빅데이터 분석의 가치에 대한 전세계적인 환호와 열망이 폭발적으로 증가함에 따라 소셜 네트워크 분석, 기계학습 기반의 예측분석과 같은 데이터 과학에 대한 관심이 그 어느 때보다 고조되고 있습니다. 한편, 오늘날의 데이터 과학은 데이터의 크기, 형태적인 다양성, 생성 속도, 신뢰성 등과 같은 특성의 영향으로 데이터 및 분석방법에 있어서의 통합적인 모델을 지향하며, 융/복합적인 접근을 요구하고 있습니다. 이에 따라 데이터 분석을 지원하는 소프트웨어 도구도 다양한 데이터 형식의 지원, 데이터의 변환 및 순환적 분석 프로세스, 분석방법의 복합과 융합 등과 같은 전례 없는 기능을 요구받고 있습니다. 60개국 880여개 기관, 대학, 기업(2015 기준) 등에서 사용하고 있는 NetMiner(넷마이너)는 빅데이터 시..

NetMiner 이야기 2016. 1. 20. 16:47

빅데이터가 화두에 오르면서 ‘데이터 시각화(Data Visualization)’, ‘인포그래픽(Infographic)’이 함께 주목 받고 있습니다. 어떻게 분석하느냐 만큼 어떻게 보여주느냐에 관심이 집중되고 있는 것이지요.그렇다면 ‘데이터 시각화’란 대체 무엇이고, 왜 중요할까요? 데이터 시각화(Data Visualization)란 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 것을 말합니다. ‘백문이 불여일견’이라는 말이 있듯이, 백마디 말보다 한 장의 그림이 때로는 정보를 전달하는데 더욱 효과적일 수 있습니다. 일반적으로 데이터 시각화에는 차트나 단어 구름 등 인포그래픽이 사용되는데요, 소셜 네트워크 분석(SNA)에서는 데이터 시각화의 수단으로 네트워크 맵(Map)을 이용합니..

NetMiner 이야기/NetMiner Tips 2016. 1. 19. 13:52