6 интересных идей проекта R для начинающих [2022]

Введение

Вы стремитесь к карьере в области аналитики данных? Что ж, тогда вы попали по адресу! В настоящее время аналитика данных находит широкий спектр применений в нескольких отраслях; идентификация и анализ данных способствует повышению эффективности и прибыли бизнеса.

Проекты в области науки о данных не только улучшают ваши знания в этой области, но и позволяют вам продемонстрировать свои возможности анализа данных в своем резюме. Способность разумно работать с огромными объемами данных — это то, что отличает опытного специалиста по данным от остальных, а проекты в реальном времени по науке о данных — идеальный способ отточить свои навыки кодирования. Чтобы получить опыт в области науки о данных, ознакомьтесь с нашими курсами по науке о данных.

В этой статье мы обсудим язык программирования R — что такое R, использование R в науке о данных и некоторые темы проекта R, чтобы помочь вам освоить науку о данных.

Введение в программирование на R

Прежде чем мы поговорим об идеях проекта R , давайте познакомим вас с программированием R. R — это язык программирования, который был основан и создан в 1993 году Робертом Джентльменом и Россом Ихакой из Оклендского университета. Это бесплатное программное обеспечение, то есть его можно распространять в любой адаптированной версии, а также запускать для разных целей, таких как изучение и изменение.

R можно использовать для различных статистических исследований, таких как стандартные статистические тесты, линейное и нелинейное моделирование, классификация, кластеризация, анализ временных рядов и многое другое. Он обладает широкими возможностями расширения и может использоваться как для графических методов, так и для визуализации данных. R предлагает маршрут с открытым исходным кодом для исследований, связанных со статистической методологией. R можно скомпилировать и запустить на разных платформах UNIX, Windows и macOS.

Почему «R» популярен в науке о данных?

Веская причина для расширения ваших знаний в области науки о данных с помощью идей проектов R заключается в том, что программирование R стало популярным в различных областях по всему миру. Выполнение основных задач, таких как сбор данных, анализ и получение полезных результатов с помощью программирования R, принесло пользу как компании, так и клиентам.

Ручная подача данных для получения вывода утомительна, отнимает много времени и в основном подвержена ошибкам. Но с помощью языка R программы анализа данных могут быть созданы на заказ в соответствии с интересами компании; это сокращает ручной труд, увеличивает скорость и эффективность и обеспечивает оптимальные результаты. Нажмите, чтобы найти больше причин для изучения R.

Помимо таких функций, как if-else, for и while, R имеет некоторые встроенные функции и пакеты, которые позволяют пользователям анализировать различные типы наборов данных. Эти функции и возможности сделали программирование на R стандартным и простым для понимания инструментом среди специалистов по обработке и анализу данных. Ниже приведены некоторые наборы данных, которые можно анализировать с использованием концепций анализа данных R:

• Список — этот набор данных представляет собой группу различных типов данных и может добавлять такие переменные, как категориальные переменные, непрерывные переменные и пропущенные значения.
• Вектор . Программирование на R можно использовать для изучения и анализа отдельных векторов, таких как числа и целые числа, или комбинации двух или более типов векторов в наборе данных.
• Матрицы — язык R может выполнять анализ двумерных наборов данных, например, в матрице.

Как «R» используется в науке о данных?

Почему R для науки о данных? Основная цель использования R в аналитике данных — получить базовое представление о наборе данных и его структуре; это достигается за счет суммирования и визуализации набора данных с помощью языка программирования R. Такой тип анализа данных называется исследовательским анализом данных. По сути, это помогает нам определить происхождение данных, разработать алгоритмы для правильной интерпретации данных и получить подробное визуальное представление.

Следовательно, R чаще всего предпочтительнее для анализа данных, чем другие языки программирования, что дает вам еще одну причину для изучения различных идей проектов R. Четыре основные части «R»:

• Консоль R — для написания кодов
• Скрипт R — предоставляет интерфейс для написания кода
• Среда R — сюда можно добавить внешние данные, такие как переменные, векторы и функции.
• Графический вывод — здесь можно визуализировать графическое представление данных.
• R представляет собой интегрированный набор программных средств для обработки, расчета и графической визуализации данных. Это хорошо разработанное, последовательное и систематическое программное обеспечение для анализа данных, которое обеспечивает:
• Эффективное средство для обработки и хранения данных
• Операторы для вычислений над матрицами и массивами
• Большой, консолидированный и хорошо организованный набор промежуточных инструментов для анализа данных.
• Средства для графического отображения проанализированных данных, как на экране, так и на бумажном носителе
• Циклы, условные выражения, определяемые пользователем рекуррентные функции, средства ввода и вывода.

Пошаговое руководство по запуску любого «проекта R»

• Определение проблемы . Первым и наиболее важным шагом является определение вопросов, которые вы хотите решить с помощью анализа данных, и возможных решений, которые вы хотите получить в конце.
• Сбор данных . Сбор данных является очень важным шагом и не таким простым, как кажется. Процесс требует времени и усилий. Ни один набор данных не содержит данные в том виде, в каком вы ожидаете, и требует поиска, упорядочения, повторного упорядочения и окончательной сборки.
• Очистка данных . Если вы хотите, чтобы ваши результаты были согласованными, вы должны убедиться, что очистка данных выполнена правильно. По сути, очистка данных удаляет ненужные и повторяющиеся данные из набора данных.
• Анализ данных. На этом этапе вы должны обнаружить тенденции и закономерности в сборе данных, соответствующим образом сгруппировать их и понять поведение данных.
• Моделирование данных. На этом этапе данные делятся на две части: одна для обучения и разработки модели, а другая для тестирования.
• Оптимизация и развертывание модели. На этом этапе модель импровизируется для обеспечения точности и эффективности, чтобы обеспечить максимально оптимизированные результаты.

Лучшие идеи и темы проекта R

К настоящему времени совершенно очевидно, что язык программирования R обладает огромным потенциалом для расширения ваших знаний в области науки о данных и аналитики. В следующем разделе мы обсудим некоторые из самых популярных тем проектов R , которые вы можете использовать, чтобы освоить свои навыки в области машинного обучения и науки о данных.

1. Анализ настроений

Анализ настроений — это процесс анализа слов для выявления мнений и настроений, которые имеют разные полярности — положительные, отрицательные или нейтральные. Этот метод также известен под названиями «обнаружение полярности» и «анализ мнений». В этом типе классификации данные (настроения) подразделяются на разные классы; эти классы могут быть бинарными (положительные и отрицательные), нейтральными или множественными (счастливыми, грустными, сердитыми и т. д.).

Итак, какая от него польза? Что ж, процесс анализа настроений можно использовать для определения характера мнений, отраженных на веб-сайтах, в лентах социальных сетей, документах и ​​т. д. Проект анализа настроений можно построить в «R», используя наборы данных пакета «janeaustenr». .

2. Анализ данных Uber

Важнейшим компонентом машинного обучения является рассказывание историй на основе данных; это помогает компаниям понять предысторию и контекст различных операций. Визуализация данных помогает компаниям понимать сложные наборы данных, что, в свою очередь, помогает им принимать решения.

Проект Uber Analysis — это проект по визуализации данных, в котором R и его библиотеки используются для анализа параметров или переменных, таких как поездки в течение дня или ежемесячные поездки в течение года. Эти визуализации для различных годовых периодов времени созданы с использованием набора данных «Uber Pickups in New York City». Основные библиотеки и пакеты R, которые необходимо импортировать для этого проекта, включают «ggplot2», «ggthemes», «lubridate», «dplyr», «tidyr», «DT» и «scales».

3. Система рекомендаций фильмов

Вы когда-нибудь задумывались, как Netflix предлагает фильмы и веб-сериалы жанров, которые вам сразу нравятся? Различные потоковые платформы, такие как Netflix и Amazon Prime, используют так называемую систему рекомендаций. он использует процесс фильтрации для предложения контента на основе предпочтений пользователя, шаблонов просмотра и истории просмотров. Данные о просмотре пользователем обеспечивают вход для системы рекомендаций.

В то время как система рекомендаций на основе контента предлагает фильмы, похожие на то, что вы смотрели в прошлом, рекомендация по совместной фильтрации предлагает предложения в отношении других пользователей, имеющих такие же предпочтения и истории просмотров. Система рекомендаций может быть построена в R с использованием «MovieLens Dataset» и пакетов — «ggplot2», «recommenderlab», «data.table» и «reshape2».

4. Сегментация клиентов

Сегментация клиентов — одна из важнейших тем проекта R. Всякий раз, когда компаниям необходимо определить и нацелить наиболее потенциальную клиентскую базу, метод сегментации клиентов пригодится. В этом методе клиентская база делится и группируется в соответствии с некоторыми схожими характеристиками, которые имеют отношение к рынку, такими как возраст, пол, интересы и покупательские привычки.

Это эффективный способ для компаний разработать свои маркетинговые стратегии с минимальными рисками, связанными с инвестициями. Данные, собранные компаниями, помогают им глубже понять предпочтения и требования отдельных клиентов, что в конечном итоге приносит более высокую прибыль. Проект «Сегментация клиентов» в R использует алгоритм кластеризации K-средних для кластеризации немаркированных наборов данных и «набора данных клиентов торгового центра».

5. Обнаружение мошенничества с кредитными картами

Язык программирования R находит еще одно применение в обнаружении мошеннических транзакций по кредитным картам. В этом проекте используются различные алгоритмы машинного обучения, которые могут отличать поддельные транзакции от подлинных. Проект обнаружения кредитных карт в R использует несколько алгоритмов, таких как логистическая регрессия, деревья решений, классификаторы повышения градиента и искусственные нейронные сети.

Набор данных Card Transactions используется в этом проекте по обнаружению мошенничества с кредитными картами в R; этот набор данных содержит как мошеннические, так и подлинные транзакции. Проект состоит из следующих этапов: импорт наборов данных, содержащих транзакции по кредитным картам, изучение данных, обработка и структурирование данных, моделирование данных, подгонка модели под алгоритм логистической регрессии и, наконец, реализация дерева решений, искусственной нейронной сети. и модели Gradient Boosting.

6. Предсказание винных предпочтений

Дегустация вин – уникальная профессия сама по себе. Может быть довольно сложно предсказать, что может понравиться покупателю, основываясь на его прошлых предпочтениях. Однако ресторанам было бы легче рекомендовать вино своим клиентам, если бы их вкусы и предпочтения были определены заранее; именно здесь можно применить проект машинного обучения R. Физико-химические свойства вина можно использовать для процессов интеллектуального анализа данных и определения предпочтений клиентов. Этот конкретный проект машинного обучения R использует набор данных Wine Quality.

Подход, использованный в проекте Wine Preference Prediction, можно применить к аналогичным продуктам для моделирования вкусов покупателей, тем самым помогая в целевом маркетинге. Другое применение R может заключаться в прогнозировании качества вина путем использования физико-химических параметров в качестве входных переменных для определения качества вина.

Резюме

В этой статье мы обсудили некоторые из лучших идей проекта R , которые вы можете использовать для создания своих концепций в науке о данных. Для создания точных моделей требуется значительный объем данных; несколько исследователей, отдельных лиц и организаций делятся своими работами, которые легко доступны и могут предоставить вам наборы данных, которые вы можете использовать в своем проекте. Мы надеемся, что эти темы проекта R помогут вам продемонстрировать свои навыки в промышленной установке.

Если вам интересно узнать об идеях проекта R, науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические практические семинары, наставничество с отраслевых экспертов, один на один с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.