НачатьНачать бесплатно

Самые популярные станции прибытия и отправления

В этом упражнении мы выясним, какие станции чаще всего используются как точки отправления и прибытия, а также рассчитаем соотношение входящей и исходящей степени узла. Это поможет определить, у каких станций наблюдается перекос: одни служат преимущественно источником велосипедов, другие — местом их накопления. Чтобы сеть велошеринга работала эффективно, не должно быть слишком много таких «перекошенных» станций — иначе владельцу сети придётся постоянно перераспределять велосипеды вручную. В идеале сеть должна самобалансироваться, и если это происходит, соотношение входящей и исходящей степени у большинства станций будет близко к единице. Начнём с анализа невзвешенного случая.

Это упражнение является частью курса

Примеры из практики: анализ сетей в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте таблицу данных со следующими столбцами.
    • trip_out должен содержать распределение степеней "out" графа trip_g_simp.
    • trip_in должен содержать распределение степеней "in".
    • ratio должен содержать отношение степеней "out" к степеням "in".
  • Отфильтруйте trip_deg, оставив строки, в которых и trip_out, и trip_in больше 10.
  • Постройте гистограмму отфильтрованных значений соотношений.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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)
Редактировать и запускать код