SNA
Social Network Analysis
이 세상의 데이터는 “노드 데이터”와 “링크 데이터”로 구성되어 있습니다.
하지만 그 동안의 데이터 분석은 “노드 데이터”에 치중되어 왔습니다.
링크 데이터를 핵심으로 하는 네트워크 데이터를 분석하면 새로운 차원의 인사이트를 얻을 수 있습니다. “링크 데이터”의 적절한 분석을 위해서는 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis) 방법론이 도입되어야 합니다.
노드 데이터
사람, 조직, 기관, 상품, 계좌 등
링크 데이터
사람관계, 조직 간 관계, 사람-상품의 관계, 계좌 간 관계 등
소셜 네트워크 분석은 1930년대 수리 사회학에서 발전한 연구 방법론으로, 개체와 개체 간의 관계(=링크)에 내재되어 있는
연결 구조, 중심 구조, 응집 구조, 역할 구조의 분석을 통해 네트워크 인사이트를 가능케합니다.
연결구조
웅집구조
중심구조
2-mode 분석
역할 구조
"가트너는 사이람을 소셜네트워크 분석 분야의 대표 벤더로 선정하였습니다."
https://www.gartner.com/en/documents/3382717, 19 July 2016 , Gartner
NetMiner
NetMiner는 대학, 연구기관, 기업 내의 데이터과학자용 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis) 소프트웨어입니다.
노드(개체)와 링크(관계) 데이터로 구성 가능한 모든 분야에서 범용적으로 사용할 수 있으며, 데이터 변환, 네트워크 분석,
네트워크 시각화, 기계학습 등을 유연하게 통합하여 편리한 사용환경을 제공합니다. 또한 Python 스크립트 기능을 활용하여 반복적인 분석의 자동화나 외부 라이브러리를 활용한 커스터마이징이 가능합니다.
제품 특징
편리한 데이터 처리
통합적인 데이터 구조
손쉬운 데이터 입력과 편집
대용량 데이터 처리
탐색적인 분석구조
폭넓은 네트워크 지표와 분석모델
분석과 시각화의 유기적 결합
다양한 시각화 옵션
What-If 분석
분석결과의 순환적 활용
사용자 친화적인 작업환경
직관적인 화면구성
체계적인 작업관리를 위한 트리 구조
표준화된 분석옵션 설정
프로그래밍 기능
스크립트
외부스크립트 언어를 통한 NetMiner 스크립트 호출
플러그인
NetMiner 주요 활용 분야
NetMiner는 네트워크 데이터 분석이 필요한 다양한 연구분야, 응용영역에서 사용할 수 있습니다.
조직 네트워크 분석
조직구성원, 부서, 업무, 역량 등 조직 내 인적자원 간의 공식적, 비공식적 관계를 분석하고 시각화 할 수 있음
지식 네트워크 분석
연구자, 저널, 키워드 등 지식의 구성요소간 관계를 분석하고 시각화 할 수 있음
범죄 네트워크 분석
혐의자들 간의 드러나거나 숨은 관계를 분석하여 시각화 할 수 있음
고객 네트워크 분석
고객의 구매 및 활동이력, 고객간 관계 네트워크를 분석하여 다양한 마케팅활동에 활용 할 수 있음
온라인 네트워크 분석
트위터와 같은 온라인 소셜미디어상에 형성되는 여론이나 네트워크등을 분석하고 시각화 할 수 있음
주요 고객 현황
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61개국 771개 학교
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35개국 147개 기관
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19개국 142개 기업
주요 고객 현황
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61개국 771개 학교
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