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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

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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(___, ___(___))
)
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