Pandas/networkx图分析简单入门

  对于图论而言，大家或多或少有些了解，数学专业或计算机相关专业的读者可能对其更加清楚。图论中的图像是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这样的图像通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物，用两点之间的连接线表示二者具有的某种关系，在互联网与通信行业中应用广泛。图论分析（Graph analysis）并不是数据科学领域中的新分支，也不是数据科学家目前应用的常用首选方法。然而，图论可以做一些疯狂的事情，一些经典用例包括欺诈检测、推荐或社交网络分析等，下图是 NLP中的非经典用例——处理主题提取。

欺诈检测用例

       假设现在你有一个客户数据库，并想知道它们是如何相互连接的。特别是，你知道有些客户涉及复杂的欺诈结构，但是在个人层面上可视化数据并不会带来欺诈证据，欺诈者看起来像其他普通客户一样。
       只需查看原始数据，处理用户之间的连接就可以显示更多信息。具体而言，对于通常的基于机器学习的评分模型而言，这些特征不会被视为风险，但这些不会被认为存在风险的特征可能成为基于图表分析评分模型中的风险特征。