강의 설명

이 강의에서는 R을 사용해 네트워크 데이터로 최첨단 Predictive Analytics를 수행하는 방법을 배웁니다. 네트워크 분석의 목표는 이탈 여부, 사기 여부, 연체 여부 등 네트워크 노드가 어떤 클래스에 속하는지를 예측하는 것입니다. 이를 위해 네트워크와 그 기저 구조에서 얻은 정보를 예측적으로 활용하는 방법을 다룹니다. 보다 구체적으로, 네트워크 특징을 비네트워크 특징에 추가해 어떤 분석 모델이든 성능을 높일 수 있도록 하는 특징화(featurization) 개념을 소개합니다. 본 강의에서는 igraph 패키지를 사용해 이탈 사례를 가정한 고객 네트워크를 생성하고 라벨링하며, 네트워크 학습의 기초를 학습합니다. 이어서 homophily, dyadicity, heterophilicty 개념을 배우고, 이를 통해 네트워크에서 핵심 탐색적 인사이트를 얻는 방법을 익힙니다. 다음으로 igraph 패키지의 기능을 활용해 다양한 네트워크 특징을 계산하고, 노드 중심 특징과 이웃 기반 특징을 모두 도출합니다. 또한 Google PageRank 알고리즘을 활용해 네트워크 특징을 계산하고 그 예측력을 경험적으로 검증합니다. 마지막으로, 네트워크에서 평평한(flat) 데이터셋을 생성하고 로지스틱 회귀와 랜덤 포레스트로 분석하는 방법을 배웁니다.

선수 조건

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

강의 설명

수료증 획득

.css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19백만 명 이상의 학습자와 함께 R로 배우는 네트워크 데이터 기반 Predictive Analytics을(를) 시작하세요!

무료 계정 만들기

DataCamp for Mobile을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키세요.

19백만 명 이상의 학습자와 함께 R로 배우는 네트워크 데이터 기반 Predictive Analytics을(를) 시작하세요!