Predictive Analytics met netwerkgdata in R

In deze cursus leer je geavanceerde predictive analytics uitvoeren met netwerkdata in R. Het doel van netwerkanalyse is voorspellen tot welke klasse een knooppunt in het netwerk behoort, zoals wel of geen churner, wel of geen fraudeur, wel of geen wanbetaler, enzovoort. Om dit te bereiken laten we zien hoe je informatie uit het netwerk en de onderliggende structuur voorspellend kunt inzetten. Concreet introduceren we het idee van featurization, zodat netwerkkenmerken kunnen worden toegevoegd aan niet-netwerkkenmerken en zo de prestaties van elk resulterend analytisch model verbeteren. In deze cursus gebruik je het pakket igraph om een netwerk van klanten in een churn-context te genereren en te labelen, en maak je kennis met de basis van network learning. Vervolgens leer je over homophily, dyadicity en heterophilicity, en hoe je die kunt gebruiken voor belangrijke verkennende inzichten in je netwerk. Daarna gebruik je de functionaliteit van het igraph-pakket om diverse netwerkfeatures te berekenen, zowel knooppuntgerichte als buurgebaseerde netwerkkenmerken. Verder gebruik je het Google PageRank-algoritme om netwerkfeatures te berekenen en hun voorspellende kracht empirisch te valideren. Tot slot leer je hoe je een platte gegevensset uit het netwerk genereert en deze analyseert met logistische regressie en random forests.