十大 R 项目创意和主题

R 是一种流行的初学者级编程语言。 它是一款免费软件，最初由 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 于 1993 年开发。R 有一个详细的图形策略和应用数学目录，另外还很好地利用了简单和线性回归、机器学习算法、应用数学和统计学。 大多数 R 库都是用 R 编程的，除了更复杂的机器任务和代数语言代码。

作为一名崭露头角的程序员，您必须从事各种项目，以获得有关如何将编程语言投入工业使用的良好知识库。 从事数据科学项目必将增加您的知识和展示数据分析技能的能力。 您可以通过从事实时数据科学项目来磨练您的编码技能并处理大型数据集。

学习数据科学以获得超越竞争对手的优势

本文将讨论最佳R 项目主题，以帮助您在数据科学方面打下坚实的基础。

最佳 R 项目创意

以下是为新手程序员提供实践经验的十个最佳 R 项目创意的汇编列表：-

• 信用卡欺诈检测

随着信用卡欺诈事件的增多，您可以轻松创建一个应用程序来检测通过 R 编程使用信用卡进行的欺诈交易。 可以设计不同的机器学习算法来识别真实交易和欺诈交易之间的区别。 在这个项目中，你必须使用回归、决策树、人工神经网络等算法。

欺诈检测系统使用名为“卡交易”的数据集。 它包括真实交易和欺诈交易。 对于此项目，您必须遵循探索数据、导入交易数据集、构建、操作、建模、拟合和实施算法等步骤。

• 情绪分析

通过情绪分析，您将分析词语以发现具有不同极性的情绪和观点，包括积极、消极和中性。 该方法通常也称为意见挖掘和极性检测。 在这种分类类型中，包含所述情绪的数据被分为各种类别，这些类别可以是中性的、二元的，即积极或消极的，甚至是悲伤、快乐、愤怒等多种情绪。

这种分析情绪的过程主要用于确定网站、文档、社交媒体提要等中反映的观点类型。 您可以使用 R 编程和“janeaustenr”包中的数据集构建这个相对简单的项目。

• 优步数据分析

数据讲述是机器学习的主要组成部分之一，许多公司使用它来破译众多运营的背景和背景。 另一方面，数据可视化还可以帮助公司理解影响决策的复杂数据集。

数据可视化中最好的项目之一是 Uber Analysis Project。 在这个项目中，R 编程和库对于分析变量和参数（如日行程、月行程和年行程）至关重要。 各种年度时间范围的可视化是在“纽约市 Uber Pickups 数据集”的帮助下构建的。 您将需要导入 R 包和库，包括“ggthemes”、-“ggplot2”、“dplyr”、“lubridate”、“DT”、“tidyr”和“scales”。

• 酒质预测

在预测建模的帮助下，可以有效地执行提高葡萄酒质量的想法。 在此项目中，您将需要访问“红酒”数据集以确定葡萄酒的质量。 该项目的主要目的是探索红酒的化学特性。

对于初学者，您必须使用输入变量来预测葡萄酒质量并对具有特殊属性的葡萄酒进行分类。 然后，您必须通过数据集确定数据内的唯一关系，并在绘图上进行刷亮以突出显示它。 您将在此项目中了解有关数据探索、数据可视化和回归模型的更多信息。

• 音乐推荐系统

您可以使用 R 语言轻松设置自动播放音乐系统。 在这个项目中，您将学习使用音乐推荐引擎来确定一个人的音乐兴趣并相应地播放歌曲。

这个项目类似于一个帮助电影推荐的系统，你需要构建一个系统来推荐歌曲而不是电影和网络连续剧。 该项目使用来自 KKBOX 的数据集，KKBOX 是顶级音乐流媒体服务之一，拥有数百万首音乐曲目库。 在这里，您需要借助 Python 和 R 构建一个机器学习系统。您可以检测用户在第一次收听歌曲后的收听频率，从而发起特定时间段内的首次收听事件。

• 产品包的识别

产品捆绑销售是一种万无一失的营销策略，它使用各种产品作为单一产品以折扣价销售。 公司使用这种策略来鼓励客户从他们那里购买更多产品。 一个很好的例子是必胜客和达美乐的套餐。

在这个项目中，您必须使用聚类技术和主观细分将产品捆绑在一起以进行良好的销售。 您还可以使用由各种产品的购买数量组成的“每周销售交易”等数据集。

• 分类数据集

用于构建一组分类器并通过记录其预测对数据点进行分类的一组机器学习实践称为集成算法。 最基本的集成方法称为贝叶斯平均，它已使用更新的算法进行了更新，例如装袋、提升和纠错输出编码。 机器学习和集成方法是构成这个基于人工智能的数字时代数据可变性动态的新规范。

借助这种用于数据分类和预测的集成方法，您可以参与 R 编程的最佳初学者项目之一。

• 使用 Logistic 回归预测电信公司的客户流失

每个公司的动机都是通过获得新客户并确保现有客户总是回来来增加利润和收入。 公司还必须事先确定客户是否要停止使用他们的服务以避免负面后果。 您必须构建一个 chur 模型才能启用此功能。 chur 模型建议的输出指示有关想要停止或换句话说“流失”的客户的警告。 对于此项目，您必须使用需要与客户数据集集成的 R 编程逻辑回归模型。

• 语音情感识别

在这个项目中，您将学习通过样本声音或直接语音来识别人类情感。 它主要基于从录音中提取情感。 在此项目中，您将需要经常用于分析音频和音乐的库 Librosa。 此外，对于 R，您将使用神经网络算法、支持向量机和卷积神经网络。

• 电影推荐系统

这个项目类似于音乐推荐系统。 唯一的区别是它会跟踪观众的观看模式，并据此推荐电影和视频。 在这个项目中，你必须使用用户的浏览历史数据。 从头开始构建这个电影推荐系统的最大优势是您将了解推荐引擎​​的内部工作原理。 您必须使用 R 语言和包，如 recommender lab、ggplot2、reshape2 和 data.table。

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结论

研究 R 项目的想法是加深对数据科学的理解的绝佳方式。 在这些项目中的每一个中，您都必须创建准确的模型。 在学习过程中，您将获得与行业相关的技能。 如果你想了解更多关于 R 项目想法和数据科学的信息，你可以注册upGrad 提供的高级数据科学证书课程。