8 个令人惊叹的 R 初学者数据科学项目 [2022]
已发表: 2021-01-05你想进入数据科学领域吗？
您想开发创新的数据科学工具和解决方案吗？
如果是，那么您偶然发现了完美的文章！ 在这篇文章中，我们将与您分享一些最令人兴奋的面向初学者的数据科学项目创意。
为什么要从事数据科学项目？
随着越来越多的公司和组织加入数据科学的潮流，对合格和熟练的数据科学、人工智能和机器学习专家的需求正在迅速升级。 虽然这对数以百万计的数据科学有志者和专业人士来说是一个充满希望的机会，但获得数据科学工作角色并不是小菜一碟。 公司只聘用具有适当教育资格、技能组合以及最重要的是实践经验的候选人。
那么，实践经验是否意味着工作经验？ 如果是这样，刚刚完成数据科学培训的初学者呢？
当我们说“实践经验”时，我们并不是指专业工作经验。 相反，我们谈论的是构建和创建真实世界的数据科学项目。 对于每个有志于数据科学的人来说，从事实时项目是建立成功的数据科学事业的重要垫脚石。
项目为您提供了在现实世界场景中实施您的理论知识和技能的机会。 这不仅有助于加强您的知识基础并提高您的技能，还有助于建立您的信心。 更重要的是，在竞争激烈的市场中，雇主总是更喜欢具有“X”因素的候选人。 因此，您构建的项目可以使您从众多同样合格的有志者中脱颖而出。
然而，真正的挑战来自于根据您的资格、技能和兴趣找到合适的项目。 这就是为什么我们在 R 中为初学者编制了一份完美的数据科学项目创意列表！
目录
R中的数据科学项目
1. 情绪分析项目
客户满意度是现在几乎每个公司和品牌最重要的目标之一。 建立忠诚和满意客户的粉丝群的最佳方式是深入他们的内心——了解他们的好恶，确定他们的偏好模式，最重要的是，了解他们的需求。 情绪分析是大多数公司用来了解目标受众对其产品/服务态度的工具。
顾名思义，情绪分析通过分析单词来识别表达它们的人的潜在情绪。 通过分析单词，情绪分析工具将它们分类为两个二进制 - 正面、负面和中性。 在这个项目中，您将使用“janeaustenR”数据集/包。 该项目中使用的其他工具包括通用词典，例如 AFINN、Bing 和 Loughran。 此外，您将使用词云来显示结果。
2. 优步数据分析项目
优步是一个彻头彻尾的数据驱动品牌。 该公司挖掘并利用用户数据为其客户打造最适合的出租车解决方案。 虽然优步投资于制定数据驱动的决策，但它还利用高级数据分析和预测分析的组合来设计其营销策略、促销优惠和定价政策。
在这个项目中，您将使用 ggplot2 库设计一个数据分析系统，以从用户数据中获得洞察力，并对将使用 Uber 出行和乘车的客户进行近乎准确的预测。 该系统将使用 R 编程和 ggplot2 库来分析不同的客户参数，例如一天的出行次数、回头客的每日出行小时数、特定月份的出行次数等。
通过可视化这些数据点，系统可以计算出一天中使用优步出行的平均乘客人数、应用程序中流量最大的高峰时段、一个月内出行次数最多的日子等等.
3.信用卡欺诈检测项目
最近，信用卡诈骗事件激增。 事实上，这是 BFSI 部门最普遍的威胁之一。 这个 R 项目背后的想法是开发一个分类器，可以有效地检测信用卡欺诈交易。
该项目的数据集将是信用卡交易数据集，其中包含非欺诈和欺诈交易的混合。 该项目将包括许多机器学习算法，如决策树、逻辑回归、人工神经网络和梯度提升分类器。
通过实施这些 ML 算法，系统将能够区分欺诈性呼叫和非欺诈性呼叫。 该项目将教您如何在真实场景中应用 ML 算法来执行分类。
4.电影推荐项目
如果您是 Amazon、Amazon Prime 或 Netflix 的狂热爱好者，您可能知道这些平台利用“推荐引擎”。 正如您可以从名称中猜到的那样，推荐引擎的唯一目的是向客户“推荐”相关的东西——而对于亚马逊，它推荐产品，对于 Prime 和 Netflix，它根据用户之前的购买历史或观看历史向用户推荐内容。
这个 R 项目的主要目标是设计一个向用户推荐电影的推荐系统。 本项目使用的数据集是 MovieLens 数据集。 该数据包括超过 10329 部电影的 105339 评分。 在这个项目中，您将创建一个基于项目的协作过滤器。
从头开始构建这个电影推荐引擎的最佳部分是它将帮助您了解推荐引擎的内部功能和机制。 您将学习如何在实时项目中实现您的 R 编程技能以及机器学习技能。
5. 音乐推荐项目
音乐推荐系统的工作原理与电影推荐系统类似，唯一的区别是它将向用户推荐音乐而不是电影。 这是一个 Python + R 项目。 该项目使用的数据集来自亚洲领先的音乐流媒体服务 KKBOX，拥有一个包含超过 3000 万首音乐曲目的库。
在这个项目中，您将使用 Python 和 R 构建一个机器学习系统，该系统可以预测用户在特定时间窗口内触发第一次收听事件后循环收听歌曲的机会。 在这里，训练和测试数据集是从给定时间段内不同用户的收听历史中选择的。
因此，例如，如果在用户第一次可观察到的收听事件后一个月内触发重复收听事件，系统将目标标记为训练集中的 1，否则标记为 0。然后应用相同的规则到测试集。 该项目是学习如何执行基本 EDA 以从数据中获得洞察力的绝佳机会。
6.客户细分项目
就像情感分析用于深入了解客户对不同产品/服务的意见和情绪一样，客户细分用于更有针对性的营销。 通过根据目标受众的需求、偏好、年龄、位置、工作、购买行为等将目标受众分类为不同的买家角色，品牌可以为特定的客户群创建定制的产品、营销策略和优惠/折扣。 这可以提高客户满意度，最终提高销售额和收入。
客户细分是无监督学习 (ML) 最广泛使用的应用之一。 在本项目中，您将使用 K-means 算法对未标记的数据集进行聚类。 K-means 聚类算法可以有效地可视化数据集中的年龄和性别分布。 此外，它还将分析年收入和支出模式。 本质上，这个 R 项目将通过实施不同版本的 K-means 算法来提供对数据的描述性分析。
7. 产品捆绑识别项目
产品捆绑的概念在营销领域并不新鲜。 在产品捆绑方法中，不同的产品组合在一起并以特定价格（通常是折扣价）作为单个单元出售。 这使营销人员可以鼓励客户购买更多他们的产品。 产品捆绑的最好例子可能是麦当劳的 Happy Meal。
在这个数据科学项目中，主要关注点是主观分割，这是一种聚类技术，可以帮助识别销售数据中的最佳产品包。 在这里，我们将采用每周销售交易数据集，其中包含几周内不同产品的购买数量。
数据集还将包括标准化值。 通过使用此数据集，目标是找出哪些产品可以捆绑在一起，为客户打造出色的组合。 虽然传统方法使用市场购物篮分析来识别产品包，但在本项目中，我们的重点是比较和分析时间序列聚类在根据销售数据确定产品包时的相对重要性。
8. 酒质预测项目
这里的想法是使用预测模型来提高葡萄酒的质量。 在这个数据科学项目中，我们将分析一个红酒数据集来评估葡萄酒的质量。 该项目的目的是探索影响红酒质量的化学特性。
在该项目中，第一考虑是使用输入变量来预测葡萄酒的品质，第二考虑是对具有优良属性的葡萄酒进行分类。 您将创建和细化图表，以说明数据中的独特关系以及何时被发现。 该项目将教您数据探索、数据可视化、讲故事，以及如何在项目的不同阶段应用回归模型并提出正确的数据分析问题。
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结论
这些是您可以自己尝试的 8 个有趣的数据科学项目！ 在研究它们时，您将掌握数据科学和 R 编程的核心概念。 最重要的是，您将有机会在简历中展示您的所有项目——还有什么能更好地吸引潜在雇主的注意！
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