R में नेटवर्क्ड डेटा का उपयोग करके Predictive Analytics

इस कोर्स में, आप R में नेटवर्क्ड डेटा का उपयोग करके अत्याधुनिक predictive analytics करना सीखेंगे। नेटवर्क एनालिटिक्स का उद्देश्य यह पूर्वानुमान लगाना है कि कोई नेटवर्क नोड किस श्रेणी का है, जैसे churner है या नहीं, fraudster है या नहीं, defaulter है या नहीं, आदि। इसे हासिल करने के लिए, हम चर्चा करेंगे कि नेटवर्क और उसकी अंतर्निहित संरचना से जानकारी को पूर्वानुमानात्मक तरीके से कैसे उपयोग करें। विशेष रूप से, हम featurization की अवधारणा प्रस्तुत करेंगे ताकि नेटवर्क फीचर्स को non-network फीचर्स के साथ जोड़ा जा सके, जिससे किसी भी resulting analytical मॉडल का प्रदर्शन बेहतर हो। इस कोर्स में, आप igraph पैकेज का उपयोग करके churn संदर्भ में ग्राहकों का एक नेटवर्क बनाएँगे और उसे लेबल करेंगे, और network learning की बुनियादें समझेंगे। इसके बाद, आप homophily, dyadicity और heterophilicity के बारे में जानेंगे, और देखेंगे कि इन्हें अपने नेटवर्क में मुख्य exploratory insights पाने के लिए कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है। अगला, आप igraph पैकेज की सुविधाओं का उपयोग करके विभिन्न नेटवर्क फीचर्स निकालेंगे, ताकि node-centric और पड़ोसी-आधारित दोनों तरह के नेटवर्क फीचर्स की गणना की जा सके। साथ ही, आप Google PageRank एल्गोरिदम का उपयोग करके नेटवर्क फीचर्स गणना करेंगे और उनके predictive power को अनुभवजन्य रूप से मान्य करेंगे। अंत में, हम आपको सिखाएँगे कि नेटवर्क से एक flat डेटासेट कैसे बनाएँ और उसे logistic regression और random forests का उपयोग करके विश्लेषित करें।