CHOCOLATE RATING ANALYSIS
Muhammad Rifki Hartanto
2022-05-15
#Description Chocolate is a food product made from roasted cacao bean and it is available as a liquid, solid, or flavoring agent in other foods. Each chocolate is evaluated or rated from a combination of both objective qualities and subjective interpretation. But there is a question, is the good chocolate contains pure cocoa powder ? or is the best rating also has good flavor?
dataset link: here #1 Data extraction import libraries
read house dataset and colums
choco1 <- read.csv("chocolate_ratings.csv")
dim(choco1)## [1] 2530 10summary(choco1)## REF Company..Manufacturer. Company.Location Review.Date
## Min. : 5 Length:2530 Length:2530 Min. :2006
## 1st Qu.: 802 Class :character Class :character 1st Qu.:2012
## Median :1454 Mode :character Mode :character Median :2015
## Mean :1430 Mean :2014
## 3rd Qu.:2079 3rd Qu.:2018
## Max. :2712 Max. :2021
## Country.of.Bean.Origin Specific.Bean.Origin.or.Bar.Name Cocoa.Percent
## Length:2530 Length:2530 Length:2530
## Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## Ingredients Most.Memorable.Characteristics Rating
## Length:2530 Length:2530 Min. :1.000
## Class :character Class :character 1st Qu.:3.000
## Mode :character Mode :character Median :3.250
## Mean :3.196
## 3rd Qu.:3.500
## Max. :4.000head(choco1)## REF Company..Manufacturer. Company.Location Review.Date
## 1 2454 5150 U.S.A. 2019
## 2 2458 5150 U.S.A. 2019
## 3 2454 5150 U.S.A. 2019
## 4 2542 5150 U.S.A. 2021
## 5 2546 5150 U.S.A. 2021
## 6 2546 5150 U.S.A. 2021
## Country.of.Bean.Origin Specific.Bean.Origin.or.Bar.Name Cocoa.Percent
## 1 Tanzania Kokoa Kamili, batch 1 76%
## 2 Dominican Republic Zorzal, batch 1 76%
## 3 Madagascar Bejofo Estate, batch 1 76%
## 4 Fiji Matasawalevu, batch 1 68%
## 5 Venezuela Sur del Lago, batch 1 72%
## 6 Uganda Semuliki Forest, batch 1 80%
## Ingredients Most.Memorable.Characteristics Rating
## 1 3- B,S,C rich cocoa, fatty, bready 3.25
## 2 3- B,S,C cocoa, vegetal, savory 3.50
## 3 3- B,S,C cocoa, blackberry, full body 3.75
## 4 3- B,S,C chewy, off, rubbery 3.00
## 5 3- B,S,C fatty, earthy, moss, nutty,chalky 3.00
## 6 3- B,S,C mildly bitter, basic cocoa, fatty 3.25str(choco1)## 'data.frame': 2530 obs. of 10 variables:
## $ REF : int 2454 2458 2454 2542 2546 2546 2542 797 797 1011 ...
## $ Company..Manufacturer. : chr "5150" "5150" "5150" "5150" ...
## $ Company.Location : chr "U.S.A." "U.S.A." "U.S.A." "U.S.A." ...
## $ Review.Date : int 2019 2019 2019 2021 2021 2021 2021 2012 2012 2013 ...
## $ Country.of.Bean.Origin : chr "Tanzania" "Dominican Republic" "Madagascar" "Fiji" ...
## $ Specific.Bean.Origin.or.Bar.Name: chr "Kokoa Kamili, batch 1" "Zorzal, batch 1" "Bejofo Estate, batch 1" "Matasawalevu, batch 1" ...
## $ Cocoa.Percent : chr "76%" "76%" "76%" "68%" ...
## $ Ingredients : chr "3- B,S,C" "3- B,S,C" "3- B,S,C" "3- B,S,C" ...
## $ Most.Memorable.Characteristics : chr "rich cocoa, fatty, bready" "cocoa, vegetal, savory" "cocoa, blackberry, full body" "chewy, off, rubbery" ...
## $ Rating : num 3.25 3.5 3.75 3 3 3.25 3.5 3.5 3.75 2.75 ...#2 explonary data analysis ## plot distribution of rating (boxplot)
choco1$Review.Date <- factor(choco1$Review.Date)
choco1$REF <- factor(choco1$REF)
choco1$Company..Manufacturer. <- factor(choco1$Company..Manufacturer.)
choco1$Company.Location <- factor(choco1$Company.Location)
choco1$Country.of.Bean.Origin <- factor(choco1$Country.of.Bean.Origin)
choco1$Specific.Bean.Origin.or.Bar.Name <- factor(
choco1$Specific.Bean.Origin.or.Bar.Name)
choco1$Cocoa.Percent <-as.numeric(sub("%","",choco1$Cocoa.Percent,
fixed=TRUE))/100
head(choco1)## REF Company..Manufacturer. Company.Location Review.Date
## 1 2454 5150 U.S.A. 2019
## 2 2458 5150 U.S.A. 2019
## 3 2454 5150 U.S.A. 2019
## 4 2542 5150 U.S.A. 2021
## 5 2546 5150 U.S.A. 2021
## 6 2546 5150 U.S.A. 2021
## Country.of.Bean.Origin Specific.Bean.Origin.or.Bar.Name Cocoa.Percent
## 1 Tanzania Kokoa Kamili, batch 1 0.76
## 2 Dominican Republic Zorzal, batch 1 0.76
## 3 Madagascar Bejofo Estate, batch 1 0.76
## 4 Fiji Matasawalevu, batch 1 0.68
## 5 Venezuela Sur del Lago, batch 1 0.72
## 6 Uganda Semuliki Forest, batch 1 0.80
## Ingredients Most.Memorable.Characteristics Rating
## 1 3- B,S,C rich cocoa, fatty, bready 3.25
## 2 3- B,S,C cocoa, vegetal, savory 3.50
## 3 3- B,S,C cocoa, blackberry, full body 3.75
## 4 3- B,S,C chewy, off, rubbery 3.00
## 5 3- B,S,C fatty, earthy, moss, nutty,chalky 3.00
## 6 3- B,S,C mildly bitter, basic cocoa, fatty 3.25ggplot( data = choco1,
aes (x = Cocoa.Percent,
y = Rating,
color = "red" )) +
geom_boxplot(position = "dodge") +
ggtitle("boxplot chocolate rating by cocoa percent")
bean origin and company location
Assume: 3.75 Rating and 80% of cocoa percentage
flavors <- clean_names(choco1)
head(flavors)## ref company_manufacturer company_location review_date country_of_bean_origin
## 1 2454 5150 U.S.A. 2019 Tanzania
## 2 2458 5150 U.S.A. 2019 Dominican Republic
## 3 2454 5150 U.S.A. 2019 Madagascar
## 4 2542 5150 U.S.A. 2021 Fiji
## 5 2546 5150 U.S.A. 2021 Venezuela
## 6 2546 5150 U.S.A. 2021 Uganda
## specific_bean_origin_or_bar_name cocoa_percent ingredients
## 1 Kokoa Kamili, batch 1 0.76 3- B,S,C
## 2 Zorzal, batch 1 0.76 3- B,S,C
## 3 Bejofo Estate, batch 1 0.76 3- B,S,C
## 4 Matasawalevu, batch 1 0.68 3- B,S,C
## 5 Sur del Lago, batch 1 0.72 3- B,S,C
## 6 Semuliki Forest, batch 1 0.80 3- B,S,C
## most_memorable_characteristics rating
## 1 rich cocoa, fatty, bready 3.25
## 2 cocoa, vegetal, savory 3.50
## 3 cocoa, blackberry, full body 3.75
## 4 chewy, off, rubbery 3.00
## 5 fatty, earthy, moss, nutty,chalky 3.00
## 6 mildly bitter, basic cocoa, fatty 3.25best_cocoa_origin <- flavors %>%
select(rating,cocoa_percent,specific_bean_origin_or_bar_name,
country_of_bean_origin, company_location) %>%
filter(rating >= 3.75, cocoa_percent >= 0.8) %>%
group_by(country_of_bean_origin)
head(best_cocoa_origin)## # A tibble: 6 x 5
## # Groups: country_of_bean_origin [6]
## rating cocoa_percent specific_bean_origin_o~ country_of_bean~ company_location
## <dbl> <dbl> <fct> <fct> <fct>
## 1 3.75 0.8 Peru, Awagum bar Peru Amsterdam
## 2 3.75 0.8 Carenero Superior Venezuela Scotland
## 3 3.75 0.8 Vanua Levu, Matasawale~ Fiji U.S.A.
## 4 3.75 0.8 Dominican Republic Dominican Repub~ U.S.A.
## 5 3.75 0.82 Upala, Batch 12 Costa Rica U.S.A.
## 6 3.75 0.8 Fortissima Ecuador Franceggplot(data = best_cocoa_origin) +
geom_col(mapping = aes(x = country_of_bean_origin, y = cocoa_percent,
color = rating, fill = company_location),
position = "dodge") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90)) +
labs(title = "Best Cocoa Bean Origin", x = "Bean Origin")
##Cocoa percent and rating corellation
ggplot(choco1, aes(Rating, Cocoa.Percent, na.rm = TRUE)) +
geom_point(color="#69b3a2")+
theme_minimal()+
scale_fill_continuous(type = "viridis") +
ggtitle("Cocoa percent and rating corellation")+
xlab("Rating") +
ylab("Cocoa percent")+
geom_smooth(method=lm)## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
##Average chokolate rating by cocoa percent
rating_percent <- select(choco1, 7,10)
avg_rating_percent <- rating_percent %>%
group_by(Cocoa.Percent) %>%
summarise_at(vars(Rating), list(avg_rating = mean))
ggplot( data = avg_rating_percent,
aes (x = Cocoa.Percent,
y = avg_rating,
color = "red" )) +
geom_boxplot() +
geom_point(position = "jitter",
color= "blue",
alpha= 0.2) +
ggtitle("Average chokolate rating by cocoa percent")
##Most memorable ingredients characteristic with chocolate bars
head(choco1)## REF Company..Manufacturer. Company.Location Review.Date
## 1 2454 5150 U.S.A. 2019
## 2 2458 5150 U.S.A. 2019
## 3 2454 5150 U.S.A. 2019
## 4 2542 5150 U.S.A. 2021
## 5 2546 5150 U.S.A. 2021
## 6 2546 5150 U.S.A. 2021
## Country.of.Bean.Origin Specific.Bean.Origin.or.Bar.Name Cocoa.Percent
## 1 Tanzania Kokoa Kamili, batch 1 0.76
## 2 Dominican Republic Zorzal, batch 1 0.76
## 3 Madagascar Bejofo Estate, batch 1 0.76
## 4 Fiji Matasawalevu, batch 1 0.68
## 5 Venezuela Sur del Lago, batch 1 0.72
## 6 Uganda Semuliki Forest, batch 1 0.80
## Ingredients Most.Memorable.Characteristics Rating
## 1 3- B,S,C rich cocoa, fatty, bready 3.25
## 2 3- B,S,C cocoa, vegetal, savory 3.50
## 3 3- B,S,C cocoa, blackberry, full body 3.75
## 4 3- B,S,C chewy, off, rubbery 3.00
## 5 3- B,S,C fatty, earthy, moss, nutty,chalky 3.00
## 6 3- B,S,C mildly bitter, basic cocoa, fatty 3.25charac_list <- as.list(choco1$Most.Memorable.Characteristics)
string <- toString(charac_list)
data_frame <- data.frame(x = string )
top <- data_frame %>% separate_rows (x, sep = ",")
top <- top %>%
group_by(x) %>%
summarise(number = n())
wordcloud2(top)top5 <- head(top[order(top$number, decreasing= T),], n = 5)
ggplot(top5, aes(x = reorder(x, -number), y=number)) +
geom_bar(stat = "identity", width=0.2, color="#69b3a2", fill="#69b3a2") +
theme_minimal()+
ggtitle("Top5 of the most memorable ingredients characteristic with chocolate bars")+
xlab("Features/ingredients") +
ylab("Quantity")+
coord_flip()
#3 data preprocessing ## data cleansing remove outlier using quartile
data <- choco1[,7:10]
data[is.na(data)] = 0
dim(data)## [1] 2530 4head(data)## Cocoa.Percent Ingredients Most.Memorable.Characteristics Rating
## 1 0.76 3- B,S,C rich cocoa, fatty, bready 3.25
## 2 0.76 3- B,S,C cocoa, vegetal, savory 3.50
## 3 0.76 3- B,S,C cocoa, blackberry, full body 3.75
## 4 0.68 3- B,S,C chewy, off, rubbery 3.00
## 5 0.72 3- B,S,C fatty, earthy, moss, nutty,chalky 3.00
## 6 0.80 3- B,S,C mildly bitter, basic cocoa, fatty 3.25quartiles <- quantile(data$Cocoa.Percent, probs=c(.25, .75), na.rm = TRUE)
IQR <- IQR(data$Cocoa.Percent)
Lower <- quartiles[1] - 1.5*IQR
Upper <- quartiles[2] + 1.5*IQR
data_no_outlier <- subset(data,
data$Cocoa.Percent > Lower &
data$Cocoa.Percent < Upper)
dim(data_no_outlier)## [1] 2206 4ggplot( data = data_no_outlier,
aes (x = Cocoa.Percent,
y = Rating,
color = "red" )) +
geom_boxplot() +
ggtitle("boxplot chocolate rating by cocoa percent")
#3 training and testing
data_no_outlier$Ingredients <- NULL
data_no_outlier$Most.Memorable.Characteristics <- NULL
data_no_outlier## Cocoa.Percent Rating
## 1 0.760 3.25
## 2 0.760 3.50
## 3 0.760 3.75
## 4 0.680 3.00
## 5 0.720 3.00
## 7 0.680 3.50
## 8 0.700 3.50
## 10 0.700 2.75
## 11 0.700 2.75
## 12 0.700 3.00
## 13 0.700 3.00
## 14 0.700 3.25
## 15 0.700 3.25
## 16 0.700 3.25
## 17 0.700 3.50
## 18 0.700 3.75
## 19 0.700 4.00
## 21 0.700 2.75
## 22 0.700 3.50
## 23 0.700 3.50
## 24 0.700 3.75
## 25 0.700 4.00
## 26 0.700 2.75
## 27 0.700 3.00
## 28 0.700 3.50
## 29 0.700 3.50
## 31 0.700 3.50
## 33 0.700 4.00
## 34 0.700 3.75
## 35 0.700 3.75
## 36 0.740 3.25
## 37 0.700 3.50
## 41 0.720 3.50
## 42 0.700 2.50
## 43 0.700 2.75
## 44 0.700 2.75
## 45 0.700 3.00
## 47 0.700 3.00
## 48 0.700 3.00
## 49 0.750 2.75
## 50 0.750 2.75
## 51 0.750 3.75
## 52 0.750 2.50
## 53 0.750 2.50
## 54 0.650 2.75
## 55 0.750 2.75
## 56 0.750 3.00
## 57 0.750 3.50
## 58 0.700 3.50
## 59 0.700 3.50
## 60 0.700 3.50
## 61 0.700 3.50
## 72 0.700 3.00
## 73 0.700 3.00
## 74 0.700 3.50
## 75 0.700 3.75
## 76 0.700 2.75
## 77 0.700 3.00
## 78 0.700 3.00
## 79 0.700 3.75
## 80 0.700 4.00
## 81 0.700 4.00
## 82 0.700 2.75
## 84 0.700 3.00
## 86 0.700 3.00
## 87 0.700 3.50
## 88 0.720 3.25
## 89 0.730 3.50
## 90 0.640 3.00
## 91 0.660 3.25
## 92 0.750 3.25
## 94 0.700 3.25
## 95 0.680 3.50
## 96 0.660 3.75
## 97 0.700 3.00
## 98 0.700 3.00
## 99 0.700 3.50
## 100 0.700 3.50
## 102 0.700 3.75
## 103 0.700 3.75
## 104 0.700 3.00
## 105 0.700 3.00
## 106 0.700 3.00
## 107 0.750 3.50
## 108 0.700 2.75
## 111 0.750 3.75
## 113 0.750 3.25
## 114 0.750 3.00
## 115 0.750 3.50
## 116 0.750 3.00
## 117 0.750 3.25
## 118 0.720 2.50
## 119 0.750 2.75
## 120 0.750 3.00
## 121 0.750 3.00
## 122 0.750 2.75
## 123 0.700 3.25
## 124 0.700 3.50
## 125 0.680 3.50
## 126 0.700 3.50
## 127 0.750 3.50
## 128 0.700 3.75
## 129 0.700 3.75
## 130 0.700 4.00
## 131 0.700 3.25
## 132 0.700 3.25
## 133 0.700 3.25
## 134 0.730 3.25
## 135 0.700 3.50
## 136 0.730 3.50
## 137 0.700 3.50
## 138 0.700 3.50
## 139 0.700 3.75
## 140 0.700 3.75
## 141 0.700 3.75
## 142 0.700 4.00
## 143 0.700 4.00
## 144 0.700 3.50
## 145 0.700 3.50
## 146 0.730 3.50
## 147 0.700 3.50
## 148 0.700 4.00
## 149 0.700 4.00
## 150 0.700 3.00
## 151 0.700 4.00
## 152 0.700 3.00
## 153 0.700 3.25
## 154 0.700 3.00
## 155 0.700 3.25
## 156 0.700 3.50
## 157 0.700 3.50
## 158 0.720 3.75
## 159 0.720 1.75
## 160 0.750 2.50
## 161 0.720 2.75
## 163 0.750 3.00
## 164 0.720 3.25
## 166 0.720 3.25
## 167 0.720 3.25
## 168 0.720 3.50
## 169 0.720 3.75
## 170 0.720 2.75
## 171 0.720 4.00
## 172 0.720 3.75
## 173 0.720 3.25
## 174 0.720 2.75
## 175 0.720 3.25
## 176 0.720 3.25
## 177 0.720 3.50
## 178 0.750 2.50
## 179 0.700 3.00
## 180 0.770 3.75
## 181 0.720 3.75
## 182 0.700 3.75
## 183 0.680 3.75
## 184 0.700 3.00
## 185 0.770 2.75
## 186 0.700 3.00
## 187 0.700 3.00
## 188 0.700 3.50
## 189 0.700 2.50
## 190 0.700 3.00
## 191 0.700 2.50
## 192 0.700 2.50
## 193 0.700 3.00
## 195 0.700 3.50
## 196 0.700 3.00
## 197 0.700 2.75
## 198 0.700 3.50
## 199 0.720 2.50
## 201 0.720 3.25
## 202 0.700 3.25
## 203 0.700 3.50
## 204 0.700 3.75
## 205 0.700 4.00
## 206 0.700 3.50
## 207 0.720 3.50
## 210 0.650 3.25
## 211 0.650 3.50
## 212 0.700 3.75
## 213 0.700 2.25
## 214 0.730 3.00
## 215 0.720 3.25
## 217 0.700 2.75
## 218 0.700 2.75
## 220 0.640 2.75
## 221 0.640 2.75
## 222 0.640 2.75
## 223 0.710 3.50
## 224 0.700 3.25
## 225 0.700 3.50
## 226 0.700 3.50
## 227 0.750 3.25
## 228 0.700 3.75
## 230 0.780 3.00
## 232 0.720 3.00
## 233 0.720 3.00
## 234 0.720 3.00
## 235 0.720 3.75
## 236 0.720 4.00
## 237 0.740 3.50
## 238 0.740 3.50
## 239 0.740 3.50
## 240 0.730 4.00
## 242 0.700 3.25
## 243 0.740 3.25
## 244 0.640 3.50
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rows <-dim(data_no_outlier)[1]
rows## [1] 2206column <- dim(data_no_outlier)[2]
column## [1] 2train <- sample (rows, rows* 0.8)
train_data <- data_no_outlier[train,]
test_data <- data_no_outlier[-train,]#4 modelling
slr <- lm(formula = Rating~Cocoa.Percent,
data = train_data)#5 evaluation ##predict rating
actual <- test_data$Rating
pred.slr <- predict(slr, test_data)
rating_df <- data.frame(actual, pred.slr
)##plot slr
ggplot(rating_df,
aes (x = actual,
y= pred.slr)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = lm) +
labs(x = "actual", y = "prediction")## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
#predict error
performance <- function(prediction, actual, nama_method){
error <- prediction - actual
squarred_error <- error^2
mean_squarred_error <- mean(squarred_error)
root_mean_squarred_error <- sqrt(mean_squarred_error)
r <- cor(prediction, actual)
result <- paste("method :", nama_method,
"\nMSE :", round(root_mean_squarred_error,3),
"\nRMSE :", round(r,3)) #pembulatan decimal
cat(result)
}
performance(pred.slr, actual, "simple linear regression")## method : simple linear regression
## MSE : 0.433
## RMSE : 0.102