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[NetMiner 4] ネットワークの構造的特性分析

ネットワークデータ分析で最も基本的に試みるのが、ネットワーク特性の分析です。ノードとリンクの頻度から始め、接続線数の分布特性、密度、最短距離、凝集係数など、ネットワークの構造的特徴を説明するさまざまな指標の原理と意味について詳しく扱います。ネットワーク構造を数値的に測定できれば、他のネットワークとの比較が可能になります。この教育課程を通じて、皆さんのネットワークデータが持つ特性をさまざまな側面から定義してみましょう。

2名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 1か月

Big Data
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data-analysis
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network-analysis
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social-network
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statistical-analysis
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statistical-analysis
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受講後に得られること

  • ネットワークの構造を説明する特性指数

  • ネットワークにおける直接接続による特性

  • ネットワークにおける間接的な接続による特性

  • ネットワーク凝集性による特性

☆ 受講前にご確認ください ☆

[受講期間]

- 1か月

[講義案内事項]

<実習プログラム(NetMiner)>

  • 実習を行うには、Windows OSのノートパソコンまたはデスクトップPCが必要です。

  • 教育用NetMiner 4のインストール方法は、'コミュニティ >> よくある質問 >> [必読] 教育用ネットマイナー(NetMiner for Trainingのご案内)'をご確認ください。


<教材および実習データ>

  • 教材については、最初の講義動画の'授業資料'をご確認ください。

  • 演習データは演習プログラム(NetMiner)のインストール時に併せて提供されます。



講義の要点

• ネットワークデータ分析で最も基本的に行うのは、ネットワークの特性に関する分析です。 ノードとリンクの頻度から始め、リンク数の分布特性、密度、最短距離、凝集係数など、ネットワークの構造的な特徴を説明するさまざまな指標の原理と意味について詳しく扱います。 ネットワーク構造を数値的に測定できれば、他のネットワークとの比較が可能になります。この教育課程を通じて、皆さんのネットワークデータが持つ特性をさまざまな側面から定義してみてください。

#ビッグデータ #data-analysis #network-analysis #social-network #statistical-analysis

• 合計教育時間:3時間28分


前提科目

  • NetMiner 4の紹介と基本操作(無料)講座 đào tạo

  • 本教育課程では前提科目の内容を詳しく説明しないため、事前に受講することをおすすめします。


講師情報

  • キム・ガンミン - ㈱サイラム取締役

  • キム・テリョン - ㈜サイラム 分析コンサルタント

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ネットワークデータを入力した後、つながりを通じて現れる構造的な特徴を把握してみたい方

  • ネットマイナーの多様な構造特性分析機能について詳しく知りたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • NetMiner 4の紹介と基本的な使い方(無料)講座リンク:https://inf.run/ViiiU

こんにちは
CYRAM NetMinerです。

サイラムは2000年に設立されたグラフデータサイエンス(Graph Data Science)専門企業で、国内初の商用ソーシャルネットワーク分析(SNA)ソフトウェアNetMinerを開発してきました。 20年以上にわたり、社会ネットワーク分析(SNA)、グラフ分析(Graph Analytics)、テキスト分析(Text Analytics)、グラフ機械学習(Graph Machine Learning)の分野で技術とノウハウを蓄積し、研究機関、大学、公共機関、企業のさまざまなデータ分析を支援してきました。 本講義では、NetMiner開発会社としての専門性をもとに、社会ネットワーク分析の基本概念から実際のデータ分析、結果の解釈まで、実務を重視して学ぶことができます。単なるソフトウェアの使用方法にとどまらず、データに潜む隠れた関係性や構造を発見する分析的思考も身につけてみましょう。
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共同知識共有者

カリキュラム

全体

8件 ∙ (3時間 28分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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