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ケーススタディ:R でのネットワーク分析

基礎スキルレベル
更新日 2020/08
ネットワーク分析の基本概念を、4つのケーススタディで大規模な実データに適用します。
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RProbability & Statistics
4時間
11 ビデオ
47 演習
4,150 XP
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コース説明

ネットワーク分析の基礎に慣れてきたら、次はその概念を実世界の大規模データにどう適用するかを見ていきます。3つのケーススタディを順に取り組み、前の内容を土台に発展させます。これらのケーススタディは、アカデミックと産業の両方で目にするタイプのデータを扱います。計算や可視化の面で直面しがちな課題と、その乗り越え方も探ります。igraph の知識をさらに深めるとともに、可視化をウェブに展開するのに役立つ他の可視化ライブラリも活用します。

前提条件

Network Analysis in R
1

時間とともにグラフを探る

この章では、Amazon の購買グラフの一部を探索します。これまでに学んだ内容を土台に、重要な商品を見つけ、購買を促す要因を明らかにします。また、異なる期間のグラフを比較し、時間とともにグラフがどう変化するかも確認します。
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2

人々は Twitter で R をどう語っている?

このレッスンでは、"#rstats" の会話を手がかりに、R に関する Twitter データを探索します。まずは生データを確認し、どのようにグラフを構築するか方針を考えます。方法はいくつかありますが、ここではリツイートとメンションの2通りを扱います。これらのグラフを作成し、いくつかの指標で比較します。
4

グラフデータを可視化する別の方法

ここまでの可視化はすべて igraph の描画機能を使ってきました。これはグラフデータを描く強力な方法を多く提供します。しかし、ggplot2 のような他の描画フレームワークや、d3.js のようなインタラクティブなフレームワークで操作したい人も多いでしょう。このレッスンでは、ggplot2 を基盤とする他の可視化ライブラリを見ていきます。さらに、ハイブプロットのような「ヘアボール」ではない手法や、インタラクティブ/アニメーションのプロット作成についても扱います。
ケーススタディ:R でのネットワーク分析
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