Ga naar hoofdinhoud
HomeR

Cursus

Predictive Analytics met netwerkgdata in R

GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 09-2020
Leer labels van knooppunten in netwerken te voorspellen met behulp van netwerkleren en door beschrijvende kenmerken uit het netwerk te halen.
Start Cursus Kosteloos
RProbability & Statistics
4 u
14 videos
56 Opdrachten
4,300 XP
4,763
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

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.

Vereisten

Network Analysis in RSupervised Learning in R: Classification
1

Introductie, netwerken en gelabelde netwerken

In dit hoofdstuk maak je kennis met gelabelde netwerken, network learning en de uitdagingen die daarbij kunnen spelen.
Hoofdstuk beginnen
2

Homophily

In dit hoofdstuk leer je over homophily en hoe je de twee maten kunt berekenen die het karakteriseren: dyadicity en heterophilicity.
Hoofdstuk beginnen
Predictive Analytics met netwerkgdata in R
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Predictive Analytics met netwerkgdata in R!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.

Download on the App StoreGet it on Google Play