我在过去一个月如何用R开始我的数据科学之旅

Source: Dev.to

Introduction

在过去的一个月里，我决定认真投入数据科学，并设定了一个明确的目标：像专业人士一样使用 R 分析真实数据。
为了挑战自己，我完成了一个完整的电商分析项目。过程既苛刻、有时令人沮丧，却也极具成就感。下面是我的收获、进展以及为何这段为期一个月的经历成为我旅程的转折点。

Getting Started with R

起初 R 看起来有些陌生且令人望而生畏，但一旦使用合适的库，一切就变得自然了：

• dplyr 用于数据操作
• ggplot2 用于可视化
• readxl 和 read.csv 用于导入数据
• forecast 用于我的首次时间序列预测

使用管道操作符 %>% 编写流水线甚至变得很有趣——感觉像是一步步引导计算机完成清晰的思考过程。

Organizing the Project

一个重要的教训：良好的组织至关重要。我为分析的每一步创建了独立的脚本：

• data_import_cleaning.R – 数据导入与清洗
• sales_analysis.R – 销售分析
• product_insights.R – 产品洞察
• customer_segmentation.R – 客户细分
• seller_performance.R – 卖家表现
• logistics_delivery.R – 物流与配送
• service_quality.R – 服务质量
• predictions.R – 预测
• visualizations.R – 可视化

以及一个主控制脚本 main.R。
这种做法与专业数据分析师构建可复现工作流的方式相呼应。

Data Cleaning Challenges

项目涉及多种凌乱的问题：

• 日期格式不统一
• 数值以带逗号的文本形式存储
• 区域名称不一致
• 缺失值
• 合并多个数据源

解决这些问题让我更深入地了解真实数据集的特性以及如何让它们可用。

Analysis Performed

数据清洗完毕后，我开展了以下探索：

• 月度、季度和年度收入
• 畅销产品
• 客户细分（高端、标准、偶尔）
• 卖家表现
• 配送延迟
• 服务质量
• 配送延迟与取消订单之间的相关性

Visualizations

我制作了一系列图表，以揭示数据中隐藏的故事：

• 折线图
• 条形图
• 散点图
• 热力图

季节性模式显现，某些品类占据主导，且长时间的延迟明显导致更多取消。数字转化为可操作的洞察。

Time‑Series Forecasting

使用 auto.arima() 进行预测是最令人满意的部分之一。我将月度收入转化为时间序列并预测下个季度：

library(forecast)

# Convert monthly revenue to a ts object
revenue_ts <- ts(monthly_revenue, start = c(2023, 1), frequency = 12)

# Fit ARIMA model
model <- auto.arima(revenue_ts)

# Forecast next quarter (3 months)
forecast_vals <- forecast(model, h = 3)

print(forecast_vals)
plot(forecast_vals)

看到 R 基于历史数据生成未来值，让我真切感受到自己已经成为一名数据科学家。

Takeaways

这个项目不仅仅是一次作业，它是一次使用 R 的全方位数据科学沉浸式体验。我学会了：

• 清洗和结构化真实世界的数据
• 分析业务表现
• 构建有意义的可视化
• 创建预测模型
• 组织完整的分析工作流

最重要的是，这段为期一个月的旅程为我带来了信心和动力。说实话？这仅仅是个开始。