Analitik Prediktif menggunakan Data Berjejaring di R

Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara melakukan analitik prediktif terkini menggunakan data berjejaring di R. Tujuan analitik jejaring adalah memprediksi kelas tempat sebuah node jejaring berada, seperti pelanggan yang churn atau tidak, pelaku kecurangan atau tidak, kredit macet atau tidak, dan seterusnya. Untuk mencapai hal ini, kami membahas cara memanfaatkan informasi dari jejaring dan struktur dasarnya secara prediktif. Lebih spesifik, kami memperkenalkan konsep featurization sehingga fitur jejaring dapat ditambahkan ke fitur non-jejaring untuk meningkatkan kinerja model analitik apa pun yang dihasilkan. Dalam kursus ini, Anda akan menggunakan paket igraph untuk membangun dan memberi label sebuah jejaring pelanggan dalam konteks churn serta mempelajari dasar-dasar pembelajaran jejaring. Selanjutnya, Anda akan mempelajari homophily, dyadicity, dan heterophilicity, serta bagaimana ketiganya dapat digunakan untuk memperoleh wawasan eksploratif kunci dalam jejaring Anda. Berikutnya, Anda akan menggunakan fungsionalitas paket igraph untuk menghitung berbagai fitur jejaring guna memperoleh fitur jejaring yang berfokus pada node maupun berbasis tetangga. Selain itu, Anda akan menggunakan algoritma Google PageRank untuk menghitung fitur jejaring dan memvalidasi secara empiris daya prediktifnya. Terakhir, kami mengajarkan cara membangkitkan himpunan data datar dari jejaring dan menganalisisnya menggunakan regresi logistik dan random forests.