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[NetMiner 4] 네트워크 응집그룹 분석

네트워크에서 개체들이 밀도 높게 연결되어 있는 그룹을 응집그룹이라고 합니다. 연결이 많이 나타나는 응집된 그룹을 찾아내는 다양한 방법들 중에서 자주 활용되고 있는 클릭, k-코어, 컴포넌트, 커뮤니티 등의 분석방법에 대해 자세하고 깊이 있게 다루고 있습니다. 이 교육과정을 통해 네트워크 데이터에서 핵심적인 그룹을 찾거나, 밀접하게 연결되어 있는 클러스터를 발견해 보세요.
[NetMiner 4] 뉴스, 커뮤니티 데이터 수집과 텍스트 네트워크 분석

"사회적 여론 트렌드를 빠르게 파악하는 방법! 뉴스, 커뮤니티 데이터 분석 교육" • 뉴스 데이터는 최신 사건, 경제 변화, 정치 동향, 자연재해 등 중요한 정보가 담겨 있어 기업 혹은 개인이 이러한 변화를 신속하게 파악하는 데에 활용할 수 있습니다. 온라인 커뮤니티 데이터는 다양한 주제에 대한 이용자들의 의견 및 정보들이 담긴 텍스트 데이터로서 사회적, 문화적 인사이트를 제공합니다. • 뉴스, 커뮤니티 데이터와 텍스트 분석, 텍스트 네트워크 분석 방법을 이용하여 시장 분석, 정책 및 의사 결정, 대중의 반응 분석, 트렌드 분석, 교육 및 연구, 위기 대응 및 재난관리 등 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다.
[NetMiner 4] 텍스트 네트워크 분석

본 과정은 NetMiner 텍스트 네트워크 분석 기능을 활용하여 뉴스기사,트위터, 연설문과 같은 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 방법을 다루고 있습니다. 비정형 텍스트 데이터에서 단어를 추출하고 토픽 발굴, 단어 네트워크 구성 및 시각화, 핵심 키워드 선정까지 텍스트 네트워크 분석 전 과정에 대한 이론적 기초를 쌓을 수 있습니다. 또한 넷마이너를 이용하여 뉴스기사와 트위터 실제 데이터에 분석 방법을 적용하는 실습을 진행합니다.

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