Kumpulan Proyek R Untuk Pemula

By | February 19, 2022
Print Friendly, PDF & Email
165 Views

Kumpulan Proyek R Untuk Pemula – R dapat digunakan untuk berbagai studi statistik seperti uji statistik standar, pemodelan linier dan non-linier, klasifikasi, pengelompokan, analisis deret waktu, dan banyak lagi. Hal ini sangat extensible dan dapat digunakan untuk teknik grafis serta visualisasi data. R menawarkan rute Open Source untuk penelitian yang berhubungan dengan metodologi statistik. R dapat dikompilasi dan dijalankan pada platform UNIX yang berbeda, Windows, dan macOS.

Mengapa “R” Populer di Data Science? 

Pengolahan dataset secara manual untuk menghasilkan keluaran itu kegiatan yang membosankan, memakan waktu, dan sebagian besar rawan kesalahan. Namun, dengan bantuan bahasa R, program analisis data dapat dibuat khusus sesuai dengan kepentingan perusahaan sehingga mengurangi pekerjaan manual, meningkatkan kecepatan dan efisiensi, dan memberikan hasil yang optimal.

Selain fungsi seperti if-else, for, dan while, R memiliki beberapa fitur dan paket bawaan yang memungkinkan pengguna untuk menganalisis berbagai jenis kumpulan data. Fungsi dan fitur ini telah menjadikan pemrograman R sebagai alat standar dan mudah dipahami di antara Data Scientists.. Diberikan di bawah ini adalah beberapa kumpulan data yang dapat dianalisis menggunakan konsep analisis data R:

  • List – Dataset ini adalah sekelompok tipe data yang berbeda dan dapat menambahkan variabel seperti Variabel Kategori, Variabel Kontinu, dan Nilai yang Hilang.
  • Vector – R dapat digunakan untuk mempelajari dan menganalisis vektor individu seperti angka dan bilangan bulat atau kombinasi dari dua atau lebih jenis vektor dalam kumpulan data.
  • Matrics– Bahasa R dapat melakukan analisis dataset dua dimensi seperti dalam matriks.

Bagaimana “R” Digunakan dalam Ilmu Data? 

Mengapa R untuk Ilmu Data? Tujuan utama menggunakan R dalam analitik data adalah untuk memiliki pemahaman dasar tentang kumpulan data dan strukturnya; ini dicapai melalui meringkas dan memvisualisasikan kumpulan data melalui bahasa pemrograman R. Jenis analisis data seperti ini disebut sebagai analisis data eksplorasi. Intinya, ini membantu kita mengidentifikasi asal data, mengembangkan algoritme untuk interpretasi data yang tepat, dan mendapatkan representasi visual yang rumit.

See also  Cara Mudah Split Dataset

Oleh karena itu, R paling sering lebih disukai untuk analisis data daripada bahasa pemrograman lain, memberi kalian alasan lain untuk menjelajahi berbagai ide proyek R . Empat bagian utama ‘R’ adalah:

  • Konsol R – untuk menulis kode
  • Skrip R – menyediakan antarmuka untuk menulis kode
  • Lingkungan R – data eksternal seperti variabel, vektor, dan fungsi dapat ditambahkan di sini
  • Output grafis – Representasi grafis dari data dapat divisualisasikan di sini
    • R adalah kumpulan fasilitas perangkat lunak yang terintegrasi untuk manipulasi, perhitungan, dan visualisasi grafis data. Ini adalah perangkat lunak analisis data yang dikembangkan dengan baik, koheren, dan sistematis yang menyediakan:
    • Fasilitas yang efisien untuk menangani dan menyimpan data
    • Operator untuk perhitungan matriks dan array
    • Seperangkat alat perantara yang besar, terkonsolidasi, dan terorganisir dengan baik untuk menganalisis data
    • Fasilitas untuk tampilan grafis dari data yang dianalisis, baik di layar maupun di hardcopy
    • Loop, conditional, fungsi berulang yang ditentukan pengguna, fasilitas input, dan output

Kalian bisa baca buku belajar Statistik dengan R

Panduan Langkah demi Langkah untuk Memulai “Proyek R” apa pun 

  • Mendefinisikan masalah – Langkah pertama dan paling kritis adalah menguraikan pertanyaan yang ingin kalian jawab melalui analisis data dan kemungkinan solusi yang ingin kalian capai di akhir.
  • Mengumpulkan data – Pengumpulan data adalah langkah yang sangat penting dan tidak semudah kelihatannya. Prosesnya membutuhkan waktu dan tenaga. Jika kita menemui dataset tidak seperti yang kalian harapkan maka perlu menyesuaikan dataset.
  • Membersihkan data – Jika kalian ingin hasil konsisten, kalian harus memastikan bahwa cleaning data telah dilakukan dengan benar. Intinya, cleaning data menghilangkan data yang tidak perlu dan duplikat dari pengumpulan data.
  • Menganalisis data – Pada tahap ini, kalian harus mendeteksi tren dan pola dalam pengumpulan data, mengelompokkannya sesuai, dan memahami perilaku data.
  • Pemodelan data – Pada langkah ini, data dibagi menjadi dua bagian – satu untuk pelatihan dan pengembangan model, dan yang lainnya untuk pengujian.
  • Mengoptimalkan dan menerapkan model – Pada langkah ini, model diimprovisasi untuk akurasi dan efisiensi, guna memastikan hasil yang paling optimal.

Ide dan Topik Proyek R

Sekarang, cukup jelas bahwa bahasa pemrograman R memiliki potensi besar untuk meningkatkan pengetahuan kalian dalam data science  dan Analisis. Di bagian berikut, kita akan membahas beberapa topik proyek R paling trending yang dapat kalian manfaatkan untuk menguasai keterampilan tersebut.

See also  Cara kerja Sistem rekomendasi

1. Analisis Sentimen 

Analisis sentimen adalah proses menganalisis kata-kata untuk memastikan pendapat dan sentimen yang memiliki polaritas berbeda – positif, negatif, atau netral. Metode ini juga dikenal dengan nama deteksi polaritas dan penambangan opini. Dalam klasifikasi jenis ini, data (sentimen) dikategorikan ke dalam kelas yang berbeda; kelas-kelas ini mungkin biner (positif dan negatif), netral atau ganda (senang, sedih, marah, dan sebagainya).

Jadi, apa gunanya? Nah, proses analisis sentimen dapat digunakan untuk menentukan sifat opini yang tercermin di situs web, umpan media sosial, dokumen, dll. Proyek analisis sentimen dapat dibangun di “R”, dengan menggunakan kumpulan data paket “janeaustenr” .

2. Analisis Data Uber 

Komponen penting dari Machine Learning adalah data storytelling; ini membantu perusahaan untuk memahami latar belakang dan konteks berbagai operasi. Visualisasi data membantu perusahaan dalam memahami kumpulan data yang kompleks, yang, pada gilirannya, membantu mereka membuat keputusan.

Proyek Analisis Uber adalah proyek dalam visualisasi data, di mana R dan perpustakaannya digunakan untuk menganalisis parameter atau variabel seperti perjalanan selama sehari, atau perjalanan bulanan dalam setahun. Visualisasi untuk kerangka waktu tahunan yang berbeda ini dibuat menggunakan ‘Uber Pickups in New York City Dataset.’ Pustaka dan paket R penting yang perlu diimpor untuk proyek ini termasuk –“ggplot2”, “ggthemes”, “lubridate”, “dplyr”, “tidyr”, “DT”, dan “scales”.

3. Sistem Rekomendasi Film 

Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana Netflix menyarankan film dan serial web dari genre yang menarik bagi Anda secara instan? Platform streaming yang berbeda seperti Netflix dan Amazon Prime menggunakan sesuatu yang dikenal sebagai Sistem Rekomendasi; ia menggunakan proses penyaringan untuk menyarankan konten berdasarkan preferensi pengguna, pola menonton, dan riwayat penelusuran. Data penelusuran pengguna memberikan masukan untuk Sistem Rekomendasi.

Sementara Sistem Rekomendasi berbasis konten menyarankan film yang mirip dengan apa yang kalian tonton di masa lalu, Rekomendasi Penyaringan Kolaboratif memberikan saran sehubungan dengan pengguna lain yang memiliki preferensi dan riwayat tontonan yang sama. Sistem Rekomendasi dapat dibangun di R menggunakan “MovieLens Dataset” dan paket – “ggplot2”, “recommenderlab”, ”data.table”, dan “reshape2”.

4. Segmentasi Pelanggan 

Segmentasi Pelanggan adalah salah satu topik proyek R yang paling penting. Kapan pun perusahaan perlu mengidentifikasi dan menargetkan basis pelanggan yang paling potensial, metode Segmentasi Pelanggan akan berguna. Dalam metode ini, basis pelanggan dibagi dan dikelompokkan menurut beberapa karakteristik serupa yang relevan dengan pasar seperti usia, jenis kelamin, minat, dan kebiasaan belanja.

See also  Menangani Error pada Install Package di RStudio

Ini adalah cara yang efisien bagi perusahaan untuk mengembangkan strategi pemasaran mereka dengan kemungkinan risiko terkait investasi yang minimal. Data yang dikumpulkan oleh perusahaan membantu mereka untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang preferensi dan persyaratan pelanggan individu yang pada akhirnya menuai keuntungan lebih tinggi. Proyek Segmentasi Pelanggan di R menggunakan algoritme pengelompokan K-means untuk mengelompokkan set data yang tidak berlabel dan “Dataset Pelanggan Mall”.

5. Deteksi Penipuan Kartu Kredit 

Bahasa pemrograman R menemukan aplikasi lain dalam mendeteksi penipuan transaksi kartu kredit. Dalam proyek ini, berbagai algoritma Pembelajaran Mesin digunakan yang dapat membedakan transaksi palsu dari yang asli. Proyek deteksi kartu kredit di R menggunakan beberapa algoritme seperti Regresi Logistik, Pohon Keputusan , Pengklasifikasi Peningkat Gradien, dan Jaringan Saraf Tiruan .

Kumpulan data Transaksi Kartu digunakan dalam proyek pendeteksian penipuan kartu kredit ini di R; kumpulan data ini berisi transaksi penipuan dan otentik. Proyek ini memiliki langkah-langkah berikut – mengimpor kumpulan data yang berisi transaksi kartu kredit, menjelajahi data, memanipulasi dan menyusun data, memodelkan data, menyesuaikan model dalam algoritma Regresi Logistik, dan terakhir, menerapkan Pohon Keputusan, Jaringan Saraf Tiruan , dan model Peningkat Gradien. 

6. Prediksi Preferensi Anggur 

Mencicipi anggur adalah profesi yang unik. Ini bisa sangat menantang untuk memprediksi apa yang mungkin disukai pelanggan, berdasarkan preferensi masa lalu mereka. Namun, akan lebih mudah bagi restoran untuk merekomendasikan anggur kepada pelanggan mereka jika selera dan preferensi mereka diidentifikasi sebelumnya; di sinilah proyek pembelajaran mesin R dapat diterapkan. Sifat fisikokimia anggur dapat digunakan untuk proses penambangan data dan mengidentifikasi preferensi pelanggan. Proyek pembelajaran mesin R khusus ini menggunakan Dataset Kualitas Anggur.

Pendekatan yang diambil dalam proyek Prediksi Preferensi Anggur dapat diterapkan pada produk serupa untuk memodelkan selera pelanggan, sehingga membantu dalam pemasaran sasaran. Aplikasi lain dari R dapat dalam memprediksi kualitas anggur dengan mengambil parameter fisikokimia sebagai variabel input untuk menentukan kualitas anggur.

Untuk setiap proyek diatas, nanti kita akan bahas satu-persatu

Leave a Reply

Your email address will not be published.




Enter Captcha Here :