Zacznij terazZacznij za darmo

Najczęściej odwiedzane stacje – przyjazdy i odjazdy

Przyjrzymy się teraz, które stacje są najczęściej odwiedzane jako punkt docelowy lub punkt startowy, a także jaki jest stosunek stopnia wejściowego do wyjściowego. Pozwoli nam to zidentyfikować stacje, w których wyraźnie dominują albo przyjazdy, albo odjazdy rowerów. Aby sieć wypożyczalni rowerów działała sprawnie, nie może mieć zbyt wielu stacji pełniących wyłącznie rolę źródła lub ujścia – w przeciwnym razie operator sieci musiałby nieustannie ręcznie przemieszczać rowery. Idealna sieć koryguje się sama. Jeśli tak właśnie działa, spodziewamy się, że dla niemal wszystkich stacji stosunek stopnia wejściowego do wyjściowego będzie bliski jedności. Zaczniemy od analizy przypadku nieważonego.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Studia przypadków: analiza sieci w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz ramkę danych zawierającą następujące kolumny.
    • trip_out powinna zawierać rozkład stopni "out" grafu trip_g_simp.
    • trip_in powinna zawierać rozkład stopni "in".
    • ratio powinna zawierać stosunek stopni "out" do stopni "in".
  • Przefiltruj trip_deg, zachowując wiersze, w których zarówno trip_out, jak i trip_in są większe od 10.
  • Narysuj histogram przefiltrowanych wartości stosunku.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

trip_deg <- data_frame(
  # Find the "out" degree distribution
  trip_out = degree(___, mode = "___"), 
  # ... and the "in" degree distribution
  trip_in = degree(___, mode = "in")
  # Calculate the ratio of out / in
  ratio = ___ / trip_in
)

trip_deg_filtered <- trip_deg %>%
  # Filter for rows where trips in and out are both over 10
  ___(___ > 10, ___ > 10) 

# Plot histogram of filtered ratios
hist(___$ratio)
Edytuj i uruchom kod