8 個令人驚嘆的 R 初學者數據科學項目 [2022]
已發表: 2021-01-05你想進入數據科學領域嗎？
您想開發創新的數據科學工具和解決方案嗎？
如果是，那麼您偶然發現了完美的文章！ 在這篇文章中，我們將與您分享一些最令人興奮的面向初學者的數據科學項目創意。
為什麼要從事數據科學項目？
隨著越來越多的公司和組織加入數據科學的潮流，對合格和熟練的數據科學、人工智能和機器學習專家的需求正在迅速升級。 雖然這對數以百萬計的數據科學有志者和專業人士來說是一個充滿希望的機會，但獲得數據科學工作角色並不是小菜一碟。 公司只聘用具有適當教育資格、技能組合以及最重要的是實踐經驗的候選人。
那麼，實踐經驗是否意味著工作經驗？ 如果是這樣，剛剛完成數據科學培訓的初學者呢？
當我們說“實踐經驗”時，我們並不是指專業工作經驗。 相反，我們談論的是構建和創建真實世界的數據科學項目。 對於每個有志於數據科學的人來說，從事實時項目是建立成功的數據科學事業的重要墊腳石。
項目為您提供了在現實世界場景中實施您的理論知識和技能的機會。 這不僅有助於加強您的知識基礎並提高您的技能，還有助於建立您的信心。 更重要的是，在競爭激烈的市場中，雇主總是更喜歡具有“X”因素的候選人。 因此，您構建的項目可以使您從眾多同樣合格的有志者中脫穎而出。
然而，真正的挑戰來自於根據您的資格、技能和興趣找到合適的項目。 這就是為什麼我們在 R 中為初學者編制了一份完美的數據科學項目創意列表！
目錄
R中的數據科學項目
1. 情緒分析項目
客戶滿意度是現在幾乎每個公司和品牌最重要的目標之一。 建立忠誠和滿意客戶的粉絲群的最佳方式是深入他們的內心——了解他們的好惡，確定他們的偏好模式，最重要的是，了解他們的需求。 情緒分析是大多數公司用來了解目標受眾對其產品/服務態度的工具。
顧名思義，情緒分析通過分析單詞來識別表達它們的人的潛在情緒。 通過分析單詞，情緒分析工具將它們分類為兩個二進制 - 正面、負面和中性。 在這個項目中，您將使用“janeaustenR”數據集/包。 該項目中使用的其他工具包括通用詞典，例如 AFINN、Bing 和 Loughran。 此外，您將使用詞云來顯示結果。
2. 優步數據分析項目
優步是一個徹頭徹尾的數據驅動品牌。 該公司挖掘並利用用戶數據為其客戶打造最適合的出租車解決方案。 雖然優步投資於製定數據驅動的決策，但它還利用高級數據分析和預測分析的組合來設計其營銷策略、促銷優惠和定價政策。
在這個項目中，您將使用 ggplot2 庫設計一個數據分析系統，以從用戶數據中獲得洞察力，並對將使用 Uber 出行和乘車的客戶進行近乎準確的預測。 該系統將使用 R 編程和 ggplot2 庫來分析不同的客戶參數，例如一天的出行次數、回頭客的每日出行小時數、特定月份的出行次數等。
通過可視化這些數據點，系統可以計算出一天中使用優步出行的平均乘客數量、應用程序中流量最大的高峰時段、一個月內出行次數最多的日子等等.
3.信用卡欺詐檢測項目
最近，信用卡詐騙事件激增。 事實上，這是 BFSI 部門最普遍的威脅之一。 這個 R 項目背後的想法是開發一個分類器，可以有效地檢測信用卡欺詐交易。
該項目的數據集將是信用卡交易數據集，其中包含非欺詐和欺詐交易的混合。 該項目將包括許多機器學習算法，如決策樹、邏輯回歸、人工神經網絡和梯度提升分類器。
通過實施這些 ML 算法，系統將能夠區分欺詐性呼叫和非欺詐性呼叫。 該項目將教您如何在真實場景中應用 ML 算法來執行分類。
4.電影推薦項目
如果您是 Amazon、Amazon Prime 或 Netflix 的狂熱愛好者，您可能知道這些平台利用“推薦引擎”。 正如您可以從名稱中猜到的那樣，推薦引擎的唯一目的是向客戶“推薦”相關的東西——而對於亞馬遜，它推薦產品，對於 Prime 和 Netflix，它根據用戶之前的購買歷史或觀看歷史向用戶推薦內容。
這個 R 項目的主要目標是設計一個向用戶推薦電影的推薦系統。 本項目使用的數據集是 MovieLens 數據集。 該數據包括超過 10329 部電影的 105339 評分。 在這個項目中，您將創建一個基於項目的協作過濾器。
從頭開始構建這個電影推薦引擎的最佳部分是它將幫助您了解推薦引擎的內部功能和機制。 您將學習如何在實時項目中實現您的 R 編程技能以及機器學習技能。
5. 音樂推薦項目
音樂推薦系統的工作原理與電影推薦系統類似，唯一的區別是它將向用戶推薦音樂而不是電影。 這是一個 Python + R 項目。 該項目使用的數據集來自亞洲領先的音樂流媒體服務 KKBOX，擁有一個包含超過 3000 萬首音樂曲目的庫。
在這個項目中，您將使用 Python 和 R 構建一個機器學習系統，該系統可以預測用戶在特定時間窗口內觸發第一次收聽事件後循環收聽歌曲的機會。 在這裡，訓練和測試數據集是從給定時間段內不同用戶的收聽歷史中選擇的。
因此，例如，如果在用戶第一次可觀察到的收聽事件後一個月內觸發重複收聽事件，系統將目標標記為訓練集中的 1，否則標記為 0。然後應用相同的規則到測試集。 該項目是學習如何執行基本 EDA 以從數據中獲得洞察力的絕佳機會。
6.客戶細分項目
就像情感分析用於深入了解客戶對不同產品/服務的意見和情緒一樣，客戶細分用於更有針對性的營銷。 通過根據目標受眾的需求、偏好、年齡、位置、工作、購買行為等將目標受眾分類為不同的買家角色，品牌可以為特定的客戶群創建定制的產品、營銷策略和優惠/折扣。 這可以提高客戶滿意度，最終提高銷售額和收入。
客戶細分是無監督學習 (ML) 最廣泛使用的應用之一。 在本項目中，您將使用 K-means 算法對未標記的數據集進行聚類。 K-means 聚類算法可以有效地可視化數據集中的年齡和性別分佈。 此外，它還將分析年收入和支出模式。 本質上，這個 R 項目將通過實施不同版本的 K-means 算法來提供對數據的描述性分析。
7. 產品捆綁識別項目
產品捆綁的概念在營銷領域並不新鮮。 在產品捆綁方法中，不同的產品組合在一起並以特定價格（通常是折扣價）作為單個單元出售。 這使營銷人員可以鼓勵客戶購買更多他們的產品。 產品捆綁的最好例子可能是麥當勞的 Happy Meal。
在這個數據科學項目中，主要關注點是主觀分割，這是一種聚類技術，可以幫助識別銷售數據中的最佳產品包。 在這裡，我們將採用每週銷售交易數據集，其中包含幾週內不同產品的購買數量。
數據集還將包括標準化值。 通過使用此數據集，目標是找出哪些產品可以捆綁在一起，為客戶打造出色的組合。 雖然傳統方法使用市場籃分析來識別產品包，但在本項目中，我們的重點是比較和分析時間序列聚類在從銷售數據中確定產品包的相對重要性。
8. 酒質預測項目
這裡的想法是使用預測模型來提高葡萄酒的質量。 在這個數據科學項目中，我們將分析一個紅酒數據集來評估葡萄酒的質量。 該項目的目的是探索影響紅酒質量的化學特性。
在該項目中，第一考慮是使用輸入變量來預測葡萄酒的品質，第二考慮是對具有優良屬性的葡萄酒進行分類。 您將創建和細化圖表，以說明數據中的獨特關係以及何時被發現。 該項目將教您數據探索、數據可視化、講故事，以及如何在項目的不同階段應用回歸模型並提出正確的數據分析問題。
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結論
這些是您可以自己嘗試的 8 個有趣的數據科學項目！ 在研究它們時，您將掌握數據科學和 R 編程的核心概念。 最重要的是，您將有機會在簡歷中展示您的所有項目——還有什麼能更好地吸引潛在雇主的注意！
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