使用Python和SAS Viya分析社交网络

2022-12-04 22:55:07

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7303

本示例分析了使用Python和SAS 在康涅狄格州哈特福德进行的HIV预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边缘，分别代表毒品使用者和这些使用者之间的联系。

背景

SAS Viya的最新版本提供了用于探索实验问题的全套创新算法和经过验证的分析方法，但它也是基于开放式体系结构构建的。这意味着您可以将SAS Viya无缝集成到您的应用程序基础架构中，并使用任何编程语言来驱动分析模型。

先决条件

尽管您可以继续进行并简单地发出一系列REST API调用来访问数据，但通常使用编程语言来组织您的工作并使之可重复是更有效的。我决定使用Python，因为它在年轻的数据科学家中很流行。

出于演示目的，我使用一个名为Jupyter的接口，该接口是一个开放的，基于Web的交互式平台，能够运行Python代码以及嵌入标记文本。

访问SAS云分析服务（CAS）

SAS Viya的核心是称为SAS Cloud Analytic Services（CAS）的分析运行时环境。为了执行操作或访问数据，需要连接会话。您可以使用二进制连接（建议使用该连接来传输大量数据），也可以通过HTTP或HTTPS通信使用REST API。

 from swat import *
 import numpy as np
 import pandas as pd
 import matplotlib.pyplot as plt
 import matplotlib.colors as colors # package includes utilities for color ranges
 import matplotlib.cm as cmx
 import networkx as nx # to render the network graph
 %matplotlib inline

现在已经加载了SWAT库，我们可以发出第一个命令以连接到CAS并为给定的用户创建会话。

 s = CAS('http://sasviya.mycompany.com:8777', 8777, 'myuser', 'mypass')

CAS服务器将分析操作组织到操作集中。对于此网络分析，我将使用一个名为hyperGroup 的动作集，该动作集只有一个动作，也称为hyperGroup。

 s.loadactionset('hyperGroup')

加载数据

为了执行任何分析建模，我们需要数据。将本地CSV文件上载到服务器，并将数据存储到名为DRUG_NETWORK的表中。该表只有两列数值类型的FROM和TO。

 inputDataset = s.upload("data/drug_network.csv", casout=dict(name='DRUG_NETWORK', promote = True))

在分析建模期间，您通常必须更改数据结构，过滤或合并数据源。这里的put函数将两个数字列都转换为新的字符列SOURCE和TARGET。

 sasCode = 'SOURCE = put(FROM,best.); TARGET = put(TO,best.);\n'
 dataset = inputDataset.datastep(sasCode,casout=dict(name='DRUG_NETWORK2', replace = True))

数据探索

建立分析模型时的常见任务是首先了解您的数据。这包括简单的任务，例如检索列信息和描述性统计信息以及了解数据分布（最大值，最小值等）。下面的示例返回我先前更新的数据集的前5行。

 dataset.fetch(to=5, sastypes=False, format=True) #list top 5 rows

一个简单的汇总统计数据会显示更多详细信息，包括我们数据集中273条边的总数。

 dataset.summary()

图形布局

现在已经完成了前提条件，我们可以深入分析世界。首先，我们将网络可视化，以基本了解其结构和大小。我们将使用先前加载的超组动作，通过力导向算法来计算顶点的位置。Hypergroup还可以用于查找群集，计算图布局以及确定网络度量标准，例如社区和中心性。

 s.hyperGroup.hyperGroup(
    createOut = "NEVER", # this suppresses the creation of a table that’s usually produced, but it’s not needed here
    allGraphs = True, # process all graphs even if disconnected
    inputs    = ["SOURCE", "TARGET"], # the source and target column indicating an edge
    table     = dataset, # the input data set
    edges     = table(name='edges',replace=True), # result table containing edge attributes
    vertices  = table(name='nodes',replace=True)  # result table containing vertice attributes
 )
 renderNetworkGraph() # a helper method to create the graph using networkx package

呈现了以下网络，并提供了图形的第一视图。我们可以看到两个主要分支，并了解高密度和低密度区域。