Name: 사례 연구: R로 하는 네트워크 분석
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코스 설명

네트워크 분석의 기본을 익히셨다면, 이제 그 개념을 실제 대규모 데이터셋에 어떻게 적용하는지 살펴볼 차례예요. 이전에 배운 내용을 바탕으로 세 가지 사례 연구를 차례로 진행합니다. 이 사례들은 학계와 업계 모두에서 접할 수 있는 유형의 데이터를 다룹니다. 실무에서 마주치는 계산 및 시각화의 도전 과제와 이를 해결하는 방법을 함께 탐구할 거예요. igraph 활용 능력을 계속 확장하는 한편, 시각화를 웹으로 가져가는 데 도움이 되는 다른 시각화 라이브러리도 함께 사용해 보겠습니다.

사전 요구 사항

Network Analysis in R

커리큘럼

코스 개요

시간에 따라 그래프 탐색하기

이 장에서는 Amazon 구매 그래프의 일부를 살펴봅니다. 이미 배운 내용을 바탕으로 중요한 상품을 찾아내고, 구매를 이끄는 요인을 발견해 볼 거예요. 또한 서로 다른 기간의 그래프를 비교해 보며 시간이 지나면서 그래프가 어떻게 변하는지도 살펴봅니다.

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사람들은 트위터에서 R을 어떻게 이야기할까요?

이 레슨에서는 '#rstats' 대화를 중심으로 R과 관련된 트위터 데이터를 탐색합니다. 먼저 원시 데이터를 살펴보고 그래프를 어떻게 구성할지 고민해 볼 거예요. 방법은 여러 가지가 있지만, 여기서는 두 가지—리트윗과 멘션—방식을 다룹니다. 두 그래프를 각각 만들어 보고, 여러 지표로 비교해 보겠습니다.

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시카고의 자전거 공유

이 장에서는 시카고 자전거 공유 네트워크의 데이터를 분석합니다. 입문 과정에서 다룬 개념을 확장하고, 가중치가 있는 간선을 처리하기 위한 몇 가지 새로운 개념도 추가로 살펴볼 거예요. 또한 조금 더 가공되지 않은 형태의 데이터에서 시작해, 실제로 발견할 수 있는 데이터 소스에서 그래프를 어떻게 구축하는지도 다룹니다.

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그래프 데이터를 시각화하는 다른 방법들

지금까지는 모두 igraph의 플로팅 기능을 사용해 왔습니다. igraph는 그래프 데이터를 시각화하는 강력한 방법을 많이 제공합니다. 하지만 ggplot2 같은 다른 플로팅 프레임워크나 d3.js 같은 대화형 프레임워크를 선호하는 분들도 많죠. 이 레슨에서는 ggplot2 프레임워크를 기반으로 한 다른 시각화 라이브러리를 살펴봅니다. 또한 하이브 플롯처럼 얽힌 "헤어볼"을 피하는 방법과, 대화형 및 애니메이션 플롯을 만드는 방법도 함께 알아봅니다.