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네트워크 데이터의 통계적 분석: 기초 교육





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친구가 

살찌면 나도 살찐다!?





Structural hole 이 많은 인적 네트워크를 가진 

개인은 진급이 빠르다?!




친분이 있는 사람일수록

정보도 공유해 준다?!



이 네트워크의 
양방향성(Reciprocity)은 0.447 이다.
유의미하다고 할 수 있을까?




네트워크 데이터를 통해 증명하고 싶은 다양한 통계적 물음!!


‘네트워크 데이터의 통계적 분석 기초 교육’을 통해 속시원히 해결하세요!


네트워크 데이터 분석결과에 대한 통계적 추론을 검정하는 적절한 방법을 안내해 드립니다.




본 교육의 특징


⊙ 일반적으로 자주 활용하는 통계적 검증 방법(교차 분석, 분산 분석, 상관분석, 회귀분석)을 네트워크 데이터 분석에 적용한 구체적 사례를 직접 분석해보면서 주의점 및 과정을 이해하게 됩니다.


⊙ Matrix 간 연관성 검정에 활용되는 QAP 유의성 검정 방법, 랜덤 네트워크를 생성하는 유의성 검정 방법의 원리를 이해하고 활용이 가능하게 됩니다.



커리큘럼





이런 분께 추천합니다!


네트워크 데이터 분석 결과의 통계적 유의미성을 알고 싶으신 분

▶ 각종 관계(Relation)에 관한 가설 검증이 필요하신 분

▶ 네트워크 데이터를 활용한 논문을 작성 중이신 분

▶ 교차분석, 분산 분석, 회귀 분석 등 일반적인 통계 검정 방법이 어느 정도 익숙하신 분

▶ NetMiner를 이용해서 네트워크 데이터를 분석하고, 통계적인 검정까지 한 곳에서 해결하고 싶으신 분

▶ NetMiner를 이용한 소셜네트워크 분석 기본 교육을 이수하신 분


수강생 만족도






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