów danych jest tym, co wyróżnia wykwalifikowanego analityka danych na tle innych, a projekty Data Science w czasie rzeczywistym to doskonały sposób na doskonalenie umiejętności kodowania. Aby zdobyć wiedzę z zakresu nauki o danych, zapoznaj się z naszymi kursami z nauki o danych.

W tym artykule omówimy język programowania R — czym jest R, zastosowania R w nauce o danych oraz niektóre tematy związane z projektami R, które pomogą Ci osiągnąć mistrzostwo w nauce o danych.

Wprowadzenie do programowania w języku R

Zanim porozmawiamy o pomysłach na projekty R , pozwól nam przedstawić Ci programowanie R. R to język programowania, który został założony i stworzony w 1993 roku przez Roberta Gentlemana i Rossa Ihakę na Uniwersytecie w Auckland. Jest to darmowe oprogramowanie, co oznacza, że ​​może być rozpowszechniane w dowolnej dostosowanej wersji, a także może być uruchamiane do różnych celów, takich jak nauka i zmiana.

R może być stosowany do różnych badań statystycznych, takich jak standardowe testy statystyczne, modelowanie liniowe i nieliniowe, klasyfikacja, grupowanie, analiza szeregów czasowych i inne. Jest wysoce rozszerzalny i może być używany do technik graficznych oraz wizualizacji danych. R oferuje ścieżkę Open Source do badań związanych z metodologią statystyczną. R można skompilować i uruchomić na różnych platformach UNIX, Windows i macOS.

Dlaczego „R” jest popularne w nauce o danych?

Ważnym powodem, dla którego warto poszerzyć swoją wiedzę z zakresu Data Science dzięki pomysłom na projekty R, jest fakt, że programowanie R stało się popularne w różnych domenach na całym świecie. Realizacja podstawowych zadań, takich jak zbieranie danych, analiza i generowanie użytecznych wyników za pomocą programowania R, przyniosła korzyści zarówno firmie, jak i klientom.

Ręczne wprowadzanie danych w celu uzyskania danych wyjściowych jest żmudne, czasochłonne i najczęściej podatne na błędy. Ale za pomocą języka R programy do analizy danych mogą być tworzone na zamówienie zgodnie z zainteresowaniami firmy; zmniejsza to pracę ręczną, zwiększa szybkość i wydajność oraz zapewnia zoptymalizowane wyniki. Kliknij, aby znaleźć więcej powodów do nauki R.

Oprócz funkcji takich jak if-else, for i while, R ma wbudowane funkcje i pakiety, które pozwalają użytkownikom analizować różne typy zestawów danych. Te funkcje i cechy sprawiły, że programowanie w języku R stało się standardowym i łatwym do zrozumienia narzędziem wśród naukowców zajmujących się danymi. Poniżej podano kilka zestawów danych, które można analizować za pomocą koncepcji analizy danych R:

• Lista — ten zestaw danych jest grupą różnych typów danych i może dodawać zmienne, takie jak zmienne kategorialne, zmienne ciągłe i brakujące wartości.
• Programowanie Vector - R może być używane do badania i analizowania pojedynczych wektorów, takich jak liczby i liczby całkowite lub kombinacji dwóch lub więcej typów wektorów w zbiorze danych.
• Macierze – język R może przeprowadzać analizę dwuwymiarowych zestawów danych, takich jak macierz.

W jaki sposób „R” jest wykorzystywane w nauce o danych?

Dlaczego R do nauki o danych? Głównym celem używania języka R w analityce danych jest podstawowe zrozumienie zbioru danych i jego struktury; osiąga się to poprzez podsumowywanie i wizualizację zestawu danych za pomocą języka programowania R. Taki rodzaj analizy danych określa się mianem eksploracyjnej analizy danych. Zasadniczo pomaga nam zidentyfikować pochodzenie danych, opracować algorytmy właściwej interpretacji danych i uzyskać misterną reprezentację wizualną.

Dlatego R jest najczęściej preferowany do analizy danych w porównaniu z innymi językami programowania, co daje kolejny powód do odkrywania różnych pomysłów na projekty R . Cztery główne części „R” to:

• Konsola R – do pisania kodów
• Skrypt R – zapewnia interfejs do pisania kodów
• Środowisko R – tutaj można dodać dane zewnętrzne, takie jak zmienne, wektory i funkcje
• Wyjście graficzne — tutaj można zwizualizować graficzną reprezentację danych
• R to zintegrowany zbiór narzędzi oprogramowania do manipulacji, obliczeń i graficznej wizualizacji danych. To rozbudowane, spójne i systematyczne oprogramowanie do analizy danych, które zapewnia:
• Wydajne urządzenie do obsługi i przechowywania danych
• Operatory do obliczeń na macierzach i tablicach
• Duży, skonsolidowany i dobrze zorganizowany zestaw pośrednich narzędzi do analizy danych
• Udogodnienia do graficznego wyświetlania analizowanych danych, zarówno na ekranie, jak i na papierze
• Pętle, tryby warunkowe, zdefiniowane przez użytkownika funkcje rekurencyjne, funkcje wejścia i wyjścia

Przewodnik krok po kroku, jak rozpocząć każdy „projekt R”

• Zdefiniowanie problemu – Pierwszym i najważniejszym krokiem jest nakreślenie pytań, na które chcesz odpowiedzieć za pomocą analizy danych i możliwych rozwiązań, które chcesz osiągnąć na końcu.
• Zbieranie danych – Zbieranie danych to bardzo ważny krok i nie tak łatwy, jak się wydaje. Proces wymaga czasu i wysiłku. Żaden zestaw danych nie zawiera danych, jakich oczekujesz, i obejmuje wyszukiwanie, aranżacje, przearanżowanie i końcowy montaż.
• Czyszczenie danych — jeśli chcesz, aby wyniki były spójne, musisz upewnić się, że czyszczenie danych zostało wykonane prawidłowo. Zasadniczo czyszczenie danych usuwa niepotrzebne i zduplikowane dane ze zbioru danych.
• Analiza danych — na tym etapie musisz wykryć trendy i wzorce w gromadzeniu danych, odpowiednio je pogrupować i zrozumieć zachowanie danych.
• Modelowanie danych — na tym etapie dane są podzielone na dwie części — jedną do uczenia i tworzenia modelu, a drugą do testowania.
• Optymalizacja i wdrożenie modelu — na tym etapie model jest improwizowany pod kątem dokładności i wydajności, aby zapewnić najbardziej zoptymalizowane wyniki.

Najlepsze pomysły i tematy dotyczące projektów R

Do tej pory jest całkiem oczywiste, że język programowania R ma ogromny potencjał, aby poszerzyć Twoją wiedzę z zakresu Data Science i Analytics. W następnej sekcji omówimy niektóre z najbardziej popularnych tematów projektów R , które możesz wykorzystać do doskonalenia swoich umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i nauki o danych.

1. Analiza nastrojów

Analiza sentymentów to proces analizowania słów w celu ustalenia opinii i uczuć, które mają różne bieguny – pozytywne, negatywne lub neutralne. Metoda nosi również nazwy: wykrywanie polaryzacji i eksploracja opinii. W tego typu klasyfikacji dane (sentymenty) są podzielone na różne klasy; klasy te mogą być binarne (pozytywne i negatywne), neutralne lub wielokrotne (szczęśliwy, smutny, zły itd.).

Jaki ma więc pożytek? Cóż, proces analizy sentymentu można wykorzystać do określenia charakteru opinii odzwierciedlonych w witrynach internetowych, kanałach mediów społecznościowych, dokumentach itp. Projekt analizy sentymentu można zbudować w „R”, korzystając ze zbiorów danych pakietu „janeaustenr” .

2. Analiza danych Uber

Kluczowym elementem uczenia maszynowego jest opowiadanie historii danych; pomaga firmom zrozumieć tło i kontekst różnych operacji. Wizualizacja danych pomaga firmom w zrozumieniu złożonych zbiorów danych, co z kolei pomaga im w podejmowaniu decyzji.

Projekt analizy Uber to projekt wizualizacji danych, w którym R i jego biblioteki są używane do analizy parametrów lub zmiennych, takich jak podróże w ciągu dnia lub podróże miesięczne w ciągu roku. Te wizualizacje dla różnych rocznych ram czasowych są tworzone przy użyciu „Uber Pickups in New York City Dataset”. Podstawowe biblioteki i pakiety języka R, które należy zaimportować do tego projektu, to – „ggplot2”, „ggthemes”, „lubridate”, „dplyr”, „tidyr”, „DT” i „scales”.

3. System rekomendacji filmów

Czy zastanawiałeś się kiedyś, w jaki sposób Netflix sugeruje filmy i seriale internetowe z gatunków, które przemawiają do Ciebie od razu? Różne platformy streamingowe, takie jak Netflix i Amazon Prime, korzystają z czegoś znanego jako System Rekomendacji; wykorzystuje proces filtrowania do sugerowania treści na podstawie preferencji użytkownika, wzorców oglądania i historii przeglądania. Dane przeglądania użytkownika stanowią dane wejściowe do Systemu Rekomendacji.

Podczas gdy system rekomendacji oparty na treści sugeruje filmy podobne do tych, które oglądałeś w przeszłości, rekomendacja Collaborative Filtering zawiera sugestie dotyczące innych użytkowników mających te same preferencje i historię oglądania. System rekomendacji można zbudować w języku R przy użyciu „Zestawu danych MovieLens” i pakietów – „ggplot2”, „recommenderlab”, „data.table” i „reshape2”.

4. Segmentacja klientów

Segmentacja klientów to jeden z najważniejszych tematów projektów R. Zawsze, gdy firmy muszą zidentyfikować i ukierunkować najbardziej potencjalną bazę klientów, przydatna jest metoda segmentacji klientów. W tej metodzie baza klientów jest dzielona i grupowana według pewnych podobnych cech, które są istotne dla rynku, takich jak wiek, płeć, zainteresowania i nawyki związane z wydatkami.

Jest to skuteczny sposób dla firm na opracowanie strategii marketingowych z minimalną szansą na ryzyko związane z inwestycjami. Dane gromadzone przez firmy pomagają im lepiej zrozumieć preferencje i wymagania klientów indywidualnych, którzy w efekcie osiągają większe zyski. Projekt segmentacji klientów w języku R wykorzystuje algorytm grupowania K-średnich do grupowania nieoznaczonych zestawów danych i „Zestawu danych klientów centrum handlowego”.

5. Wykrywanie oszustw związanych z kartą kredytową

Język programowania R znajduje kolejne zastosowanie w wykrywaniu nieuczciwych transakcji kartami kredytowymi. W tym projekcie wykorzystywane są różne algorytmy uczenia maszynowego, które mogą odróżnić fałszywe transakcje od prawdziwych. Projekt wykrywania kart kredytowych w R korzysta z wielu algorytmów, takich jak regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, klasyfikatory zwiększające gradient i sztuczne sieci neuronowe.

Zestaw danych transakcji kartowych jest używany w tym projekcie wykrywania oszustw związanych z kartami kredytowymi w R; ten zbiór danych zawiera fałszywe i autentyczne transakcje. Projekt składa się z następujących etapów – importowanie zbiorów danych zawierających transakcje kartami kredytowymi, eksploracja danych, manipulowanie danymi i ich strukturyzacja, modelowanie danych, dopasowanie modelu do algorytmu regresji logistycznej, a na końcu implementacja Drzewa Decyzyjnego, Sztucznej Sieci Neuronowej oraz modele ze wzmocnieniem gradientowym.

6. Przewidywanie preferencji wina

Degustacja wina to zawód sam w sobie wyjątkowy. Przewidywanie, co klient może polubić, na podstawie jego wcześniejszych preferencji może być dość trudne. Jednak restauracjom łatwiej byłoby polecić wino swoim klientom, gdyby ich gusta i preferencje zostały wcześniej zidentyfikowane; tutaj można zastosować projekt uczenia maszynowego R. Właściwości fizykochemiczne wina można wykorzystać do procesów eksploracji danych i identyfikacji preferencji klientów. Ten konkretny projekt uczenia maszynowego w języku R wykorzystuje zestaw danych jakości wina.

Podejście przyjęte w projekcie Wine Preference Prediction można zastosować do podobnych produktów w celu modelowania gustów klientów, pomagając w ten sposób w marketingu docelowym. Innym zastosowaniem R może być przewidywanie jakości wina poprzez przyjęcie parametrów fizykochemicznych jako zmiennych wejściowych do określenia jakości wina.

Streszczenie

W tym artykule omówiliśmy niektóre z najlepszych pomysłów na projekty R , których możesz użyć do budowania swoich koncepcji w Data Science. Do stworzenia dokładnych modeli potrzebna jest znaczna ilość danych; kilku badaczy, osoby i organizacje dzielą się swoją pracą, która jest łatwo dostępna i może dostarczyć zestawy danych, które możesz wykorzystać w swoim projekcie. Mamy nadzieję, że te tematy dotyczące projektu R pomogą Ci zademonstrować swoje umiejętności w środowisku przemysłowym.

Jeśli jesteś ciekawy, aby dowiedzieć się o pomysłach na projekty R, nauce o danych, sprawdź program Executive PG w dziedzinie Data Science IIIT-B i upGrad, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z eksperci branżowi, indywidualni z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.