Yeni Başlayanlar İçin 6 İlginç R Projesi Fikri [2022]

Tanıtım

Veri Analitiği alanında bir kariyer hedefliyor musunuz? Peki, o zaman doğru yere geldiniz! Günümüzde Veri Analitiği, çeşitli endüstrilerde geniş bir uygulama yelpazesi bulmaktadır; verilerin tanımlanması ve analizi, işletmelerin verimliliğini ve kârını yükseltmeye katkıda bulunur.

Veri bilimindeki projeler, yalnızca bu alandaki bilginizi geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda özgeçmişinizde veri analizi yeteneklerinizi sergilemenize de olanak tanır. Yetenekli bir Veri Bilimcisini diğerlerinden ayıran şey, muazzam miktarda veri kümesiyle akıllıca çalışma yeteneğidir ve gerçek zamanlı Veri Bilimi projeleri, kodlama becerilerinizi geliştirmenin mükemmel bir yoludur. Veri biliminde uzmanlık kazanmak için veri bilimi kurslarımıza göz atın.

Bu makalede, R programlama dilini tartışacağız - R nedir, R'nin Veri Bilimindeki kullanımları ve Veri Bilimi konusunda uzmanlığınızı geliştirmenize yardımcı olacak bazı R proje konuları .

R Programlamaya Giriş

R proje fikirlerinden bahsetmeden önce , sizi R programlama ile tanıştıralım. R, 1993 yılında Auckland Üniversitesi'nde Robert Gentleman ve Ross Ihaka tarafından kurulmuş ve oluşturulmuş bir programlama dilidir. Ücretsiz bir yazılımdır, yani herhangi bir uyarlanmış sürümde dağıtılabilir ve çalışma ve değişiklik gibi farklı amaçlar için çalıştırılabilir.

R, standart istatistiksel testler, doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, sınıflandırma, kümeleme, zaman serisi analizi ve daha fazlası gibi çeşitli istatistiksel çalışmalar için kullanılabilir. Oldukça genişletilebilirdir ve grafik tekniklerin yanı sıra veri görselleştirme için de kullanılabilir. R, istatistiksel metodoloji ile ilgili araştırmalar için bir Açık Kaynak yolu sunar. R, farklı UNIX platformlarında, Windows ve macOS'ta derlenebilir ve çalıştırılabilir.

Veri Biliminde “R” Neden Popüler?

Veri Bilimi bilginizi R proje fikirleriyle artırmak için geçerli bir neden , R programlamanın dünya çapında çeşitli alanlar arasında popüler hale gelmesidir. R programlama yoluyla veri toplama, analiz etme ve faydalı sonuçların üretilmesi gibi temel görevlerin yerine getirilmesi hem şirkete hem de müşterilere fayda sağlamıştır.

Bir çıktı üretmek için verilerin manuel olarak beslenmesi sıkıcı, zaman alıcı ve çoğunlukla hataya açıktır. Ancak, R dilinin yardımıyla, veri analitiği programları şirketin çıkarlarına göre özel olarak oluşturulabilir; bu, manuel çalışmayı azaltır, hızı ve verimliliği artırır ve optimize edilmiş sonuçlar sağlar. R öğrenmek için daha fazla neden bulmak için tıklayın.

if-else, for ve while gibi işlevlerin yanı sıra, R, kullanıcıların farklı veri kümelerini analiz etmesine olanak tanıyan bazı yerleşik özelliklere ve paketlere sahiptir. Bu işlevler ve özellikler, R programlamayı Veri Bilimciler arasında standart ve anlaşılması kolay bir araç haline getirmiştir. Aşağıda, R veri analitiği kavramları kullanılarak analiz edilebilecek bazı veri kümeleri verilmiştir:

• Liste – Bu veri kümesi, farklı veri türlerinden oluşan bir gruptur ve Kategorik Değişkenler, Sürekli Değişkenler ve Eksik Değerler gibi değişkenler ekleyebilir.
• Vektör – R programlama, sayılar ve tamsayılar gibi tek tek vektörleri veya bir veri kümesindeki iki veya daha fazla vektör türünün birleşimini incelemek ve analiz etmek için kullanılabilir.
• Matrisler – R dili, bir matriste olduğu gibi iki boyutlu veri kümelerinin analizini gerçekleştirebilir.

Veri Biliminde “R” Nasıl Kullanılır?

Neden Veri Bilimi için R? Veri analitiğinde R kullanmanın temel amacı, veri kümesi ve yapısı hakkında temel bir anlayışa sahip olmaktır; bu, veri kümesinin R programlama dili aracılığıyla özetlenmesi ve görselleştirilmesi yoluyla elde edilir. Bu tür bir veri analizi, keşifsel veri analizi olarak adlandırılır. Özünde, verilerin kaynağını belirlememize, verilerin uygun şekilde yorumlanması için algoritmalar geliştirmemize ve ayrıntılı bir görsel sunum elde etmemize yardımcı olur.

Bu nedenle, R, diğer programlama dillerine kıyasla veri analitiği için en çok tercih edilir ve size çeşitli R proje fikirlerini keşfetmeniz için başka bir neden sunar . 'R'nin dört ana bölümü şunlardır:

• R konsolu – kodları yazmak için
• R betiği – kod yazmak için arayüz sağlar
• R ortamı – değişkenler, vektörler ve fonksiyonlar gibi harici veriler buraya eklenebilir
• Grafik çıktı – Verilerin grafiksel gösterimi burada görselleştirilebilir
• R, verilerin işlenmesi, hesaplanması ve grafiksel olarak görselleştirilmesi için entegre bir yazılım olanakları topluluğudur. Aşağıdakileri sağlayan iyi geliştirilmiş, tutarlı ve sistematik bir veri analizi yazılımıdır:
• Verileri işlemek ve depolamak için verimli bir tesis
• Matrisler ve diziler üzerinde hesaplamalar için operatörler
• Verileri analiz etmek için geniş, birleştirilmiş ve iyi organize edilmiş ara araçlar seti
• Analiz edilen verilerin hem ekranda hem de basılı kopyada grafiksel gösterimi için olanaklar
• Döngüler, koşullar, kullanıcı tanımlı tekrarlayan işlevler, giriş ve çıkış olanakları

Herhangi bir "R Projesi" Başlatmak için Adım Adım Kılavuz

• Sorunun tanımlanması – İlk ve en kritik adım, veri analitiği aracılığıyla ele almak istediğiniz soruları ve sonunda ulaşmak istediğiniz olası çözümleri özetlemektir.
• Veri toplama – Veri toplama çok önemli bir adımdır ve göründüğü kadar kolay değildir. Süreç zaman ve çaba gerektirir. Hiçbir veri kümesi, olmasını beklediğiniz gibi veri içermez ve arama, düzenleme, yeniden düzenleme ve son montajı içerir.
• Verileri temizleme – Sonuçlarınızın tutarlı olmasını istiyorsanız, veri temizliğinin doğru yapıldığından emin olmalısınız. Özünde, veri temizleme, gereksiz ve yinelenen verileri veri toplamadan kaldırır.
• Verileri analiz etme – Bu aşamada, veri toplamadaki eğilimleri ve kalıpları tespit etmeniz, bunları buna göre gruplandırmanız ve verilerin davranışını anlamanız gerekir.
• Verilerin modellenmesi – Bu adımda, veriler iki bölüme ayrılır – biri eğitim ve model geliştirme için, diğeri ise test için.
• Modeli optimize etme ve dağıtma – Bu adımda, en optimize sonuçları sağlamak için model doğruluk ve verimlilik için doğaçlama yapılır.

En İyi R Proje Fikirleri ve Konuları

Şimdiye kadar, R programlama dilinin Veri Bilimi ve Analitiği konusundaki bilginizi artırmak için muazzam bir potansiyele sahip olduğu oldukça açıktır. Aşağıdaki bölümde, Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi becerilerinizde uzmanlaşmak için kullanabileceğiniz en trend R proje konularından bazılarını tartışacağız .

1. Duygu Analizi

Duygu analizi, olumlu, olumsuz veya nötr olmak üzere farklı kutuplara sahip fikirleri ve duyguları tespit etmek için kelimeleri analiz etme sürecidir. Yöntem ayrıca polarite tespiti ve fikir madenciliği adlarıyla da gider. Bu sınıflandırma türünde veriler (duygular) farklı sınıflara ayrılır; bu sınıflar ikili (olumlu ve olumsuz), nötr veya çoklu (mutlu, üzgün, kızgın vb.) olabilir.

Peki, ne işe yarar? Eh, duygu analizi süreci, web sitelerine, sosyal medya beslemelerine, belgelere vb. yansıtılan fikirlerin doğasını belirlemek için kullanılabilir. Duygu analizi projesi, "janeaustenr" paketinin veri kümeleri kullanılarak "R" de oluşturulabilir. .

2. Uber Veri Analizi

Makine Öğreniminin çok önemli bir bileşeni, veri hikayesi anlatımıdır; şirketlerin çeşitli operasyonların arka planını ve bağlamını anlamalarına yardımcı olur. Veri görselleştirme, şirketlerin karmaşık veri kümelerini anlamalarına yardımcı olur ve bu da karar vermelerine yardımcı olur.

Uber Analiz Projesi, R ve kütüphanelerinin bir gün içindeki yolculuklar veya bir yıldaki aylık yolculuklar gibi parametreleri veya değişkenleri analiz etmek için kullanıldığı bir veri görselleştirme projesidir. Farklı yıllık zaman dilimleri için bu görselleştirmeler, 'New York City Veri Kümesinde Uber Alımları' kullanılarak oluşturulur. Bu proje için içe aktarılması gereken temel R kitaplıkları ve paketleri arasında –“ggplot2”, “ggthemes”,”lubridate”,”dplyr”, “tidyr”, “DT” ve “scales” bulunur.

3. Film Öneri Sistemi

Netflix'in size hitap eden türde filmleri ve web dizilerini anında nasıl önerdiğini hiç merak ettiniz mi? Netflix ve Amazon Prime gibi farklı akış platformları, Öneri Sistemi olarak bilinen bir şey kullanır; kullanıcının tercihlerine, izleme kalıplarına ve tarama geçmişine göre içerik önermek için bir filtreleme işlemi kullanır. Kullanıcının tarama verileri, Öneri Sistemi için girdi sağlar.

İçerik tabanlı bir Öneri Sistemi, geçmişte izlediklerinize benzer filmler önerirken, Ortak Filtreleme Önerisi, aynı tercihlere ve izleme geçmişlerine sahip olan diğer kullanıcılara göre öneriler sunar. "MovieLens Veri Kümesi" ve "ggplot2", "recommenderlab", "data.table" ve "reshape2" paketleri kullanılarak R'de bir Öneri Sistemi oluşturulabilir.

4. Müşteri Segmentasyonu

Müşteri Segmentasyonu en önemli R proje konularından biridir . Şirketlerin en potansiyel müşteri tabanını belirlemesi ve hedeflemesi gerektiğinde, Müşteri Segmentasyonu yöntemi işe yarar. Bu yöntemde müşteri tabanı, yaş, cinsiyet, ilgi alanları ve harcama alışkanlıkları gibi pazarla ilgili bazı benzer özelliklere göre bölünür ve kümelenir.

Şirketlerin pazarlama stratejilerini minimum yatırımla ilgili risklerle geliştirmeleri için etkili bir yoldur. Şirketler tarafından toplanan veriler, nihayetinde daha yüksek karlar elde eden bireysel müşterilerin tercihleri ​​ve gereksinimleri hakkında daha derin bir anlayış kazanmalarına yardımcı olur. R'deki Müşteri Segmentasyonu projesi, etiketlenmemiş veri kümelerini ve "Alışveriş Merkezi Müşterileri Veri Kümesini" kümelemek için K-araç kümeleme algoritmasını kullanır.

5. Kredi Kartı Dolandırıcılığı Tespiti

R programlama dili, sahte kredi kartı işlemlerini tespit etmede başka bir uygulama bulur. Bu projede sahte işlemleri gerçek işlemlerden ayırt edebilen çeşitli Makine Öğrenimi algoritmaları kullanılmaktadır. R'deki kredi kartı algılama projesi, Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Gradyan Arttırıcı Sınıflandırıcılar ve Yapay Sinir Ağları gibi çoklu algoritmalardan yararlanır.

Kart İşlemleri veri seti, R'deki bu kredi kartı dolandırıcılık tespit projesinde kullanılır; bu veri kümesi, gerçek işlemlerin yanı sıra sahte işlemler içerir. Proje, kredi kartı işlemlerini içeren veri setlerinin içe aktarılması, verilerin araştırılması, verilerin işlenmesi ve yapılandırılması, verilerin modellenmesi, Modelin Lojistik Regresyon algoritmasına uydurulması ve son olarak Karar Ağacı, Yapay Sinir Ağı'nın uygulanması aşamalarını içermektedir. , ve Gradyan Artırma modelleri.

6. Şarap Tercihi Tahmini

Şarap tadımı başlı başına eşsiz bir meslektir. Müşterinin geçmiş tercihlerine dayanarak neyi sevebileceğini tahmin etmek oldukça zor olabilir. Ancak, onların zevkleri ve tercihleri ​​önceden belirlenirse, restoranların müşterilerine şarap önermeleri daha kolay olacaktır; R makine öğrenimi projesinin uygulanabileceği yer burasıdır. Şarabın fizikokimyasal özellikleri, veri madenciliği süreçleri için kullanılabilir ve müşterilerin tercihlerini belirleyebilir. Bu özel R makine öğrenimi projesi, Şarap Kalitesi Veri Kümesini kullanır.

Şarap Tercih Tahmin projesinde benimsenen yaklaşım, müşteri beğenilerinin modellenmesi için benzer ürünlere uygulanarak hedef pazarlamaya yardımcı olabilir. R'nin başka bir uygulaması, şarabın kalitesini belirlemek için fizikokimyasal parametreleri girdi değişkenleri olarak alarak şarap kalitesini tahmin etmek olabilir.

Özet

Bu makalede, Veri Biliminde kavramlarınızı oluşturmak için kullanabileceğiniz en iyi R projesi fikirlerinden bazılarını tartıştık . Doğru modeller oluşturmak için önemli miktarda veri gereklidir; birkaç araştırmacı, kişi ve kuruluş, hazır bulunan ve projenizde kullanabileceğiniz veri kümeleri sağlayabilen çalışmalarını paylaşır. Bu R proje konularının endüstriyel kurulumdaki becerilerinizi göstermenize yardımcı olacağını umuyoruz.

R proje fikirleri, veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın. endüstri uzmanları, endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.