เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สถานีที่มีการเดินทางเข้า-ออกมากที่สุด

ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะดูว่าสถานีใดเป็นจุดหมายปลายทางและจุดเริ่มต้นที่ได้รับความนิยมมากที่สุด รวมถึงอัตราส่วนระหว่าง in degree กับ out degree ซึ่งจะบอกได้ว่าสถานีใดมีแนวโน้มเป็นสถานีต้นทาง (มีจักรยานออกมาก) หรือสถานีปลายทาง (มีจักรยานจอดทิ้งมาก) สำหรับระบบแชร์จักรยานให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพนั้น ไม่ควรมีสถานีต้นทางหรือปลายทางมากเกินไป มิฉะนั้นผู้ดูแลระบบจะต้องคอยเคลื่อนย้ายจักรยานอยู่ตลอดเวลา โดยหลักการแล้ว เครือข่ายที่ดีควรปรับสมดุลตัวเองได้ ซึ่งหากเป็นเช่นนั้น เราควรเห็นอัตราส่วน in ต่อ out degree ของเกือบทุกสถานีอยู่ที่ประมาณ 1 ในขั้นแรก เราจะวิเคราะห์กรณีที่ไม่ใช้ค่าน้ำหนักของเส้นเชื่อมก่อน

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

กรณีศึกษา: การวิเคราะห์เครือข่ายใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง data frame ที่ประกอบด้วยคอลัมน์ต่อไปนี้
    • trip_out ควรมีการกระจาย degree แบบ "out" ของ trip_g_simp
    • trip_in ควรมีการกระจาย degree แบบ "in"
    • ratio ควรมีอัตราส่วนของ out degree หารด้วย in degree
  • กรองข้อมูลใน trip_deg เฉพาะแถวที่ trip_out และ trip_in มีค่ามากกว่า 10 ทั้งคู่
  • พล็อต histogram ของอัตราส่วนที่กรองแล้ว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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)
แก้ไขและรันโค้ด