Gephi 사용 실습/ 통그라미 VS KAMP / AI 분석(클로드 VS CUE) / 데이터 리터러시 / 빅카인즈

 빅데이터 분석 참고 사이트: 

 KDI 경제 교육 등 - https://eiec.kdi.re.kr/bigdata/main.do

누구나 가능한 텍스트 빅데이터 분석 기초

과정설명

 디지털신기술 중심 분야인 빅데이터 분석 중 텍스트 데이터 분석 방법의 이론을 학습하고 현장에서 바로 활용할 수 있는 빅데이터 분석 실습역량을 습득한다. 

학습목표 

• 텍스트 데이터 처리 이론 및 실습을 학습 • 네트워크 분석 방법의 이론 및 실습을 학습 • 빅데이터 분석 실습역량을 습득

------------------Gephi-https://gephi.org/users/download/

Gephi사용법- https://data-science-note.tistory.com/90

https://choboit.tistory.com/20#google_vignette

동영상- https://www.youtube.com/watch?v=pqCsFQipV_M

https://www.youtube.com/watch?v=ns-Wp2JTCos

https://choboit.tistory.com/18#google_vignette

============================실습요령==================

#. 데이터 분석 툴(Gephi) 실행-이호 뉴스네트워크 검색

1. 새 프로젝트 생성

2. Data Laboratory 클릭

3. Import Spreadsheet 클릭

4. Spreadsheet 열기 /// Time Intervals : 노드 간에 순차가 존재 할 때 설정함

5. 우리가 하려는 키워드 분석은 방향성이 없으므로 디폴트 설정값인 mixed에서 Undirected 로 바꿔준다.

6. 시각화(overview)

7. Spreadsheet가 잘 열렸다면 Overview 탭으로 넘어간다.

8. 숯검댕이는 모든 노드와 엣지가 겹쳐져서 만들어진 것이다....

9. 통계 툴(statics)로 넘어가서, network overview에서 (   Average Degree     +   Modularity      +  Eigenvector Centrality    ) RUN 한다.

우리가 간단하게 해볼 것은 3가지가 있다.

(1) Average Degree : 한 노드가 평균적으로 갖는 엣지 수

 (2)Modularity : 노드가 특정 군집과는 가깝고 그 밖의 군집과는 거리가 있는 정도

(3)Eigenvector Centrality : 해당 노드와 연결된 다른 노드들의 개수 뿐만 아니라 다른 노드들의 중요도 또한 반영하여 가중치를 둔 것

10. 필터

• TOPOLOGY-->쿼리에 드래그인 드롭---> Degree Range : 1500 ~ 6308--->디그리 레인지를 셋팅한다.(예:  Degree Range : 1500 ~ 6308)

• • 수치를 입력하고 Enter키를 꼭 쳐야한다. 그리고 Filter 클릭!

!! 주의점 : 모든 통계 툴은 필터를 거치지 않은 100% 데이터를 가지고 통계를 해야한다!!

다음 참고 영상 :  https://choboit.tistory.com/20#google_vignette

# 데이터 시각화 방법 정리

1. 빅카인즈에서 다운 받은 Raw 데이터를 어느 정도 필터링 하여 단어 분할한 후에 Gephi로 Import 한다.(EX. 2025년 대선후보자 등단 기사에서 발췌.)

2. Statistics를 수행한다.(셋팅: Network overview-average degree,

modularity RUN, // Node overview-eigenvector centrality:  RUN)

• Average Degree
• Modularity
• Eigenvector Centrality

3. Filters 를 설정한다.

• Degree Range
• Partition ( 이후 과정에서 설정 )

4. Filter 를 클릭하면 아래와 같이 그래프가 출력된다.

• 위 그래프는 각 노드의 Degree(엣지 개수)가 400개 이상인 노드들만 모아진 것이다.
• Arial Bold, 32 를 클릭하여 폰트를 한글 폰트로 설정한다. ( 한글 폰트로 바꾸지 않으면 한글 텍스트가 깨진다. )

5. Appearance 를 설정한다.

• EigenVector Centrality의 크기 에 따라 노드의 크기 를 크게 해준다.

• Apply 를 클릭했을 때의 결과

• Modularity 에 따라 색상을 다르게 해준다.

• Apply 를 클릭했을 때의 결과

6. Layout 을 설정한다.

• Force Atlas 2
• Scaling : 1000
• Run 클릭 했을 때의 결과
• 여기에서 빨간 박스 를 클릭하면 각 노드의 이름이 나타난다.
• 어느 정도 형태가 변하지 않는다면 Stop을 클릭한다.

7. 결과- Modularity로 나뉜 영역의 의미와 각 노드들의 의미를 분석한다.

★. 겹쳐져있는 노드 떼어내기

• 이렇게 겹쳐져 있는 노드들은 하나하나 드래그 하여 떼어내는 것도 방법이지만

• Label Adjust 기능을 통해 각 노드들을 떼어내준다.

★. 각 Modularity 만 관찰하기

Filter 구성

• • Main Filter : Partition ( Modularity Class )
  • Sub Filter : Degree Range
• 각 Partition을 클릭하면 해당 Partition 만의 그래프를 출력한다.

이제 분석을 시행하면서 데이터 수정을 반복한다.

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‘키워드’ 항목은 본문 내에서 추출된 키워드 중 단순 숫자(1, 2, 2018, 2019 등), 이메일 주소, 시간을 뜻하는 단어(밤, 낮, 새벽 등)를 제외한 결과가 표시됩니다.

=>

# 빅데이터 분석 ？ NO코딩 분석도구 활용한 기초 분석 (엑셀 VS 통그라미 VS KAMP) ？ AI 분석(퍼플랙시티) 결과 해석 ？ AI 분석(클로드 VS CUE) 리포트 작성

데이터 리터러시 이해 ？ 데이터와 정보의 이해 ？ 빅데이터의 특징과 가치 ？ 데이터 분석의 기본 프로세스 ？ 데이터 유형과 구조 이해

0. 성균관대- NetMiner-https://www.netminer.com/kr/etc/free.php

사용법수강 _ https://onlineedu.cyram.com/course/course_view.jsp?id=27350&cid=7405#course-view-27350

1.통그라미(통계인재개발원) - https://tong.kostat.go.kr/front/main/main.do

2. CUE, 대화형 AI / https://namu.wiki/w/Cue:  //  https://cuekorea.com/

CUE는 AI 및 데이터 분석 기술을 활용한 솔루션을 공급하여, 각 산업 분야의 기업이 디지털 전환을 성공적으로 할 수 있도록 돕고 있습니다. 

3. KAMP, 중소벤처기업부에서 주관하는. 세계 최초 민관협력 제조특화 AI 플랫폼. 데이터셋, 제조데이터분석지원. 제조AI데이터셋, AI분석도구, 적용 우수 사례(Use-case) 

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