W tym rozdziale zapoznasz się z podstawowymi pojęciami z zakresu analizy sieci społecznych. Nauczysz się korzystać z pakietu <code>igraph</code> w R, aby eksplorować i analizować dane sieciowe, a także wizualizować sieci.


Czym są sieci społecznościowe?

Tworzenie obiektu igraph

Liczenie wierzchołków i krawędzi

Atrybuty sieci

Atrybuty wierzchołków i filtrowanie

Atrybuty krawędzi i filtrowanie

Wizualizacja atrybutów

Quiz o atrybutach

Wizualizacja sieci

Układy sieci w igraph

Wizualizacja krawędzi

Quiz o obiektach igraph

Wprowadzenie do sieci

W tym rozdziale poznasz sieci skierowane. Nauczysz się identyfikować kluczowe relacje między wierzchołkami sieci oraz wykorzystywać je do wskazywania ważnych lub wpływowych wierzchołków.
Przez cały rozdział będziesz pracować z siecią transmisji odry. Dane pochodzą z niemieckiego miasta Hagelloch z 1861 roku. Każda skierowana krawędź sieci oznacza, że dziecko zaraziło się odrą po kontakcie z chorym dzieckiem.



Sieci skierowane

Skierowane obiekty igraph

Identyfikowanie krawędzi dla każdego wierzchołka

Relacje między wierzchołkami

Sąsiedzi

Odległości między wierzchołkami

Znajdowanie najdłuższej ścieżki między dwoma wierzchołkami

Ważne i wpływowe wierzchołki

Identyfikowanie kluczowych wierzchołków

Pośrednictwo

Wizualizacja ważnych wierzchołków i krawędzi

Quiz: ważne wierzchołki

Identyfikowanie ważnych wierzchołków w sieci

Ten moduł pokazuje, jak charakteryzować globalne struktury sieci i ich podstruktury. Omówione zostanie również generowanie losowych grafów sieciowych.

Wprowadzenie

Sieć z Forresta Gumpa

Gęstość sieci i średnia długość ścieżki

Quiz: gęstość grafu

Charakterystyka struktur sieciowych

Losowe grafy

Randomizacje sieci

Quiz o randomizacji

Podstruktury sieci

Trójkąty i tranzytywność

Randomizacje przechodniości

Kliki

Wizualizacja największych klik

Charakteryzowanie struktur sieciowych

Ten rozdział pogłębia temat podziału sieci na podsieci i określania, które wierzchołki są ze sobą silniej powiązane. Rozwiniesz też umiejętności wizualizacji, tworząc trójwymiarowe wizualizacje.


Bliskie relacje: asortatywność i wzajemność

Asysortatywność

Użycie randomizacji do oceny asysortatywności

Wzajemność

Quiz o asontatywności

Wykrywanie społeczności

Wykrywanie społeczności metodą fast-greedy

Wykrywanie społeczności metodą pośrednictwa krawędziowego

Quiz o społecznościach

Interaktywne wizualizacje sieci

Interaktywne sieci z threejs

Dopasowywanie rozmiaru wierzchołków w threejs

Trójwymiarowy graf sieci społeczności

Identyfikowanie szczególnych relacji

Friendship network edge data

Friendship network data

Forrest Gump network data

Friendship network node data

Measles network data

<b>Wprowadzenie do sieci</b>
<br><br>
Poznaj podstawowe pojęcia z zakresu analizy sieci. Kurs zaczyna się od omówienia podstaw sieci społecznych, wierzchołków i krawędzi oraz sposobu wykorzystania pakietu igraph w R do eksploracji i wizualizacji danych sieciowych.
<br><br>
Następnie przyjrzysz się bliżej sieciom skierowanym – nauczysz się identyfikować kluczowe relacje między wierzchołkami i zastosujesz nowe umiejętności do zbioru danych dotyczącego transmisji odry w Hagelloch.
<br><br>
<b>Struktury sieci i grafy</b>
<br><br>
Nauczysz się charakteryzować struktury sieci i ich podstruktury, analizując gęstość sieci oraz średnią długość ścieżki. Trzeci rozdział kursu poświęcony jest randomizacji i grafom losowym, a następnie trójkątom, tranzytywności i wizualizacji klik.
<br><br>
<b>Identyfikowanie relacji za pomocą asortatywności w igraph</b>
<br><br>
Asortatywność określa, jak duże jest prawdopodobieństwo połączenia dwóch wierzchołków, jeśli mają wspólną cechę – liczbową lub kategoryczną. Poznasz funkcję ASSORTATIVITY w pakiecie igraph, aby zbadać wpływ płci na zbiór danych sieci znajomości, a następnie zastosujesz randomizacje do oceny wyników.
<br><br>
<b>Interaktywne wykresy sieciowe z threejs</b>
<br><br>
Pod koniec kursu wyjdziesz poza igraph i odkryjesz możliwości wizualizacji sieci oferowane przez threejs. Stworzysz pierwsze interaktywne wykresy sieciowe przy użyciu tego pakietu R i dowiesz się, jak rozwijać swoje wizualizacje.

<h2>Poznaj podstawy sieci</h2>
Odkryj podstawowe pojęcia analizy sieci. Ten kurs zaczyna się od wprowadzenia Cię w podstawy sieci społecznych, wierzchołków i krawędzi oraz pokazuje, jak możesz używać pakietu igraph w R do eksplorowania i wizualizacji danych sieciowych.
<br><br>
Przejdziesz do bardziej szczegółowego omawiania sieci skierowanych, w tym identyfikowania kluczowych relacji między wierzchołkami oraz zastosowania nowych umiejętności do zbioru danych sieciowych dotyczącego transmisji odry w Hagelloch.

<h2>Zrozumieć struktury sieciowe i grafy</h2>
Naucz się charakteryzować struktury i podstruktury sieci, analizując gęstość sieci oraz średnią długość ścieżki. Trzeci rozdział tego kursu wprowadza Cię w temat randomizacji i grafów losowych, a następnie przechodzi do trójkątów, przechodniości i wizualizacji klik.

<h2>Identyfikuj relacje za pomocą assortativity w igraph</h2>
Asortatywność określa, jak prawdopodobne jest, że dwa wierzchołki zostaną ze sobą połączone, jeśli mają wspólną cechę — niezależnie od tego, czy jest ona liczbowa, czy kategoryczna. Poznasz funkcję ASSORTATIVITY w igraph, aby określić wpływ płci na zbiór danych sieci przyjaźni, a także zastosujesz randomizacje, by ocenić swoje wyniki.

<h2>Twórz interaktywne wykresy sieciowe za pomocą threejs</h2>
Pod koniec tego kursu poszerzysz swoją wiedzę poza igraph, aby poznać możliwości wizualizacji sieci w threejs. W tym pakiecie R stworzysz swoje pierwsze interaktywne wykresy sieciowe i zobaczysz, jak możesz dalej rozwijać swoją wizualizację.

Intermediate R

Ucz się analizować i wizualizować dane sieciowe z igraph i twórz interaktywne wykresy z threejs.

Analiza sieci w R

Analizuj i wizualizuj dane sieciowe z pakietem igraph oraz twórz interaktywne wykresy sieciowe z threejs.

Quiz o asontatywności

Analiza sieci w R

Interaktywne ćwiczenie praktyczne