十大 R 項目創意和主題

R 是一種流行的初學者級編程語言。 它是一款免費軟件，最初由 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 於 1993 年開發。R 有一個詳細的圖形策略和應用數學目錄，另外還很好地利用了簡單和線性回歸、機器學習算法、應用數學和統計學。 大多數 R 庫都是用 R 編程的，除了更複雜的機器任務和代數語言代碼。

作為一名嶄露頭角的程序員，您必須從事各種項目，以獲得有關如何將編程語言投入工業使用的良好知識庫。 從事數據科學項目必將增加您的知識和展示數據分析技能的能力。 您可以通過從事實時數據科學項目來磨練您的編碼技能並處理大型數據集。

學習數據科學以獲得超越競爭對手的優勢

本文將討論最佳R 項目主題，以幫助您在數據科學方面打下堅實的基礎。

最佳 R 項目創意

以下是為新手程序員提供實踐經驗的十個最佳 R 項目創意的彙編列表：-

• 信用卡欺詐檢測

隨著信用卡欺詐事件的增多，您可以輕鬆創建一個應用程序來檢測通過 R 編程使用信用卡進行的欺詐交易。 可以設計不同的機器學習算法來識別真實交易和欺詐交易之間的區別。 在這個項目中，你必須使用回歸、決策樹、人工神經網絡等算法。

欺詐檢測系統使用名為“卡交易”的數據集。 它包括真實交易和欺詐交易。 對於此項目，您必須遵循探索數據、導入交易數據集、構建、操作、建模、擬合和實施算法等步驟。

• 情緒分析

通過情緒分析，您將分析詞語以發現具有不同極性的情緒和觀點，包括積極、消極和中性。 該方法通常也稱為意見挖掘和極性檢測。 在這種分類類型中，包含所述情緒的數據被分為各種類別，這些類別可以是中性的、二元的，即積極或消極的，甚至是悲傷、快樂、憤怒等多種情緒。

這種分析情緒的過程主要用於確定網站、文檔、社交媒體提要等中反映的觀點類型。 您可以使用 R 編程和“janeaustenr”包中的數據集構建這個相對簡單的項目。

• 優步數據分析

數據講述是機器學習的主要組成部分之一，許多公司使用它來破譯眾多運營的背景和背景。 另一方面，數據可視化還可以幫助公司理解影響決策的複雜數據集。

數據可視化中最好的項目之一是 Uber Analysis Project。 在這個項目中，R 編程和庫對於分析變量和參數（如日行程、月行程和年行程）至關重要。 各種年度時間範圍的可視化是在“紐約市 Uber Pickups 數據集”的幫助下構建的。 您將需要導入 R 包和庫，包括“ggthemes”、-“ggplot2”、“dplyr”、“lubridate”、“DT”、“tidyr”和“scales”。

• 酒質預測

在預測建模的幫助下，可以有效地執行提高葡萄酒質量的想法。 在此項目中，您將需要訪問“紅酒”數據集以確定葡萄酒的質量。 該項目的主要目的是探索紅酒的化學特性。

對於初學者，您必須使用輸入變量來預測葡萄酒質量並對具有特殊屬性的葡萄酒進行分類。 然後，您必須通過數據集確定數據內的唯一關係，並在繪圖上進行刷亮以突出顯示它。 您將在此項目中了解有關數據探索、數據可視化和回歸模型的更多信息。

• 音樂推薦系統

您可以使用 R 語言輕鬆設置自動播放音樂系統。 在這個項目中，您將學習使用音樂推薦引擎來確定一個人的音樂興趣並相應地播放歌曲。

這個項目類似於一個幫助電影推薦的系統，你需要構建一個系統來推薦歌曲而不是電影和網絡連續劇。 該項目使用來自 KKBOX 的數據集，KKBOX 是頂級音樂流媒體服務之一，擁有數百萬首音樂曲目庫。 在這裡，您需要藉助 Python 和 R 構建一個機器學習系統。您可以檢測用戶在第一次收聽歌曲後的收聽頻率，從而發起特定時間段內的首次收聽事件。

• 產品包的識別

產品捆綁銷售是一種萬無一失的營銷策略，它使用各種產品作為單一產品以折扣價銷售。 公司使用這種策略來鼓勵客戶從他們那裡購買更多產品。 一個很好的例子是必勝客和達美樂的套餐。

在這個項目中，您必須使用聚類技術和主觀細分將產品捆綁在一起以進行良好的銷售。 您還可以使用由各種產品的購買數量組成的“每週銷售交易”等數據集。

• 分類數據集

用於構建一組分類器並通過記錄其預測對數據點進行分類的一組機器學習實踐稱為集成算法。 最基本的集成方法稱為貝葉斯平均，它已使用更新的算法進行了更新，例如裝袋、提升和糾錯輸出編碼。 機器學習和集成方法是構成這個基於人工智能的數字時代數據可變性動態的新規範。

借助這種用於數據分類和預測的集成方法，您可以參與 R 編程的最佳初學者項目之一。

• 使用 Logistic 回歸預測電信公司的客戶流失

每個公司的動機都是通過獲得新客戶並確保現有客戶總是回來來增加利潤和收入。 公司還必須事先確定客戶是否要停止使用他們的服務以避免負面後果。 您必須構建一個 chur 模型才能啟用此功能。 chur 模型建議的輸出指示有關想要停止或換句話說“流失”的客戶的警告。 對於此項目，您必須使用需要與客戶數據集集成的 R 編程邏輯回歸模型。

• 語音情感識別

在這個項目中，您將學習通過樣本聲音或直接語音來識別人類情感。 它主要基於從錄音中提取情感。 在此項目中，您將需要經常用於分析音頻和音樂的庫 Librosa。 此外，對於 R，您將使用神經網絡算法、支持向量機和卷積神經網絡。

• 電影推薦系統

這個項目類似於音樂推薦系統。 唯一的區別是它會跟踪觀眾的觀看模式，並據此推薦電影和視頻。 在這個項目中，你必須使用用戶的瀏覽歷史數據。 從頭開始構建這個電影推薦系統的最大優勢是您將了解推薦引擎的內部工作原理。 您必須使用 R 語言和包，如 recommender lab、ggplot2、reshape2 和 data.table。

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結論

研究 R 項目的想法是加深對數據科學的理解的絕佳方式。 在這些項目中的每一個中，您都必須創建準確的模型。 在學習過程中，您將獲得與行業相關的技能。 如果你想了解更多關於 R 項目想法和數據科學的信息，你可以註冊upGrad 提供的高級數據科學證書課程。