Motivação: redes sociais e analytics preditivo

Análise Preditiva com Dados em Rede em R

Bart Baesens, Ph.D.

Professor of Data Science, KU Leuven and University of Southampton

Aplicações

Idade
Gênero
Fraude

Rede de fraude

Churn
- Evasão de clientes
- Empresas preveem quem tem maior chance de churnar usando
  1. Técnicas de Machine Learning
  2. Redes sociais

Visão geral

Redes sociais rotuladas
- Construir e rotular redes
- Aprendizado em redes
Homofilia
- Medir dependência relacional
- Heterofilia e diadicidade

Featurização de redes
- Calcular atributos de nós
Modelagem preditiva com redes
- Transformar a rede em um conjunto de dados tabular
- Prever churn entre clientes

Rede de colaboração

library(igraph); 
DataScienceNetwork <- data.frame(
  from = c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D', 'D', 'E',
          'F', 'F', 'G', 'G', 'H', 'H', 'I'),
  to = c('B','C','D','E','C','D','D', 'G','E', 'F','G','F','G','I', 
          'I','H','I','J','J'))
g <- graph_from_data_frame(DataScienceNetwork, directed = FALSE)

pos <- cbind(c(2, 1, 1.5, 2.5, 4, 4. 5, 3, 3.5, 5, 6), 
             c(10.5, 9.5, 8, 8.5, 9, 7.5, 6, 4.5, 5.5, 4))
plot.igraph(g, edge.label = NA, edge.color = 'black', layout = pos, 
            vertex.label = V(g)$name, vertex.color = 'white', 
            vertex.label.color = 'black', vertex.size = 25)

Rede de colaboração

V(g)$technology <-
  c('R','R','?','R','R',
    'R','P','P','P','P')
V(g)$color <- V(g)$technology

V(g)$color <- gsub('R',"blue3", V(g)$color)
V(g)$color <- gsub('P',"green4", V(g)$color) 
V(g)$color <- gsub('?',"gray", V(g)$color)

Rede de churn

edgeList

  from    to
1    1   393
2    1  2573
3    1  4430
4  393   926
5  393  1574

Churn

Vamos praticar!

Análise Preditiva com Dados em Rede em R