skip to Main Content
Instituut voor toegepaste statistiek en data-analyse Geaccrediteerd door de Vereniging voor Statistiek

Inleiding Netwerkanalyse

Netwerkanalyse biedt mogelijkheden die met traditionele analyse niet of lastig te achterhalen zijn. Vragen zoals ‘wie zijn de vrienden van mijn vrienden?’, of ‘wie is de belangrijkste influencer in een (sociale) netwerk?’ en ‘hoe verspreidt informatie zich van persoon tot persoon’ kunnen met netwerkanalyse worden aangepakt.

Tijdens deze driedaagse cursus worden methoden en gereedschappen aangereikt om zulke vragen te beantwoorden.

Doel

Inzicht en ervaring opdoen in het opzetten, visualiseren, karakteriseren, en analyseren van netwerken. Na deze cursus zijn deelnemers in staat om een geschikte analysemethode voor netwerken te kiezen en uit te voeren. Daarnaast hebben zij kennis gemaakt met technieken om netwerken systematisch op te zetten en te onderhouden met moderne tools.

Inhoud

Inleiding

  • Terminologie: knopen en kanten, gericht/ongericht, graad
  • Beschrijvende statistiek en interpretatie ervan
  • Eenvoudige plots
  • Manipulatie van netwerken (data management)

Netwerken analyseren

  • Belangrijke knopen (influencers)
  • Partitioneren en groep detectie (community detection)
  • Karakteriseren van netwerken; random graphs
  • Geavanceerde plots

Netwerk databases

  • Import en export van netwerkdata; werken met grote datasets
  • Verkennen van netwerken met een graph query language (Cypher)
  • Eigenschappen van nodes en links opslaan
  • Netwerken opzetten en onderhouden

Methode en tools

We werken volgens het flipped classroom principe. Dit houdt in dat deelnemers zich vooraf voorbereiden aan de hand van literatuur, en eventueel videomateriaal. Tijdens de contactdagen wordt dan nog een kort overzicht gegeven door de docent, maar zal vooral aan opgaven een casussen worden gewerkt. Daarnaast verwijzen we naar materiaal voor verdere verdieping na de cursus.

We zullen gebruik maken van het igraph package in de R omgeving voor statistical computing en van NEO4J als netwerk database omgeving. Beide tools zijn gratis en als open source beschikbaar.

Doelgroep

  • Business Intelligence en Data analisten die hun kennis willen uitbreiden met netwerk analyse vaardigheden
  • Teammanagers van BI en Data analisten
  • Jonge academici die een carrière ambiëren als Data Scientist.
  • Specialisten die hun kennis over het analyseren van netwerken op peil willen brengen.

Vereiste voorkennis

Enige bekendheid met basis statistiek wordt verondersteld. Verder verwachten we enige bekendheid met de statistische programmeeromgeving R. Bijvoorbeeld op basis van (de eerste twee dagen van) de Tridata Cursus Statistical Programming with R

Back To Top