6 idei interesante de proiecte R pentru începători [2022]

Introducere

Îți dorești o carieră în domeniul Data Analytics? Ei bine, atunci ai venit la locul potrivit! În prezent, Data Analytics găsește o gamă largă de aplicații în mai multe industrii; identificarea și analiza datelor contribuie la îmbunătățirea eficienței și a profitului întreprinderilor.

Proiectele în domeniul științei datelor nu numai că vă îmbunătățesc cunoștințele în domeniu, ci vă permit și să vă prezentați capabilitățile de analiză a datelor în CV. Capacitatea de a lucra inteligent cu cantități enorme de seturi de date este ceea ce diferențiază un Data Scientist calificat de restul, iar proiectele de Data Science în timp real sunt modalitatea perfectă de a vă perfecționa abilitățile de codare. Pentru a obține experiență în știința datelor, consultați cursurile noastre de știință a datelor.

În acest articol, vom discuta despre limbajul de programare R - ce este R, utilizările lui R în știința datelor și câteva subiecte ale proiectului R pentru a vă ajuta să vă stăpâniți știința datelor.

Introducere în programarea R

Înainte de a vorbi despre ideile de proiecte R , permiteți-ne să vă prezentăm programarea R. R este un limbaj de programare care a fost fondat și creat în 1993 de Robert Gentleman și Ross Ihaka la Universitatea din Auckland. Este un software gratuit, adică poate fi distribuit în orice versiune adaptată și poate fi rulat în diferite scopuri, cum ar fi studiul și schimbarea.

R poate fi folosit pentru diverse studii statistice, cum ar fi teste statistice standard, modelare liniară și neliniară, clasificare, grupare, analiză de serii de timp și multe altele. Este foarte extensibil și poate fi folosit pentru tehnici grafice, precum și pentru vizualizarea datelor. R oferă o rută Open Source pentru cercetări legate de metodologia statistică. R poate fi compilat și rulat pe diferite platforme UNIX, Windows și macOS.

De ce este „R” popular în știința datelor?

Un motiv valid pentru a vă spori cunoștințele despre Data Science prin ideile de proiecte R este că programarea R a devenit populară în diferite domenii din întreaga lume. Realizarea sarcinilor de bază, cum ar fi colectarea datelor, analiza și producerea de rezultate utile prin programarea R, a adus beneficii atât companiei, cât și clienților.

Alimentarea manuală a datelor pentru a produce o ieșire este obositoare, consumatoare de timp și în mare parte predispusă la erori. Dar, cu ajutorul limbajului R, programele de analiză a datelor pot fi construite personalizat în funcție de interesele companiei; aceasta reduce munca manuală, crește viteza și eficiența și oferă rezultate optimizate. Faceți clic pentru a găsi mai multe motive pentru a învăța R.

Pe lângă funcțiile precum if-else, for și while, R are câteva caracteristici și pachete încorporate care permit utilizatorilor să analizeze diferite tipuri de seturi de date. Aceste funcții și caracteristici au făcut din programarea R un instrument standard și ușor de înțeles printre oamenii de știință ai datelor. Mai jos sunt prezentate câteva seturi de date care pot fi analizate folosind conceptele de analiză a datelor R:

• Listă – Acest set de date este un grup de diferite tipuri de date și poate adăuga variabile precum variabile categoriale, variabile continue și valori lipsă.
• Vector - Programarea R poate fi folosită pentru a studia și analiza vectori individuali, cum ar fi numere și numere întregi sau o combinație de două sau mai multe tipuri de vectori într-un set de date.
• Matrici – limbajul R poate efectua analize de seturi de date bidimensionale, cum ar fi într-o matrice.

Cum este „R” angajat în Data Science?

De ce R pentru Data Science? Scopul principal al utilizării R în analiza datelor este de a avea o înțelegere de bază a setului de date și a structurii acestuia; acest lucru se realizează prin rezumarea și vizualizarea setului de date prin limbajul de programare R. Un astfel de tip de analiză a datelor este denumită analiză exploratorie a datelor. În esență, ne ajută să identificăm originea datelor, să dezvoltăm algoritmi pentru interpretarea corectă a datelor și să obținem o reprezentare vizuală elaborată.

Prin urmare, R este cel mai adesea preferat pentru analiza datelor față de alte limbaje de programare, oferindu-vă un alt motiv pentru a explora diverse idei de proiecte R. Cele patru părți principale ale lui „R” sunt:

• Consola R – pentru scrierea codurilor
• Script R – oferă interfața pentru scrierea codurilor
• Mediul R – datele externe precum variabile, vectori și funcții pot fi adăugate aici
• Ieșire grafică – Reprezentarea grafică a datelor poate fi vizualizată aici
• R este o colecție integrată de facilități software pentru manipularea, calculul și vizualizarea grafică a datelor. Este un software de analiză a datelor bine dezvoltat, coerent și sistematic, care oferă:
• O facilitate eficientă pentru manipularea și stocarea datelor
• Operatori pentru calcule pe matrice și tablouri
• Un set mare, consolidat și bine organizat de instrumente intermediare pentru analiza datelor
• Facilități pentru afișarea grafică a datelor analizate, atât pe ecran, cât și pe hârtie
• Bucle, condiționale, funcții recurente definite de utilizator, facilități de intrare și ieșire

Un ghid pas cu pas pentru a începe orice „Proiect R”

• Definirea problemei – Primul și cel mai critic pas este să schițați întrebările pe care doriți să le abordați prin analiza datelor și posibilele soluții pe care doriți să le obțineți la final.
• Colectarea datelor – Colectarea datelor este un pas foarte crucial și nu atât de ușor pe cât pare. Procesul necesită timp și efort. Niciun set de date nu conține date așa cum vă așteptați să fie și implică căutare, aranjamente, rearanjamente și asamblare finală.
• Curățarea datelor – Dacă doriți ca rezultatele dvs. să fie consecvente, trebuie să vă asigurați că curățarea datelor a fost efectuată corect. În esență, curățarea datelor elimină datele inutile și duplicate din colectarea datelor.
• Analizarea datelor – În această etapă, trebuie să detectați tendințele și modelele în colectarea datelor, să le grupați în consecință și să înțelegeți comportamentul datelor.
• Modelarea datelor – În acest pas, datele sunt împărțite în două părți – una pentru antrenament și dezvoltarea modelului, iar cealaltă pentru testare.
• Optimizarea și implementarea modelului – În acest pas, modelul este improvizat pentru acuratețe și eficiență, pentru a asigura cele mai optimizate rezultate.

Top R Idei de proiecte și subiecte

Până acum, este destul de evident că limbajul de programare R are un potențial imens de a vă îmbunătăți cunoștințele în știința datelor și analiză. În secțiunea următoare, vom discuta unele dintre cele mai populare subiecte ale proiectelor R pe care le puteți utiliza pentru a vă stăpâni abilitățile în învățarea automată și știința datelor.

1. Analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor este procesul de analiză a cuvintelor pentru a stabili opinii și sentimente care au polarități diferite - pozitive, negative sau neutre. Metoda poartă și numele de detectare a polarității și minare a opiniei. În acest tip de clasificare, datele (sentimentele) sunt clasificate în diferite clase; aceste clase pot fi binare (pozitive și negative), neutre sau multiple (fericite, triste, supărate și așa mai departe).

Deci, ce folos are? Ei bine, procesul de analiză a sentimentelor poate fi folosit pentru a determina natura opiniilor reflectate în site-uri web, fluxuri de social media, documente etc. Proiectul de analiză a sentimentelor poate fi construit în „R”, utilizând seturile de date ale pachetului „janeaustenr”. .

2. Analiza datelor Uber

O componentă crucială a învățării automate este povestirea datelor; ajută companiile să înțeleagă fundalul și contextul diferitelor operațiuni. Vizualizarea datelor ajută companiile să înțeleagă seturi de date complexe, care, la rândul lor, le ajută să ia decizii.

Proiectul Uber Analysis este un proiect de vizualizare a datelor, în care R și bibliotecile sale sunt folosite pentru a analiza parametri sau variabile precum călătoriile pe parcursul unei zile sau călătoriile lunare dintr-un an. Aceste vizualizări pentru diferite intervale de timp anuale sunt create folosind „Setul de date Uber Pickups in New York City”. Bibliotecile și pachetele esențiale R care trebuie importate pentru acest proiect includ – „ggplot2”, „ggthemes”, „lubridate”, „dplyr”, „tidyr”, „DT” și „scale”.

3. Sistem de recomandare de filme

Te-ai întrebat vreodată cum sugerează Netflix filme și seriale web din genurile care te atrag instantaneu? Diferite platforme de streaming precum Netflix și Amazon Prime folosesc ceva cunoscut sub numele de Sistemul de recomandare; folosește un proces de filtrare pentru a sugera conținut pe baza preferințelor utilizatorului, a modelelor de vizionare și a istoricului de navigare. Datele de navigare ale utilizatorului furnizează intrarea pentru sistemul de recomandare.

În timp ce un sistem de recomandare bazat pe conținut sugerează filme care sunt similare cu ceea ce ați vizionat în trecut, Recomandarea de filtrare colaborativă oferă sugestii cu privire la alți utilizatori care au aceleași preferințe și istoric de vizionare. Un sistem de recomandare poate fi construit în R folosind „Setul de date MovieLens” și pachetele – „ggplot2”, „recommenderlab”, „data.table” și „reshape2”.

4. Segmentarea clienților

Segmentarea clienților este unul dintre cele mai importante subiecte ale proiectului R. Ori de câte ori companiile trebuie să identifice și să vizeze cea mai potențială bază de clienți, metoda de segmentare a clienților este utilă. În această metodă, baza de clienți este împărțită și grupată în funcție de unele caracteristici similare care sunt relevante pentru piață, cum ar fi vârsta, sexul, interesele și obiceiurile de cheltuieli.

Este o modalitate eficientă pentru companii de a-și dezvolta strategiile de marketing cu o șansă minimă de riscuri legate de investiții. Datele colectate de companii le ajută să obțină o înțelegere mai profundă a preferințelor și cerințelor clienților individuali care în cele din urmă obțin profituri mai mari. Proiectul de segmentare a clienților în R utilizează algoritmul K-means clustering pentru gruparea seturilor de date neetichetate și „Setul de date pentru clienții comerciali”.

5. Detectarea fraudei cu cardul de credit

Limbajul de programare R găsește o altă aplicație în detectarea tranzacțiilor frauduloase cu cardul de credit. În acest proiect, sunt utilizați diverși algoritmi de învățare automată care pot diferenția tranzacțiile contrafăcute de cele autentice. Proiectul de detectare a cardurilor de credit din R folosește mai mulți algoritmi, cum ar fi regresia logistică, arborii de decizie, clasificatorii de creștere a gradului și rețelele neuronale artificiale.

Setul de date Tranzacții cu card este utilizat în acest proiect de detectare a fraudei cu cardul de credit în R; acest set de date conține tranzacții frauduloase, precum și autentice. Proiectul are următorii pași – importarea seturilor de date care conțin tranzacțiile cu cardul de credit, explorarea datelor, manipularea și structurarea datelor, modelarea datelor, încadrarea modelului în algoritmul de regresie logistică și, în final, implementarea Arborele de decizie, Rețeaua neuronală artificială , și modele de creștere a gradului.

6. Predicția preferințelor de vin

Degustarea de vinuri este o profesie unică în sine. Poate fi destul de dificil să prezici ce i-ar plăcea clientului, pe baza preferințelor sale din trecut. Cu toate acestea, restaurantelor le-ar fi mai ușor să recomande un vin clienților lor dacă gusturile și preferințele acestora sunt identificate în prealabil; aici poate fi aplicat proiectul R machine learning. Proprietățile fizico-chimice ale vinului pot fi utilizate pentru procesele de data mining și pot identifica preferințele clienților. Acest proiect special de învățare automată R utilizează setul de date privind calitatea vinului.

Abordarea adoptată în proiectul Wine Preference Prediction poate fi aplicată produselor similare pentru modelarea gusturilor clienților, ajutând astfel în marketingul țintă. O altă aplicație a lui R poate fi în prezicerea calității vinului, luând parametrii fizico-chimici ca variabile de intrare pentru a determina calitatea vinului.

rezumat

În acest articol, am discutat câteva dintre cele mai bune idei de proiecte R pe care le puteți folosi pentru a vă construi conceptele în Data Science. Este necesară o cantitate considerabilă de date pentru a crea modele precise; mai mulți cercetători, persoane fizice și organizații își împărtășesc munca, care este ușor disponibilă și vă poate oferi seturi de date pe care le puteți utiliza în proiectul dvs. Sperăm că aceste subiecte ale proiectului R vă vor ajuta să vă demonstrați abilitățile în configurația industrială.

Dacă sunteți curios să aflați despre ideile de proiecte R, știința datelor, consultați Programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.