Gephi를 통해 데이터를 시각화하고 분석해보는 강의입니다. 그래프 이론의 기초부터 시작해서 Gephi를 활용한 시각화 실습까지 진행합니다.
이런 걸
배워요!
데이터셋을 네트워크 그래프로 빠르게 시각화할 수 있고, 기본적인 그래프 이론을 통해 간단히 분석할 수 있습니다.
네트워크 모델을 통해 의사결정에 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들면 콘텐츠 사이의 관계를 파악해서 효과적인 묶음 상품을 기획하거나, 중요도가 높은 커뮤니티를 판별하여 타겟 마케팅을 진행할 수 있습니다.
그래프 이론의 기초부터
Gephi 실습까지 한 강의로 끝! ⭐
지금은 데이터의 시대입니다. 빅데이터라는 말이 생길 정도로 데이터는 어느 곳에나 있습니다. 그 많은 데이터는 어디에서 생길까요? 바로 '관계'에서 생성됩니다. SNS에서의 팔로우, 인터넷을 통한 사이트 접속, 재화의 거래, 메신저를 통한 의사소통, 협업을 통한 참여 등등 소스는 아주 많죠.
우리는 관계에서 데이터를 얻습니다. 그리고 역으로, 그 데이터에서 실제 관계를 유추할 수도 있습니다. 예를 들면 콘텐츠 사이의 관계를 파악해서 효과적인 묶음 상품을 기획하거나, 중요도가 높은 커뮤니티를 판별하여 타겟 마케팅을 진행할 수 있습니다.
곧 다가올 100년은 복잡성의 시대가 될 거라고 생각합니다.
- 스티븐 호킹, 2000년 1월
세상이 복잡해지면서 그 관계들은 모두 통신망, 신경망, 사회관계망, 전력망, 거래망 등등 네트워크가 되어 얽히고설키게 되었습니다. 데이터 분석은 이런 복잡한 세상에서 미래를 예측하고 전략을 짜기 위해 등장했죠. 네트워크 분석은 그런 데이터 분석의 여러 분야 중 독특하고 매력적인 한 분야입니다. 어떤 Stuff와 Stuff의 관계에 대해서 뜯어보고 싶으시다면 네트워크 분석에 꽤 매력을 느끼실 겁니다.
우리는 이 강좌에서 Gephi라는 강력한 시각화 툴을 사용합니다. 이 툴은 데이터셋만 있으면 아무것도 모른 채로 바로 그럴듯한 결과물을 만들어낼 수 있을 정도로 강력합니다. 하지만 기능을 풍부하게 사용하고 결과의 맥락을 이해하려면 이론적인 바탕에 대한 기본적인 지식이 필요합니다.
데이터 분석은 이론적으로 깊이 들어가면 선형대수와 확률/통계가 뛰어노는 필드입니다. 하지만 이 강좌에서는 시각화와 분석에 초점을 맞출 것이고, 이론적인 부분은 직관적으로 이해할 수 있도록 수식을 최소화하면서 설명하겠습니다.
데이터셋을 네트워크 그래프로 빠르게 시각화
기본 그래프 이론을 통해 데이터 분석을 간단히
네트워크 모델을 통해 의사결정에 필요한 인사이트 확보
네트워크 데이터 분석을 빠르게 시작하고자 하는 분
그래프 이론을 눈으로 보면서 입문하고자 하는 분
애널리틱스 데이터를 통해 인사이트를 얻고자 하는 분
행동 관계 데이터를 분석하여 의사결정에 도움을 받고 싶은 분
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누구일까요?
네트워크 데이터 분석을 빠르게 시작하고자 하는 분
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선수 지식,
필요할까요?
배경지식으로는 지수, 로그, 정규분포가 뭔지 들어보신 적이 있으면 됩니다.
PM으로 일하며 IT 서비스를 만들고 있습니다. 제 경험과 지식을 필요로 하는 사람들이 있다면 도움을 드리고 싶고, 함께 이를 나누는 장을 만들고 싶습니다.
전체
30개 ∙ (4시간 41분)
가 제공되는 강의입니다.
데이터 분석 트렌드와 강의 소개
09:25
그래프
05:23
Node, N-modal Graph
13:25
Edge
07:34
Degree
05:55
Degree Distribution
11:42
Modularity
08:15
Centrality
13:08
Gehpi 설치하기
04:33
프로그램 전반의 구성 살펴보기
03:39