6 แนวคิดโครงการ R ที่น่าสนใจสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

บทนำ

คุณตั้งเป้าที่จะประกอบอาชีพในด้าน Data Analytics หรือไม่? ถ้าอย่างนั้นคุณมาถูกที่แล้ว! ปัจจุบัน Data Analytics พบแอปพลิเคชันที่หลากหลายในหลายอุตสาหกรรม การระบุและการวิเคราะห์ข้อมูลมีส่วนช่วยในการยกระดับประสิทธิภาพและผลกำไรของธุรกิจ

โครงการในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เพียงแต่เพิ่มพูนความรู้ของคุณในสาขาเท่านั้น แต่ยังช่วยให้คุณสามารถแสดงความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณในประวัติย่อของคุณ ความสามารถในการทำงานอย่างชาญฉลาดด้วยชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลเป็นสิ่งที่ทำให้ Data Scientist ที่มีทักษะแตกต่างจากคนอื่นๆ และโครงการ Data Science แบบเรียลไทม์เป็นวิธีที่สมบูรณ์แบบในการฝึกฝนทักษะการเขียนโค้ดของคุณ หากต้องการได้รับความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล โปรดดูหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเรา

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงภาษาการเขียนโปรแกรม R – R คืออะไร การใช้ R ใน Data Science และ หัวข้อโครงการ R บางหัวข้อ เพื่อช่วยให้คุณเชี่ยวชาญด้าน Data Science

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม R

ก่อนที่เราจะพูดถึง แนวคิดโครงการ R ให้เราแนะนำคุณเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม R R เป็นภาษาโปรแกรมที่ก่อตั้งและสร้างขึ้นในปี 1993 โดย Robert Gentleman และ Ross Ihaka ที่มหาวิทยาลัยโอ๊คแลนด์ มันเป็นซอฟต์แวร์ฟรี กล่าวคือ มันสามารถแจกจ่ายในเวอร์ชันดัดแปลงใด ๆ รวมทั้งสามารถเรียกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่าง ๆ เช่นการศึกษาและการเปลี่ยนแปลง

R สามารถใช้สำหรับการศึกษาทางสถิติต่างๆ เช่น การทดสอบทางสถิติมาตรฐาน การสร้างแบบจำลองเชิงเส้นและไม่เป็นเชิงเส้น การจำแนกประเภท การจัดกลุ่ม การวิเคราะห์อนุกรมเวลา และอื่นๆ สามารถขยายได้สูงและสามารถใช้สำหรับเทคนิคกราฟิกตลอดจนการสร้างภาพข้อมูล R เสนอเส้นทางโอเพ่นซอร์สสำหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับระเบียบวิธีทางสถิติ R สามารถคอมไพล์และรันบนแพลตฟอร์ม UNIX, Windows และ macOS ที่แตกต่างกันได้

ทำไม “R” ถึงได้รับความนิยมใน Data Science?

เหตุผลที่ถูกต้องในการเพิ่มพูนความรู้ด้าน Data Science ของคุณผ่าน แนวคิดโครงการ R คือการเขียนโปรแกรม R กลายเป็นที่นิยมในหมู่โดเมนต่างๆ ทั่วโลก การบรรลุผลสำเร็จของงานพื้นฐาน เช่น การรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และการผลิตผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ผ่านการเขียนโปรแกรม R นั้นเป็นประโยชน์ต่อทั้งบริษัทและลูกค้า

การป้อนข้อมูลด้วยตนเองเพื่อผลิตผลงานเป็นสิ่งที่น่าเบื่อ ใช้เวลานาน และส่วนใหญ่มักเกิดข้อผิดพลาด แต่ด้วยความช่วยเหลือของภาษา R โปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลสามารถสร้างเองได้ตามความสนใจของบริษัท ซึ่งช่วยลดการทำงานด้วยตนเอง เพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพ และให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด คลิกเพื่อค้นหาเหตุผลเพิ่มเติมในการเรียนรู้ R

นอกจากฟังก์ชันอย่างเช่น if-else, for และ while R ยังมีฟีเจอร์และแพ็คเกจในตัวที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลประเภทต่างๆ ได้ ฟังก์ชันและคุณสมบัติเหล่านี้ทำให้โปรแกรม R เป็นเครื่องมือมาตรฐานและเข้าใจง่ายในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ด้านล่างนี้คือชุดข้อมูลบางส่วนที่สามารถวิเคราะห์ได้โดยใช้แนวคิดของการวิเคราะห์ข้อมูล R:

• รายการ – ชุดข้อมูลนี้เป็นกลุ่มของชนิดข้อมูลที่แตกต่างกัน และสามารถเพิ่มตัวแปรได้ เช่น ตัวแปรตามหมวดหมู่ ตัวแปรต่อเนื่อง และค่าที่ขาดหายไป
• เวกเตอร์ – การเขียนโปรแกรม R สามารถใช้เพื่อศึกษาและวิเคราะห์เวกเตอร์แต่ละตัว เช่น ตัวเลขและจำนวนเต็ม หรือการรวมกันของเวกเตอร์สองประเภทขึ้นไปในชุดข้อมูล
• เมทริกซ์ – ภาษา R สามารถดำเนินการวิเคราะห์ชุดข้อมูลสองมิติ เช่น ในเมทริกซ์

“R” ทำงานในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างไร?

ทำไมต้อง R สำหรับ Data Science? จุดประสงค์หลักของการใช้ R ในการวิเคราะห์ข้อมูลคือการมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับชุดข้อมูลและโครงสร้างของชุดข้อมูล สิ่งนี้ทำได้โดยการสรุปและแสดงภาพชุดข้อมูลผ่านภาษาการเขียนโปรแกรม R ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าวเรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ โดยพื้นฐานแล้ว มันช่วยให้เราระบุที่มาของข้อมูล พัฒนาอัลกอริธึมสำหรับการตีความข้อมูลอย่างเหมาะสม และรับการแสดงภาพที่ซับซ้อน

ดังนั้น R จึงเป็นที่ต้องการมากที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ ทำให้คุณมีเหตุผลอีกประการหนึ่งในการสำรวจ แนวคิดโครงการ R ต่างๆ สี่ส่วนหลักของ 'R' คือ:

• R console – สำหรับเขียนโค้ด
• สคริปต์ R – จัดเตรียมอินเทอร์เฟซสำหรับเขียนโค้ด
• สภาพแวดล้อม R – สามารถเพิ่มข้อมูลภายนอก เช่น ตัวแปร เวกเตอร์ และฟังก์ชันได้ที่นี่
• เอาต์พุตแบบกราฟิก – การแสดงข้อมูลแบบกราฟิกสามารถดูได้ที่นี่
• R คือชุดรวมของซอฟต์แวร์อำนวยความสะดวกสำหรับการจัดการ การคำนวณ และการแสดงภาพกราฟิกของข้อมูล เป็นซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลที่มีการพัฒนาอย่างดี สอดคล้องกัน และเป็นระบบที่มอบ:
• สิ่งอำนวยความสะดวกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดการและจัดเก็บข้อมูล
• ตัวดำเนินการสำหรับการคำนวณเมทริกซ์และอาร์เรย์
• ชุดเครื่องมือระดับกลางขนาดใหญ่ ที่รวมเข้าด้วยกัน และมีการจัดระเบียบอย่างดีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
• สิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับการแสดงกราฟิกของข้อมูลที่วิเคราะห์ทั้งบนหน้าจอและบนเอกสาร
• ลูป เงื่อนไข ฟังก์ชันกำเริบที่ผู้ใช้กำหนด สิ่งอำนวยความสะดวกอินพุตและเอาต์พุต

คำแนะนำทีละขั้นตอนเพื่อเริ่ม "โครงการ R"

• การกำหนดปัญหา – ขั้นตอนแรกและสำคัญที่สุดคือการร่างคำถามที่คุณต้องการแก้ไขผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลและวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ที่คุณต้องการบรรลุในตอนท้าย
• การรวบรวมข้อมูล – การรวบรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญมากและไม่ง่ายอย่างที่คิด กระบวนการนี้ต้องใช้เวลาและความพยายาม ไม่มีชุดข้อมูลใดที่มีข้อมูลตามที่คุณคาดหวังและเกี่ยวข้องกับการค้นหา การจัดเตรียม การจัดเรียงใหม่ และการประกอบขั้นสุดท้าย
• การล้างข้อมูล – หากคุณต้องการให้ผลลัพธ์ของคุณสอดคล้องกัน คุณต้องแน่ใจว่าการล้างข้อมูลทำอย่างถูกต้อง โดยพื้นฐานแล้ว การล้างข้อมูลจะลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและไม่จำเป็นออกจากการรวบรวมข้อมูล
• การวิเคราะห์ข้อมูล – ในขั้นตอนนี้ คุณต้องตรวจหาแนวโน้มและรูปแบบในการรวบรวมข้อมูล จัดกลุ่มตามนั้น และทำความเข้าใจพฤติกรรมของข้อมูล
• การสร้างแบบจำลองข้อมูล – ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นสองส่วน ส่วนแรกสำหรับการฝึกอบรมและการพัฒนาแบบจำลอง และอีกส่วนสำหรับการทดสอบ
• การปรับให้เหมาะสมและปรับใช้โมเดล – ในขั้นตอนนี้ โมเดลได้รับการปรับปรุงเพื่อความถูกต้องและประสิทธิภาพ เพื่อให้แน่ใจว่าได้ผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุด

แนวคิดและหัวข้อโครงการ R ยอดนิยม

ถึงตอนนี้ เห็นได้ชัดว่าภาษาโปรแกรม R มีศักยภาพมหาศาลในการเพิ่มพูนความรู้ของคุณใน Data Science และ Analytics ในส่วนต่อไปนี้ เราจะพูดถึง หัวข้อโปรเจ็กต์ R ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อฝึกฝนทักษะของคุณในการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

1. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นกระบวนการของการวิเคราะห์คำเพื่อตรวจสอบความคิดเห็นและความรู้สึกที่มีขั้วต่างกัน – บวก ลบ หรือเป็นกลาง วิธีการนี้ยังใช้ชื่อการตรวจจับขั้วและการขุดความคิดเห็น ในการจำแนกประเภทนี้ ข้อมูล (ความรู้สึก) ถูกจัดประเภทเป็นคลาสต่างๆ ชั้นเรียนเหล่านี้อาจเป็นเลขฐานสอง (บวกและลบ) เป็นกลางหรือหลายชั้น (มีความสุข เศร้า โกรธ และอื่นๆ)

แล้วมันมีประโยชน์อะไร? กระบวนการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นสามารถใช้เพื่อกำหนดลักษณะของความคิดเห็นที่แสดงในเว็บไซต์ ฟีดโซเชียลมีเดีย เอกสาร ฯลฯ สามารถสร้างโครงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นใน "R" โดยใช้ชุดข้อมูลของแพ็คเกจ "janeaustenr" .

2. การวิเคราะห์ข้อมูล Uber

องค์ประกอบสำคัญของแมชชีนเลิร์นนิงคือการเล่าเรื่องข้อมูล ช่วยให้บริษัทเข้าใจเบื้องหลังและบริบทของการดำเนินงานต่างๆ การแสดงข้อมูลช่วยให้บริษัทเข้าใจชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้

โครงการการวิเคราะห์ Uber เป็นโครงการในการสร้างภาพข้อมูล โดยที่ R และไลบรารีของ R จะถูกใช้ในการวิเคราะห์พารามิเตอร์หรือตัวแปร เช่น การเดินทางระหว่างวัน หรือการเดินทางรายเดือนในหนึ่งปี การแสดงภาพข้อมูลสำหรับกรอบเวลารายปีต่างๆ เหล่านี้สร้างขึ้นโดยใช้ 'Uber Pickups in New York City Dataset' ไลบรารี R และแพ็คเกจที่จำเป็นที่ต้องนำเข้าสำหรับโปรเจ็กต์นี้ ได้แก่ –“ggplot2”, “ggthemes”,”lubridate”,”dplyr”, “tidyr”, “DT” และ “scales”

3. ระบบแนะนำภาพยนตร์

คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่า Netflix แนะนำภาพยนตร์และซีรีส์เว็บประเภทที่ดึงดูดใจคุณในทันทีได้อย่างไร แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งต่างๆ เช่น Netflix และ Amazon Prime ใช้สิ่งที่เรียกว่าระบบคำแนะนำ ใช้กระบวนการกรองเพื่อแนะนำเนื้อหาตามความชอบของผู้ใช้ รูปแบบการรับชม และประวัติการเข้าชม ข้อมูลการท่องเว็บของผู้ใช้จัดเตรียมข้อมูลป้อนเข้าสำหรับระบบคำแนะนำ

แม้ว่าระบบการแนะนำตามเนื้อหาจะแนะนำภาพยนตร์ที่คล้ายกับสิ่งที่คุณเคยดูในอดีต แต่ Collaborative Filtering Recommendation จะให้คำแนะนำเกี่ยวกับผู้ใช้รายอื่นที่มีความชอบและประวัติการดูเหมือนกัน ระบบคำแนะนำสามารถสร้างได้ใน R โดยใช้ “ชุดข้อมูล MovieLens” และแพ็คเกจ – “ggplot2”, “recommenderlab”, ”data.table” และ “reshape2”

4. การแบ่งส่วนลูกค้า

การแบ่งกลุ่มลูกค้าเป็นหนึ่งใน หัวข้อโครงการ R ที่สำคัญ ที่สุด เมื่อใดก็ตามที่บริษัทต้องการระบุและกำหนดเป้าหมายฐานลูกค้าที่มีศักยภาพมากที่สุด วิธีแบ่งกลุ่มลูกค้าจะมีประโยชน์ ในวิธีนี้ ฐานลูกค้าจะถูกแบ่งและจัดกลุ่มตามลักษณะที่คล้ายคลึงกันซึ่งเกี่ยวข้องกับตลาด เช่น อายุ เพศ ความสนใจ และพฤติกรรมการใช้จ่าย

เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสำหรับบริษัทในการพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดโดยมีความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนน้อยที่สุด ข้อมูลที่รวบรวมโดยบริษัทช่วยให้พวกเขาได้รับความเข้าใจอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความชอบและความต้องการของลูกค้าแต่ละรายซึ่งในที่สุดจะเก็บเกี่ยวผลกำไรที่สูงขึ้น โปรเจ็กต์การแบ่งกลุ่มลูกค้าใน R ใช้อัลกอริทึม K-mean clustering สำหรับการจัดกลุ่มชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและ "ชุดข้อมูลลูกค้าของห้างสรรพสินค้า"

5. การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต

ภาษาการเขียนโปรแกรม R พบแอปพลิเคชันอื่นในการตรวจจับธุรกรรมบัตรเครดิตที่เป็นการฉ้อโกง ในโปรเจ็กต์นี้ มีการใช้อัลกอริธึม Machine Learning ที่หลากหลายเพื่อแยกความแตกต่างของธุรกรรมปลอมจากของจริง โครงการตรวจจับบัตรเครดิตใน R ใช้อัลกอริธึมหลายแบบ เช่น Logistic Regression, Decision Trees, Gradient Boosting Classifiers และ Artificial Neural Networks

ชุดข้อมูลธุรกรรมบัตรถูกใช้ในโครงการตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิตใน R; ชุดข้อมูลนี้มีธุรกรรมที่ฉ้อฉลและเป็นของแท้ โปรเจ็กต์มีขั้นตอนดังต่อไปนี้ – นำเข้าชุดข้อมูลที่มีธุรกรรมบัตรเครดิต สำรวจข้อมูล จัดการและจัดโครงสร้างข้อมูล สร้างแบบจำลองข้อมูล ปรับโมเดลในอัลกอริธึมการถดถอยโลจิสติก และสุดท้าย นำแผนผังการตัดสินใจไปใช้ โครงข่ายประสาทเทียม และโมเดลการไล่สีแบบไล่โทนสี

6. การทำนายค่าไวน์

การชิมไวน์เป็นอาชีพที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว การคาดการณ์ว่าลูกค้าอาจชอบอะไรโดยพิจารณาจากความชอบในอดีตของพวกเขาค่อนข้างท้าทาย อย่างไรก็ตาม ร้านอาหารจะแนะนำไวน์ให้กับลูกค้าได้ง่ายขึ้นหากมีการระบุรสนิยมและความชอบไว้ล่วงหน้า นี่คือจุดที่สามารถใช้โปรเจ็กต์การเรียนรู้เครื่อง R ได้ คุณสมบัติทางเคมีฟิสิกส์ของไวน์สามารถนำมาใช้สำหรับกระบวนการขุดข้อมูลและระบุความต้องการของลูกค้า โครงการการเรียนรู้เครื่อง R โดยเฉพาะนี้ใช้ชุดข้อมูลคุณภาพไวน์

แนวทางในโปรเจ็กต์ Wine Preference Prediction สามารถนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันเพื่อสร้างแบบจำลองรสนิยมของลูกค้า ซึ่งจะช่วยในด้านการตลาดเป้าหมาย การประยุกต์ใช้ R อีกประการหนึ่งคือการทำนายคุณภาพไวน์โดยใช้พารามิเตอร์ทางเคมีกายภาพเป็นตัวแปรอินพุตเพื่อกำหนดคุณภาพของไวน์

สรุป

ในบทความนี้ เราได้พูดถึง แนวคิดโครงการ R ที่ดีที่สุดบางส่วน ที่คุณสามารถใช้สร้างแนวคิดของคุณใน Data Science ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้างแบบจำลองที่แม่นยำ นักวิจัย บุคคล และองค์กรต่างๆ แบ่งปันงานของตน ซึ่งพร้อมใช้งานและสามารถจัดเตรียมชุดข้อมูลที่คุณสามารถใช้ในโครงการของคุณได้ เราหวังว่า หัวข้อโครงการ R เหล่านี้ จะช่วยให้คุณแสดงทักษะของคุณในการตั้งค่าอุตสาหกรรม

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดโครงการ R, วิทยาศาสตร์ข้อมูล, ลองดู IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ, การประชุมเชิงปฏิบัติการเชิงปฏิบัติ, การให้คำปรึกษากับ ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ