Name: Các nghiên cứu tình huống: Phân tích mạng lưới với R
Rating: 4.75 (44 reviews)

Mô tả khóa học

Giờ bạn đã nắm những kiến thức nền tảng về phân tích mạng lưới, đã đến lúc áp dụng chúng vào các bộ dữ liệu lớn ngoài đời thực. Bạn sẽ làm việc qua ba nghiên cứu tình huống khác nhau, mỗi nghiên cứu xây dựng dựa trên phần trước. Những nghiên cứu này sử dụng kiểu dữ liệu mà bạn sẽ gặp trong môi trường học thuật lẫn công nghiệp. Chúng ta sẽ khám phá các thách thức về tính toán và trực quan hóa mà bạn có thể gặp phải và cách vượt qua chúng. Kiến thức về igraph của bạn sẽ tiếp tục mở rộng, và chúng ta cũng sẽ tận dụng các thư viện trực quan hóa khác để đưa biểu đồ của bạn lên web.

Yêu cầu tiên quyết

Network Analysis in R

Chương trình học

Đề cương khóa học

Khám phá đồ thị theo thời gian

Trong chương này, bạn sẽ khám phá một phần của đồ thị mua sắm trên Amazon. Bạn sẽ xây dựng dựa trên những gì đã học, tìm các sản phẩm quan trọng và khám phá điều gì thúc đẩy hành vi mua hàng. Bạn cũng sẽ xem đồ thị thay đổi theo thời gian như thế nào bằng cách quan sát đồ thị ở các giai đoạn khác nhau.

Bắt đầu chương

Mọi người nói về R trên Twitter như thế nào?

Trong bài học này, bạn sẽ khám phá một số dữ liệu Twitter về R bằng cách xem các cuộc trò chuyện sử dụng '#rstats'. Trước hết, bạn sẽ xem dữ liệu thô và suy nghĩ về cách bạn muốn xây dựng đồ thị. Có nhiều cách để làm việc này, và chúng ta sẽ đề cập đến hai cách: retweet và mention. Bạn sẽ xây dựng các đồ thị đó rồi so sánh chúng theo một số chỉ số.

Bắt đầu chương

Chia sẻ xe đạp ở Chicago

Trong chương này, bạn sẽ phân tích dữ liệu từ một mạng lưới chia sẻ xe đạp ở Chicago. Chúng ta sẽ xây dựng trên các khái niệm đã đề cập trong khóa học nhập môn, và bổ sung một vài khái niệm mới để xử lý đồ thị có cạnh gán trọng số. Bạn cũng sẽ bắt đầu với dữ liệu ở dạng thô hơn một chút và tìm hiểu cách xây dựng đồ thị từ một nguồn dữ liệu mà bạn có thể bắt gặp.

Bắt đầu chương

Những cách khác để trực quan hóa dữ liệu đồ thị

Đến giờ, mọi thứ chúng ta làm đều sử dụng khả năng vẽ từ igraph. Nó cung cấp nhiều cách mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu đồ thị. Tuy nhiên, nhiều người thích làm việc với các khung vẽ khác như ggplot2, hoặc thậm chí các khung tương tác như d3.js. Trong bài học này, bạn sẽ xem các thư viện vẽ khác xây dựng trên nền tảng ggplot2. Bạn cũng sẽ tìm hiểu các phương pháp khác không theo kiểu "mớ tóc rối" như hive plot, cũng như cách tạo biểu đồ tương tác và biểu đồ động.