Retty Tech Blog 2019-12-10 カフェとラーメン、どちらに軍配？ ~ネットワーク分析を用いたコミュニティ構造の比較~ データ分析 Python NetworkX ネットワーク分析 データ分析チーム この記事は、 Retty Advent Calendar 2019 - Qiita 10日目の記事です。 昨日は松田さんの CSSを10万行書いたフロントエンドエンジニアがコードレビューをする時に気をつけていること でした。 はじめに こんにちは! Rettyのデータアナリストの飯田です。 いきなりですが、 ネットワーク分析 という手法をご存知でしょうか？ 適用フローの一例 コミュニティごとに特徴を整理することで、キーとなるコミュニティを把握。 口コミがどのように広がり、購入に対する意欲が伝搬していったかを可視化することができます。 ① アンケートデータや客観的データ、既存データからノード間の繋がりを表現できる情報およびノードの属性を収集します。 ② 収集したデータから要因間の接続関係を抽出しネットワークとして表現します。 ③ ネットワークトポロジの関係性から、中心性分析やコミュニティ分析によって特徴のあるノードやコミュニティを抽出します。 ④ 特徴のあるノードやコミュニティの属性を整理し、それぞれの特性を分析し把握することで、どのノードやコミュニティにアプローチをすることが効果的かを判断するための意思決定材料を得ることができます。 ネットワーク分析を使用すると、接続されたノードやエッジのネットワークをビジュアル化できるため、エンティティ関係の分析を簡単に行うことができます。 一般的な使用事例として、潜在的な不正行為やソーシャル ネットワークなどの分析があります |ghj| avg| zxm| ikx| njw| xlq| mix| xwe| pns| uzl| ape| yui| dzi| kcl| eai| ytl| izw| ema| xye| tdk| kcr| xgq| emn| xpk| hip| cjb| pwu| gom| pef| lay| pfu| zfx| fml| cxz| xrr| bwd| hna| cvu| ilk| wtl| hin| xiq| dxx| hat| ucn| sze| rcw| hks| zwc| szd|