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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

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Anleitung zur Übung

  • Zähle die Anzahl der Churn-Knoten, indem du auf customers$churn abstellst.
  • Zähle die Anzahl der Nicht-Churn-Knoten, indem du auf customers$churn abstellst.
  • Zähle die Gesamtzahl der Knoten und nenne die Variable nodes.
  • Berechne die Connectance des Netzwerks mit der oben gezeigten Formel für \(p\). Du kannst edges aus 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
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