Comparar distância no grafo vs. distância geográfica

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Este exercício faz parte do curso

Estudos de caso: Análise de redes em R

InicianteNível de habilidade

4.8+

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Neste capítulo, você vai explorar um subconjunto de um grafo de compras da Amazon. Você vai aproveitar o que já aprendeu para encontrar produtos importantes e descobrir o que impulsiona as compras. Também vai examinar como os grafos mudam ao longo do tempo, observando o grafo em diferentes períodos.

Exercise 1: Explorando seu conjunto de dados Exercise 2: Encontrando díades e tríades Exercise 3: Agrupamento e Reciprocidade Exercise 4: Produtos importantes Exercise 5: O que torna um produto importante?Exercise 6: Explorando a estrutura temporal Exercise 7: Métricas ao longo do tempo Exercise 8: Plotando métricas ao longo do tempo

Nesta lição, você vai explorar alguns dados do Twitter sobre R, observando conversas com a hashtag "#rstats". Primeiro, você vai olhar para os dados brutos e pensar em como deseja construir seu grafo. Há várias maneiras de fazer isso, e vamos cobrir duas: retweets e menções. Você vai construir esses grafos e depois compará-los em várias métricas.

Exercise 1: Criando seu grafo de retweets Exercise 2: Visualizar o grafo Exercise 3: Visualizar nós por grau Exercise 4: Qual é a distribuição de centralidade?Exercise 5: Quem é importante na conversa?Exercise 6: Plotando vértices importantes Exercise 7: Construindo um grafo de menções Exercise 8: Comparando o grafo de menções e de retweets Exercise 9: Assortatividade e reciprocidade Exercise 10: Descobrindo quem está falando com quem Exercise 11: Encontrando comunidades Exercise 12: Comparando algoritmos de comunidades Exercise 13: Visualizando as comunidades

Neste capítulo, você vai analisar dados de uma rede de bicicletas compartilhadas de Chicago. Vamos aproveitar os conceitos já abordados no curso introdutório e adicionar alguns novos para lidar com grafos com arestas ponderadas. Você também vai começar com dados em uma forma um pouco mais bruta e ver como construir seu grafo a partir de uma fonte de dados que você pode encontrar.

Exercise 1: Criando nosso grafo a partir de dados brutos Exercise 2: Criando grafos para diferentes tipos de usuários Exercise 3: Compare grafos de diferentes tipos de usuários Exercise 4: Comparar distância no grafo vs. distância geográfica

Exercício atual

Exercise 5: Compare distâncias: assinantes vs. não assinantes Exercise 6: Estações mais visitadas de e para Exercise 7: Estações Mais Frequentadas de Ida e Volta com Pesos Exercise 8: Visualizar vértices centrais Exercise 9: Medidas de centralidade ponderadas Exercise 10: Conectividade Exercise 11: Encontrar o corte mínimo 1 Exercise 12: Encontre o corte mínimo 2 Exercise 13: Randomizações de agrupamento sem pesos Exercise 14: Aleatorizações de clusterização ponderada

Até agora, tudo o que fizemos usou gráficos do igraph. Ele oferece muitas formas poderosas de plotar dados de grafos. No entanto, muita gente prefere interagir com outros frameworks de visualização, como o ggplot2, ou até frameworks interativos como o d3.js. Nesta lição, você vai conhecer outras bibliotecas de visualização que se baseiam no framework do ggplot2. Você também vai ver outros métodos que evitam o "emaranhado" de arestas, como os hive plots, além de criar gráficos interativos e animados.

Exercise 1: Outros pacotes para plotar grafos!Exercise 2: Noções básicas de ggnet Exercise 3: Noções básicas de ggnetwork Exercise 4: Mais opções de plotagem com ggnet Exercise 5: Mais opções de plotagem com ggnetwork Exercise 6: Visualizações interativas Exercise 7: Gráficos interativos com ggiraph Exercise 8: Gráficos interativos em javascript Exercise 9: Visualizações alternativas Exercise 10: Maneiras alternativas de visualizar um grafo: Hive plots Exercise 11: BioFabric como um widget HTML Exercise 12: Plotando grafos em um mapa