介绍
你目标是在数据分析领域从事职业吗？那你来对地方了！如今，数据分析在多个行业中发现了广泛的应用；数据的识别和分析有助于提升企业的效率和利润。
数据科学项目不仅可以增强你在该领域的知识，还可以让你在简历中展示你的数据分析能力。巧妙地处理大量数据集的能力使熟练的数据科学家与众不同，而实时数据科学项目是磨练编码技能的完美方式。要获得数据科学方面的专业知识，请查看我们的数据科学课程。
在本文中，我们将讨论 R 编程语言——什么是 R、R 在数据科学中的用途，以及一些R 项目主题，以帮助你掌握数据科学。
R 编程简介
在我们谈论R 项目思想之前，让我们向你介绍 R 编程。R 是一种编程语言，由奥克兰大学的 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 于 1993 年创立和创建。它是免费软件，也就是说，它可以以任何改编版本分发，也可以用于学习和更改等不同目的。
R 可用于各种统计研究，例如标准统计测试、线性和非线性建模、分类、聚类、时间序列分析等。它具有高度可扩展性，可用于图形技术和数据可视化。R 为与统计方法相关的研究提供了一种开源途径。R 可以在不同的 UNIX 平台、Windows 和 macOS 上编译和运行。
手动输入数据以产生输出是乏味、耗时且容易出错的。但是，在R语言的帮助下，可以根据公司的兴趣定制数据分析程序；这减少了手工工作，提高了速度和效率，并提供了优化的结果。单击以查找学习 R 的更多理由。
除了 if-else、for 和 while 等功能外，R 还具有一些内置功能和包，允许用户分析不同类型的数据集。这些功能和特性使 R 编程成为数据科学家中标准且易于理解的工具。下面给出了一些可以使用 R 数据分析的概念进行分析的数据集：
列表 -此数据集是一组不同的数据类型，可以添加变量，例如分类变量、连续变量和缺失值。
向量 - R 编程可用于研究和分析单个向量，如数字和整数，或数据集中两种或多种向量类型的组合。
矩阵 - R 语言可以对二维数据集进行分析，例如矩阵。
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“R”如何在数据科学中使用？
为什么 R 用于数据科学？在数据分析中使用 R 的主要目的是对数据集及其结构有一个基本的了解；这是通过 R 编程语言对数据集进行总结和可视化来实现的。这种类型的数据分析称为探索性数据分析。从本质上讲，它帮助我们识别数据的来源，开发用于正确解释数据的算法，并获得精细的视觉表示。
因此，R 比其他编程语言更适合数据分析，这为你提供了探索各种R 项目想法的另一个理由。“R”的四个主要部分是：
R 控制台——用于编写代码
R 脚本——提供编写代码的接口
R 环境——可以在此处添加变量、向量和函数等外部数据
图形输出——数据的图形表示可以在这里可视化
R 是用于数据处理、计算和图形可视化的软件设施的集成集合。它是开发完善、连贯且系统的数据分析软件，可提供：
处理和存储数据的高效设施
用于矩阵和数组计算的运算符
用于分析数据的大型、整合且组织良好的中间工具集
用于在屏幕上和硬拷贝上以图形方式显示分析数据的设施
循环、条件、用户定义的循环函数、输入和输出工具
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启动任何“R 项目”的分步指南
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定义问题——第一步也是最关键的一步是概述你希望通过数据分析解决的问题以及你希望最终实现的可能解决方案。
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收集数据——数据收集是一个非常关键的步骤，并不像看起来那么容易。这个过程需要时间和精力。没有数据集包含你期望的数据，并且涉及搜索、排列、重新排列和最终组装。
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清理数据——如果你希望结果保持一致，则必须确保已正确完成数据清理。从本质上讲，数据清洗从数据集合中删除了不必要的和重复的数据。
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分析数据——在这个阶段，你必须检测数据收集中的趋势和模式，对它们进行相应的分组，并了解数据的行为。
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数据建模——在这一步中，数据分为两部分——一个用于训练和模型开发，另一个用于测试。
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优化和部署模型——在这一步中，模型被即兴发挥以提高准确性和效率，以确保获得最优化的结果。
到目前为止，很明显，R 编程语言具有巨大的潜力来提升你在数据科学和分析方面的知识。在下一节中，我们将讨论一些最热门的R 项目主题，你可以利用这些主题来掌握机器学习和数据科学方面的技能。
1. 情绪分析
情感分析是分析词语以确定具有不同极性（正面、负面或中性）的观点和情绪的过程。该方法也被称为极性检测和意见挖掘。在这种分类中，数据（情感）被分为不同的类别；这些类别可能是二元的（正面的和负面的）、中性的或多重的（快乐的、悲伤的、愤怒的等等）。
那么，它有什么用呢？嗯，情感分析的过程可以用来确定反映在网站、社交媒体提要、文档等中的观点的性质。情感分析项目可以使用“janeaustenr”包的数据集构建在“R”中.
2.优步数据分析
机器学习的一个重要组成部分是数据讲故事。它可以帮助公司了解各种运营的背景和背景。数据可视化帮助公司理解复杂的数据集，进而帮助他们做出决策。
Uber 分析项目是一个数据可视化项目，其中 R 及其库用于分析参数或变量，例如一天中的行程或一年中的每月行程。这些针对不同年度时间范围的可视化是使用“纽约市数据集中的优步皮卡”创建的。该项目需要导入的基本R 库和包包括 –“ggplot2”、“ggthemes”、“lubridate”、“dplyr”、“tidyr”、“DT”和“scales”。
3.电影推荐系统
你有没有想过 Netflix 如何推荐立即吸引你的类型的电影和网络连续剧？Netflix 和 Amazon Prime 等不同的流媒体平台使用推荐系统；它使用过滤过程根据用户的偏好、观看模式和浏览历史来推荐内容。用户的浏览数据为推荐系统提供输入。
虽然基于内容的推荐系统会推荐与你过去看过的电影相似的电影，但协同过滤推荐会针对具有相同偏好和观看历史的其他用户提供建议。可以使用“MovieLens 数据集”和“ggplot2”、“recommenderlab”、“data.table”和“reshape2”包在 R 中构建推荐系统。
4.客户细分
客户细分是最重要的R 项目主题之一。每当公司需要识别和定位最具潜力的客户群时，客户细分方法就派上用场了。在这种方法中，客户群根据年龄、性别、兴趣和消费习惯等与市场相关的一些相似特征进行划分和聚类。
这是公司制定营销策略的有效方式，同时将投资相关风险降至最低。公司收集的数据有助于他们更深入地了解最终获得更高利润的个人客户的偏好和要求。R 中的客户细分项目利用算法 K-means 聚类来聚类未标记的数据集和“商城客户数据集”。
5.信用卡欺诈检测
R 编程语言在检测欺诈性信用卡交易方面找到了另一种应用。在这个项目中，使用了各种机器学习算法来区分伪造交易和真实交易。R 中的信用卡检测项目利用了多种算法，例如逻辑回归、决策树、梯度提升分类器和人工神经网络。
Card Transactions 数据集用于 R 中的信用卡欺诈检测项目；该数据集包含欺诈交易和真实交易。该项目有以下步骤——导入包含信用卡交易的数据集、探索数据、操作和结构化数据、建模数据、在逻辑回归算法中拟合模型，最后实现决策树、人工神经网络和梯度提升模型。
6. 葡萄酒偏好预测
品酒本身就是一项独特的职业。根据他们过去的偏好来预测客户可能喜欢什么是非常具有挑战性的。但是，如果事先确定了顾客的口味和偏好，餐厅就更容易向顾客推荐葡萄酒；这是可以应用 R 机器学习项目的地方。葡萄酒的物理化学特性可用于数据挖掘过程并识别客户的偏好。这个特殊的 R 机器学习项目利用了 Wine Quality Dataset。
葡萄酒偏好预测项目中采用的方法可以应用于类似的产品，以模拟客户的口味，从而帮助进行目标营销。R 的另一个应用是通过将物理化学参数作为输入变量来确定葡萄酒的质量来预测葡萄酒的质量。
概括
在本文中，我们讨论了一些可用于在数据科学中构建概念的最佳R 项目想法。创建准确的模型需要大量数据；一些研究人员、个人和组织共享他们的工作，这些工作很容易获得，并且可以为你提供可以在项目中使用的数据集。我们希望这些R 项目主题将帮助你展示你在工业设置中的技能。
R项目的常规目录结构是什么？
除了制作项目外，如何构建项目目录以有效处理和提高用户的可读性也很重要。以下是你必须在其中保存文件的 R 项目的理想结构： 第一个文件夹应该是 Data 文件夹，它将保存你项目的所有源文件。脚本文件夹将包含所有 R 脚本和扩展名为.Rmd和.R的文件。此文件夹将进一步具有以下子文件夹。Files 文件夹将保存所有扩展名为.Rmd和.R的文件。这些文件也称为Rmarkdown文件。Functions 文件夹是可选的。如果你创建了任何自定义函数，你可以将其文件存储在此文件夹中。当你在一个项目中使用大量分析文件时，Analysis 文件夹会很有用。你可以将原始 R 脚本存储在此文件夹中。
为什么 R 在创建项目时很受欢迎？
R 是一种流行的语言，广泛用于多个领域。如果你有统计背景，对你来说它甚至比 Python 容易得多。下面列出了 R 语言的一些应用： R 在金融领域非常流行，因为它提供了一个高级统计套件来执行所有金融任务。就像金融一样，银行系统也使用 R 语言进行风险分析，如信用风险建模。R 有一些内置的功能和包，允许用户分析不同类型的数据集。医疗保健和社交媒体等其他领域也将 R 用于多种用途。
什么是 ShinyR，它的意义是什么？
ShinyR 是 R 语言的一个开源包，它提供了一个强大的 Web 框架，用于开发交互式 Web 应用程序和项目。使用 ShinyR，你可以将分析转换为 Web 应用程序，而无需使用 HTML、CSS 或 JavaScript 等著名的 Web 技术。尽管它是一个如此强大的工具，但它很容易学习和暗示。
使用 ShinyR 开发的应用程序可以扩展为与 HTML 小部件、CSS 主题和 JavaScript 操作一起有效使用。此外，使用 ShinyR，你可以在网页上托管独立的应用程序，也可以将它们嵌入到 Rmarkdown 文档中。
随着大数据时代的到来，数据作为一种重要的资产，其价值日益彰显。让读者理解数据，掌
握描述数据的方法，并能够进行统计分析，是本书的价值所在。
送书
本书亮点
1.从R语言的下载与安装讲起，真正实现零基础学习统计分析。
2.详细介绍R 语言中数据管理及预处理操作方法，辅以大量实例，通俗易懂，富有趣味性。
3.从数据选择、数据清洗、数据处理到数据可视化，全流程专业讲解，理论基础与实用性并重。
4.每章设有课后习题，学习巩固两不误；详细答案讲解，解决学习路上的所有疑惑。
5.超完整数据打包文件、课程讲解PPT课件、软件包、案例代码，“保姆式”服务。
本书围绕经典的统计方法与 R 语言工具，从基本的统计描述分析方法出发，讲解了参数估计与假设检验、线性回归、逻辑回归、降维分析方法，每一章重点介绍一种经典方法或统计模型，对其基本定义、模型形式、统计方法的推导与解读等都给出了细致的讲解。京东自营购买链接 (https://item.jd.com/13422394.html) 此外，为了将理论与实践紧密结合，本书每一章均提供了不同业务场景下的R语言编程实例，帮助读者练习巩固。本书适合相关学科本科生及研究生，以及对数据分析及建模感兴趣的读者。