適合初學者的 6 個有趣的 R 項目創意 [2022]

介紹

您的目標是在數據分析領域從事職業嗎？ 好吧，那你來對地方了！ 如今，數據分析在多個行業中發現了廣泛的應用； 數據的識別和分析有助於提升企業的效率和利潤。

數據科學項目不僅可以增強您在該領域的知識，還可以讓您在簡歷中展示您的數據分析能力。 巧妙地處理大量數據集的能力使熟練的數據科學家與眾不同，而實時數據科學項目是磨練編碼技能的完美方式。 要獲得數據科學方面的專業知識，請查看我們的數據科學課程。

在本文中，我們將討論 R 編程語言——什麼是 R、R 在數據科學中的用途，以及一些R 項目主題，以幫助您掌握數據科學。

R 編程簡介

在我們談論R 項目思想之前，讓我們向您介紹 R 編程。 R 是一種編程語言，由奧克蘭大學的 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 於 1993 年創立和創建。 它是免費軟件，也就是說，它可以以任何改編版本分發，也可以用於學習和更改等不同目的。

R 可用於各種統計研究，例如標準統計測試、線性和非線性建模、分類、聚類、時間序列分析等。 它具有高度可擴展性，可用於圖形技術和數據可視化。 R 為與統計方法相關的研究提供了一種開源途徑。 R 可以在不同的 UNIX 平台、Windows 和 macOS 上編譯和運行。

為什麼“R”在數據科學中很受歡迎？

通過R 項目理念提升你的數據科學知識的一個正當理由是，R 編程已經在世界各地的各個領域中流行起來。 通過 R 編程完成數據收集、分析和產生有用結果等基本任務，使公司和客戶都受益。

手動輸入數據​​以產生輸出是乏味、耗時且容易出錯的。 但是，在R語言的幫助下，可以根據公司的興趣定制數據分析程序； 這減少了手工工作，提高了速度和效率，並提供了優化的結果。 單擊以查找學習 R 的更多理由。

除了 if-else、for 和 while 等功能外，R 還具有一些內置功能和包，允許用戶分析不同類型的數據集。 這些功能和特性使 R 編程成為數據科學家中標準且易於理解的工具。 下面給出了一些可以使用 R 數據分析的概念進行分析的數據集：

• 列表 -此數據集是一組不同的數據類型，可以添加變量，例如分類變量、連續變量和缺失值。
• 向量 - R 編程可用於研究和分析單個向量，如數字和整數，或數據集中兩種或多種向量類型的組合。
• 矩陣 - R 語言可以對二維數據集進行分析，例如矩陣。

“R”如何在數據科學中使用？

為什麼 R 用於數據科學？ 在數據分析中使用 R 的主要目的是對數據集及其結構有一個基本的了解； 這是通過 R 編程語言對數據集進行總結和可視化來實現的。 這種類型的數據分析稱為探索性數據分析。 從本質上講，它幫助我們識別數據的來源，開髮用於正確解釋數據的算法，並獲得精細的視覺表示。

因此，R 比其他編程語言更適合數據分析，這為您提供了探索各種R 項目想法的另一個理由。 “R”的四個主要部分是：

• R 控制台——用於編寫代碼
• R 腳本——提供編寫代碼的接口
• R 環境——可以在此處添加變量、向量和函數等外部數據
• 圖形輸出——數據的圖形表示可以在這裡可視化
• R 是用於數據處理、計算和圖形可視化的軟件設施的集成集合。 它是開發完善、連貫且系統的數據分析軟件，可提供：
• 處理和存儲數據的高效設施
• 用於矩陣和數組計算的運算符
• 用於分析數據的大型、整合且組織良好的中間工具集
• 用於在屏幕上和硬拷貝上以圖形方式顯示分析數據的設施
• 循環、條件、用戶定義的循環函數、輸入和輸出工具

啟動任何“R 項目”的分步指南

• 定義問題——第一步也是最關鍵的一步是概述您希望通過數據分析解決的問題以及您希望最終實現的可能解決方案。
• 收集數據——數據收集是一個非常關鍵的步驟，並不像看起來那麼容易。 這個過程需要時間和精力。 沒有數據集包含您期望的數據，並且涉及搜索、排列、重新排列和最終組裝。
• 清理數據——如果您希望結果保持一致，則必須確保已正確完成數據清理。 從本質上講，數據清洗從數據集合中刪除了不必要的和重複的數據。
• 分析數據——在這個階段，您必須檢測數據收集中的趨勢和模式，對它們進行相應的分組，並了解數據的行為。
• 數據建模——在這一步中，數據分為兩部分——一個用於訓練和模型開發，另一個用於測試。
• 優化和部署模型——在這一步中，模型被即興發揮以提高準確性和效率，以確保獲得最優化的結果。

頂級 R 項目的想法和主題

到目前為止，很明顯，R 編程語言具有巨大的潛力來提升你在數據科學和分析方面的知識。 在下一節中，我們將討論一些最熱門的R 項目主題，您可以利用這些主題來掌握機器學習和數據科學方面的技能。

1. 情緒分析

情感分析是分析詞語以確定具有不同極性（正面、負面或中性）的觀點和情緒的過程。 該方法也被稱為極性檢測和意見挖掘。 在這種分類中，數據（情感）被分為不同的類別； 這些類別可能是二元的（正面的和負面的）、中性的或多重的（快樂的、悲傷的、憤怒的等等）。

那麼，它有什麼用呢？ 嗯，情感分析的過程可以用來確定反映在網站、社交媒體提要、文檔等中的觀點的性質。情感分析項目可以使用“janeaustenr”包的數據集構建在“R”中.

2.優步數據分析

機器學習的一個重要組成部分是數據講故事。 它可以幫助公司了解各種運營的背景和背景。 數據可視化幫助公司理解複雜的數據集，進而幫助他們做出決策。

Uber 分析項目是一個數據可視化項目，其中 R 及其庫用於分析參數或變量，例如一天中的行程或一年中的每月行程。 這些針對不同年度時間範圍的可視化是使用“紐約市數據集中的優步皮卡”創建的。 該項目需要導入的基本 R 庫和包包括 –“ggplot2”、“ggthemes”、“lubridate”、“dplyr”、“tidyr”、“DT”和“scales”。

3.電影推薦系統

您有沒有想過 Netflix 如何推薦立即吸引您的類型的電影和網絡連續劇？ Netflix 和 Amazon Prime 等不同的流媒體平台使用推薦系統； 它使用過濾過程根據用戶的偏好、觀看模式和瀏覽歷史來推薦內容。 用戶的瀏覽數據為推薦系統提供輸入。

雖然基於內容的推薦系統會推薦與您過去看過的電影相似的電影，但協同過濾推薦會針對具有相同偏好和觀看歷史的其他用戶提供建議。 可以使用“MovieLens 數據集”和“ggplot2”、“recommenderlab”、“data.table”和“reshape2”包在 R 中構建推薦系統。

4.客戶細分

客戶細分是最重要的R 項目主題之一。 每當公司需要識別和定位最具潛力的客戶群時，客戶細分方法就派上用場了。 在這種方法中，客戶群根據年齡、性別、興趣和消費習慣等與市場相關的一些相似特徵進行劃分和聚類。

這是公司製定營銷策略的有效方式，同時將投資相關風險降至最低。 公司收集的數據有助於他們更深入地了解最終獲得更高利潤的個人客戶的偏好和要求。 R 中的客戶細分項目利用算法 K-means 聚類來聚類未標記的數據集和“商城客戶數據集”。

5.信用卡欺詐檢測

R 編程語言在檢測欺詐性信用卡交易方面找到了另一種應用。 在這個項目中，使用了各種機器學習算法來區分偽造交易和真實交易。 R 中的信用卡檢測項目利用了多種算法，例如邏輯回歸、決策樹、梯度提升分類器和人工神經網絡。

Card Transactions 數據集用於 R 中的信用卡欺詐檢測項目； 該數據集包含欺詐交易和真實交易。 該項目有以下步驟——導入包含信用卡交易的數據集、探索數據、操作和結構化數據、建模數據、在邏輯回歸算法中擬合模型，最後實現決策樹、人工神經網絡和梯度提升模型。

6. 葡萄酒偏好預測

品酒本身就是一項獨特的職業。 根據他們過去的偏好來預測客戶可能喜歡什麼是非常具有挑戰性的。 但是，如果事先確定了顧客的口味和偏好，餐廳就更容易向顧客推薦葡萄酒； 這是可以應用 R 機器學習項目的地方。 葡萄酒的物理化學特性可用於數據挖掘過程並識別客戶的偏好。 這個特殊的 R 機器學習項目利用了 Wine Quality Dataset。

葡萄酒偏好預測項目中採用的方法可以應用於類似的產品，以模擬客戶的口味，從而幫助進行目標營銷。 R 的另一個應用是通過將物理化學參數作為輸入變量來確定葡萄酒的質量來預測葡萄酒的質量。

概括

在本文中，我們討論了一些可用於在數據科學中構建概念的最佳R 項目想法。 創建準確的模型需要大量數據； 一些研究人員、個人和組織共享他們的工作，這些工作很容易獲得，並且可以為您提供可以在項目中使用的數據集。 我們希望這些R 項目主題將幫助您展示您在工業設置中的技能。

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