Analiză predictivă folosind date de rețea în R

În acest curs vei învăța să efectuezi analiză predictivă de ultimă generație folosind date de rețea în R. Scopul analizei de rețea este de a prezice clasa căreia îi aparține un nod din rețea – de exemplu, client care renunță la servicii sau nu, fraudator sau nu, rău-platnic sau nu etc. În acest sens, discutăm cum să valorifici informațiile din rețea și structura sa subiacentă într-un mod predictiv. Mai concret, introducem conceptul de featurizare, astfel încât caracteristicile de rețea să poată fi adăugate la caracteristicile non-rețea, sporind performanța oricărui model analitic rezultat. În acest curs, vei folosi pachetul igraph pentru a genera și eticheta o rețea de clienți într-un scenariu de tip churn și vei învăța bazele învățării pe rețele. Vei explora apoi homofilia, diadicitatea și heterofilia, și cum pot fi folosite pentru a obține informații exploratorii esențiale despre rețea. Vei utiliza funcționalitățile pachetului igraph pentru a calcula diverse caracteristici de rețea, atât centrate pe noduri, cât și bazate pe vecini. În plus, vei folosi algoritmul Google PageRank pentru a calcula caracteristici de rețea și a le valida empiric puterea predictivă. În final, vei învăța cum să generezi un set de date plat din rețea și să îl analizezi folosind regresie logistică și păduri aleatoare.