Buổi 8: Quy trình Dự án Khoa học Dữ liệu và Triển khai trong R
Nội dung chi tiết
1. Quy trình Dự án Khoa học Dữ liệu từ A đến Z
Quy trình dự án khoa học dữ liệu:
Một dự án khoa học dữ liệu thường bao gồm các bước sau:
- Xác định vấn đề (Problem Definition): Hiểu rõ câu hỏi hoặc vấn đề cần giải quyết (ví dụ: dự đoán giá kim cương).
- Thu thập dữ liệu (Data Collection): Thu thập dữ liệu từ các nguồn (CSV, API, cơ sở dữ liệu, v.v.).
- Phân tích Dữ liệu Khám phá (EDA): Khám phá dữ liệu để hiểu đặc điểm, phát hiện vấn đề (đã học ở Buổi 4).
- Mô hình hóa (Modeling): Xây dựng và tối ưu mô hình (đã học ở Buổi 5-7).
- Đánh giá (Evaluation): Đánh giá hiệu suất mô hình (ví dụ: độ chính xác, RMSE).
- Triển khai (Deployment): Đưa mô hình vào sử dụng thực tế (báo cáo, ứng dụng web, API).
Tổ chức dự án trong R:
Sử dụng RStudio Projects để tổ chức mã, dữ liệu, và tài liệu một cách khoa học:
- Tạo một RStudio Project mới: File > New Project.
- Cấu trúc thư mục đề xuất:
data/: Lưu trữ dữ liệu gốc và dữ liệu đã xử lý.scripts/: Lưu trữ mã R.reports/: Lưu trữ báo cáo (R Markdown).models/: Lưu trữ mô hình đã huấn luyện.
2. Tạo Báo cáo Có thể Tái lập với R Markdown
R Markdown là gì?
R Markdown là một công cụ mạnh mẽ trong R, cho phép kết hợp mã R, kết quả (biểu đồ, bảng), và văn bản trong một tài liệu duy nhất. Báo cáo có thể được xuất ra dưới dạng HTML, PDF, hoặc Word.
Tạo một tài liệu R Markdown:
Trong RStudio: File > New File > R Markdown, sau đó chọn định dạng đầu ra (HTML, PDF, hoặc Word).
Ví dụ: Tạo báo cáo phân tích tập dữ liệu diamonds:
---
title: "Phân tích Dữ liệu Kim cương"
author: "Học viên"
date: "2025-04-02"
output: html_document
---
## Giới thiệu
Tài liệu này phân tích tập dữ liệu `diamonds` để hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến giá kim cương.
## Phân tích Dữ liệu Khám phá (EDA)
### Tải và kiểm tra dữ liệu
```{r}
library(ggplot2)
data(diamonds)
head(diamonds)
summary(diamonds)