Geschäftskontext
Eine Marketingagentur analysiert ein großes soziales Netzwerk, um 'Core Communities' für gezielte Werbekampagnen zu finden. Das Ziel ist es, die stabilsten Gruppen zu finden. Dieser Test prüft die Performance der Aktion bei einer größeren Datenmenge und die Nutzung von Zusammenfassungstabellen.
Datenaufbereitung
Generierung eines größeren synthetischen Graphen mit 1000 Knoten und zufälligen Verbindungen mittels Data Step.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | DATA mycas.social_graph; |
| 3 | call streaminit(123); |
| 4 | DO i = 1 to 5000; |
| 5 | from_id = rand('integer', 1, 1000); |
| 6 | to_id = rand('integer', 1, 1000); |
| 7 | IF from_id ne to_id THEN OUTPUT; |
| 8 | END; |
| 9 | |
| 10 | RUN; |
| 11 |
Étapes de réalisation
1
Laden des Actionsets.
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; LOADACTIONSET 'network'; RUN; |
2
Berechnung der Kernzerlegung mit Anforderung einer Zusammenfassungstabelle (CoreSummary).
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | ACTION network.core / links={name='social_graph'}, from='from_id', to='to_id', outNodes={name='node_cores', replace=true}, outputTables={names={CoreSummary='core_stats'}}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
3
Abruf der Statistik zur Verteilung der Kerne.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | ACTION TABLE.fetch / TABLE='core_stats'; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Erwartetes Ergebnis
Die Aktion sollte erfolgreich durchlaufen. Die Tabelle 'core_stats' sollte eine Übersicht zeigen, wie viele Knoten und Verbindungen in jedem k-Kern (k=1, k=2, etc.) vorhanden sind, was der Agentur hilft, die Größe der Zielgruppen abzuschätzen.