フラットデータセットの作成
この演習では、ネットワークをデータフレームに変換します。各行はネットワーク内の人物、各列は前の章で計算したネットワーク特徴量になります。 また、前処理に向けてデータセットも準備します。
この演習はコースの一部です
R で学ぶネットワークデータの予測分析
演習の手順
as_data_frame()関数を使って顧客のデータフレームを抽出します。取得したいのはノード（頂点）の属性です。データセット名はstudentnetworkdata_fullとします。head()関数でデータフレームの先頭数行を確認します。Churn属性で条件指定し、すでに解約している顧客を除外します。データフレーム名はstudentnetworkdata_filteredとします。- もう不要な最初の2列（Churn と name）を削除し、データフレームを
studentnetworkdataと名付けます。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Extract the dataset
studentnetworkdata_full <- ___(network, what = ___)
# Inspect the dataset
head(___)
# Remove customers who already churned
studentnetworkdata_filtered <- studentnetworkdata_full[-which(studentnetworkdata_full$___ == 1), ]
# Remove useless columns
studentnetworkdata <- ___[, -c(1, 2)]