Analitica predittiva con dati di rete in R

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 09/2020

Impara a prevedere le etichette dei nodi nelle reti usando l'apprendimento di rete ed estraendo caratteristiche descrittive dalla rete.

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Descrizione del corso

In questo corso imparerai a eseguire analisi predittive all’avanguardia utilizzando dati di rete in R. L’obiettivo della network analytics è prevedere a quale classe appartiene un nodo della rete, ad esempio churner oppure no, frodatore oppure no, inadempiente oppure no, ecc. Per riuscirci, vedremo come sfruttare in modo predittivo le informazioni della rete e della sua struttura. In particolare, introdurremo l’idea di featurization, così da poter aggiungere le caratteristiche di rete alle caratteristiche non di rete, migliorando le prestazioni di qualunque modello analitico risultante. In questo corso userai il pacchetto igraph per generare ed etichettare una rete di clienti in uno scenario di churn e apprendere le basi del network learning. Poi conoscerai homophily, dyadicity e heterophilicity, e come usarle per ottenere intuizioni esplorative chiave sulla tua rete. Successivamente userai le funzionalità del pacchetto igraph per calcolare varie caratteristiche di rete, sia centrate sul nodo sia basate sui vicini. Inoltre, utilizzerai l’algoritmo PageRank di Google per calcolare caratteristiche di rete e verificarne empiricamente la capacità predittiva. Infine, ti mostreremo come generare un insieme di dati piatto a partire dalla rete e analizzarlo con regressione logistica e random forests.

Prerequisiti

Network Analysis in R Supervised Learning in R: Classification

Introduction, networks and labelled networks

In this chapter you will be introduced to labelled networks, network learning and the challanges that can arise.

Motivation: social networks and predictive analytics

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