Knoten zählen und Connectance berechnen
In dieser Übung zählst du die Anzahl der Knoten je Typ mit dem Dataframe customers. Die Spalte churn hat zwei Werte:
- 0 für Nicht-Abwandernde
- 1 für Abwandernde
Außerdem berechnest du die Connectance des Netzwerks mit der Formel \(p=\frac{2E}{N(N-1)}\), wobei \(N\) die Anzahl der Knoten und \(E\) die Anzahl der Kanten im Netzwerk ist.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Predictive Analytics mit vernetzten Daten in R
Anleitung zur Übung
- Zähle die Anzahl der Churn-Knoten, indem du auf
customers$churnabstellst. - Zähle die Anzahl der Nicht-Churn-Knoten, indem du auf
customers$churnabstellst. - Zähle die Gesamtzahl der Knoten und nenne die Variable
nodes. - Berechne die Connectance des Netzwerks mit der oben gezeigten Formel für \(p\). Du kannst
edgesaus der vorherigen Übung verwenden.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Count the number of churn nodes
ChurnNodes <- sum(customers$___ == ___)
# Count the number of non-churn nodes
NonChurnNodes <- sum(___)
# Count the total number of nodes
___ <- ChurnNodes + NonChurnNodes
# Compute the network connectance
connectance <- 2 * ___ / ___ / (nodes - 1)
# Print the value
connectance