Qu’est-ce qui fait l’importance d’un produit ?
À présent que nous avons défini ce qu’est un produit important, examinons s’il présente des propriétés corrélées. Une paire candidate est salesrank.from et salesrank.to. Nous pouvons nous demander si les produits importants ont tendance à avoir un rang de vente plus élevé que les produits achetés en aval. Pour cela, nous allons d’abord isoler les sommets importants, les rattacher au dataframe initial, puis créer un nouveau dataframe avec le package dplyr. Nous créerons un nouveau graphe et colorerons les arêtes en bleu pour un rang élevé (1, 2, 3) vers un rang faible (20, 21, 22), et en rouge pour l’inverse. Si le rang est corrélé aux achats en aval, nous verrons surtout des liens bleus ; s’il n’y a pas de relation, il y aura approximativement autant de liens rouges que bleus.
Le jeu de données ip_df contient les informations sur les produits importants.
Cet exercice fait partie du cours
Études de cas : l’analyse de réseaux avec R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Select the from and to columns from ip_df
ip_df_from_to <- ip_df[c(___,___)]
# Create a directed graph from the data frame
ip_g <- graph_from_data_frame(___, directed = ___)
# Set the edge color. If salesrank.from is less than or
# equal to salesrank.to then blue else red.
edge_color <- ifelse(
ip_df$___ <= ip_df$___,
yes = ___,
no = ___
)