Mô tả khóa học

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách thực hiện phân tích dự đoán tiên tiến với dữ liệu mạng trong R. Mục tiêu của phân tích mạng là dự đoán một nút mạng thuộc lớp nào, chẳng hạn như có rời bỏ hay không, gian lận hay không, vỡ nợ hay không, v.v. Để làm được điều đó, chúng ta sẽ khai thác thông tin từ mạng và cấu trúc nền tảng của nó theo cách phục vụ dự đoán. Cụ thể hơn, chúng ta giới thiệu ý tưởng “featurization” để các đặc trưng từ mạng có thể được bổ sung vào các đặc trưng ngoài mạng, từ đó nâng cao hiệu quả của mô hình phân tích. Trong khóa học này, bạn sẽ dùng gói igraph để tạo và gán nhãn một mạng khách hàng trong bối cảnh churn và tìm hiểu các nền tảng của học từ mạng. Tiếp đó, bạn sẽ học về homophily, dyadicity và heterophilicity, và cách dùng chúng để rút ra những insight khám phá quan trọng trong mạng. Kế đến, bạn sẽ sử dụng chức năng của gói igraph để tính nhiều đặc trưng mạng nhằm thu được cả đặc trưng tập trung vào nút và đặc trưng dựa trên hàng xóm. Hơn nữa, bạn sẽ dùng thuật toán Google PageRank để tính các đặc trưng mạng và kiểm chứng thực nghiệm sức mạnh dự đoán của chúng. Cuối cùng, chúng tôi hướng dẫn bạn tạo một bộ dữ liệu phẳng từ mạng và phân tích nó bằng logistic regression và random forests.

Điều kiện tiên quyết

Network Analysis in R Supervised Learning in R: Classification

Giới thiệu, mạng và mạng có gán nhãn

Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu về mạng có gán nhãn, học từ mạng và các thách thức có thể phát sinh.

Động lực: mạng xã hội và phân tích dự đoán

Mô tả khóa học

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Tham gia cùng .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R ngay hôm nay!

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R ngay hôm nay!