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평면 데이터셋 만들기

이 연습 문제에서는 네트워크를 데이터프레임으로 변환해요. 각 행은 네트워크의 사람을, 각 열은 이전 장에서 계산한 네트워크 특징을 나타냅니다. 또한 전처리를 위해 데이터셋도 준비합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 네트워크 데이터 기반 Predictive Analytics

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연습 안내

  • as_data_frame() 함수를 사용해 고객의 데이터프레임을 추출하세요. 노드 속성(즉, vertices)을 가져와야 한다는 점에 유의하세요. 데이터셋 이름은 studentnetworkdata_full로 하세요.
  • head() 함수를 사용해 데이터프레임의 앞부분 몇 행을 확인하세요.
  • 이미 이탈한 고객을 Churn 속성으로 조건을 걸어 제거하세요. 이 데이터프레임의 이름은 studentnetworkdata_filtered로 하세요.
  • 더 이상 필요하지 않은 처음 두 열(Churn과 name)을 제거하고, 데이터프레임 이름을 studentnetworkdata로 지정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)]
코드 편집 및 실행