R ile Ağ Verileri Kullanarak Predictive Analytics

Bu derste, R'da ağ verilerini kullanarak son teknoloji predictive analytics yapmayı öğreneceksin. Ağ analitiğinin amacı, bir ağ düğümünün hangi sınıfa ait olduğunu tahmin etmektir; örneğin terk edecek mi etmeyecek mi, dolandırıcı mı değil mi, temerrüde düşecek mi düşmeyecek mi gibi. Bunu başarmak için, ağdan ve onun temel yapısından gelen bilgiyi öngörüsel bir şekilde nasıl kullanabileceğimizi ele alıyoruz. Daha özel olarak, ağ özelliklerinin ağ dışı özelliklere eklenebilmesi ve böylece ortaya çıkan herhangi bir analitik modelin performansının artırılabilmesi için özellikleştirme fikrini tanıtıyoruz. Bu derste, churn bağlamında bir müşteri ağı oluşturup etiketlemek ve ağ öğrenmesinin temellerini öğrenmek için igraph paketini kullanacaksın. Ardından homophily, dyadicity ve heterophilicty kavramlarını ve bunların ağında nasıl temel keşif içgörüleri sağlamak için kullanılabileceğini öğreneceksin. Sonraki adımda, hem düğüm merkezli hem de komşu tabanlı ağ özelliklerini hesaplamak için igraph paketinin işlevlerini kullanacaksın. Ayrıca, ağ özelliklerini hesaplamak ve öngörü gücünü ampirik olarak doğrulamak için Google PageRank algoritmasını kullanacaksın. Son olarak, ağdan düz bir veri kümesi nasıl oluşturulur ve bunun lojistik regresyon ve random forests ile nasıl analiz edileceğini öğretiyoruz.