Métricas ao longo do tempo
Até aqui, analisamos produtos que impulsionam outras compras observando seu grau de saída (out-degree). Porém, até a última aula, estávamos olhando apenas um único momento no tempo. Surge então a pergunta: esses produtos exibem graus de saída semelhantes a cada intervalo de tempo? Afinal, um produto que impulsiona outras compras pode ser apenas idiossincrático; se for mais estável ao longo do tempo, isso pode indicar que ele é responsável por estimular co-compras. Para investigar isso, vamos aproveitar o código que já vimos, que gera uma lista com um grafo em cada passo de tempo.
Este exercício faz parte do curso
Estudos de caso: Análise de redes em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Loop over time graphs calculating out degree
degree_count_list <- lapply(___,___, mode = ___)
# Flatten it
degree_count_flat <- ___
degree_data <- data.frame(
# Use the flattened counts
degree_count = ___,
# Use the names of the flattened counts
vertex_name = names(___),
# Repeat the dates by the lengths of the count list
date = rep(___, ___(___))
)