그래프와 AI가 완벽히 융합된 그래프 인텔리전스 플랫폼
NetMiner 5는 그래프 분석으로 연결 구조를 파악하고, 머신러닝과 텍스트 마이닝을 통해 데이터에 숨겨진 패턴과 내용을 이해하여,
보다 독창적이고 정밀한 인사이트를 도출할 수 있는 올인원(All-in-One) 데이터 분석 플랫폼입니다.
또한 노코드 기반의 직관적인 분석 환경과, 맥락을 고려해 결과를 설명하는 AI 어시스턴트를 통해
전문가가 아니어도 누구나 손쉽게 고급 분석을 수행하고 결과를 이해할 수 있습니다.
주요 기능
그래프 및 정형·비정형 데이터를 위한 유연한 데이터 모델을 기반으로,
그래프 머신러닝과 텍스트 분석 등 다양한 분석 기법과 시각적 탐색을 통합한 혁신적인 분석 환경과 뛰어난 편의성을 제공합니다.
AI 어시스턴트
나만의 분석 튜터
복잡한 알고리즘을 공부하고 해석하는 일은 AI에게 맡기세요.
AI가 입력 데이터, 분석 알고리즘, 분석 결과를 연결하여 누구나 쉽게 이해할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
그래프 및 정형/비정형 데이터 지원
NetMiner 5는 노드와 링크로 구성된 그래프 데이터뿐 아니라, 고정된 형식이나 ID가 없는 정형 및 비정형 데이터를 위한 유형(Tabular)도 지원합니다. 이를 통해 원시 데이터나 비정형 텍스트 등 머신러닝에 적합한 다양한 데이터를 손쉽게 가져올 수 있습니다.
하나의 워크스페이스에서 노드셋, 링크셋, 정형/비정형 데이터를 한 번에 관리할 수 있고, 노드셋 하위의 다중 그래프 레이어를 트리 구조로 표현하여, 현재 분석하는 데이터를 직관적으로 파악할 수 있습니다.
데이터 전처리
쿼리(Query)를 활용해 원하는 조건에 따라 데이터를 손쉽게 추출할 수 있으며, 노드 속성을 기반으로 링크를 생성하는 등 그래프 데이터를 위한 다양한 쿼리 조건도 지원합니다. 또한 그래프의 방향성 설정, 가중치 처리, 링크 필터링, 노드 속성 변환 등 그래프 데이터를 효율적으로 다듬고 준비할 수 있는 다양한 전처리 기능을 제공합니다.
텍스트 마이닝
NetMiner 5는 텍스트 데이터를 정제하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다.
자연어 처리(NLP)
사전 학습된 딥러닝 모델을 기반으로 비정형 텍스트에서 단어를 추출(토큰화)할 수
있습니다. 그리고 문서-키워드 그래프로 저장할 수 있어서 텍스트를 구조적으로 분석
할 수 있습니다.
텍스트 분석
키워드 네트워크를 구성하여, 핵심 단어와 연관 단어를 시각적으로 탐색할 수 있습니다.
또한 다양한 토픽 모델(LDA, BERTopic 등)을 활용해 문서를 분류하고 주제를 도출할 수
있고, 사전 학습된 언어 모델을 활용한 감성 분석으로 반응을 이해할 수 있습니다.
그래프 분석/소셜 네트워크 분석
NetMiner 5는 중심성(Centrality), 서브 그래프 및 커뮤니티(Community), 유사도(Similarity) 등 주요 그래프 분석 기법을 폭넓게 지원합니다. 이를 통해 네트워크 내에서 중요한 노드나 링크를 식별하고, 구조적 패턴이나 집단을 발견하며, 노드 간 관계의 유사성을 평가하는 등 그래프 분석의 필수적이고 핵심적인 작업을 직관적이고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
머신러닝
복잡한 코드 없이 클릭 몇 번만으로 데이터를 학습하고 예측해보세요.
NetMiner 5는 데이터의 연관성과 패턴을 학습하여 모델로 저장하고, 새로운 데이터를 예측하거나 분류할 수 있는 분석 환경과 Naïve Bayes, SVM, Decision Tree(CART), AdaBoost, k-Means 등 널리 사용되는 머신러닝 알고리즘을 제공합니다.
또한, 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)는 어떤 변수가 중요한지 해석하는 데 도움을 줍니다.
그래프 머신러닝
그래프 구조를 활용하여 예측의 성능을 높일 수 있습니다.
그래프 머신러닝이란?
그래프 구조를 기계학습에 활용하는 방법입니다. 특히 그래프를 딥러닝 아키텍처로
학습하는 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)은 이웃 노드와의 정보 교환을
통해 그래프를 효과적으로 학습하고, 보다 정확한 예측을 수행합니다.
그래프 머신러닝을 위한 알고리즘과 파이프라인 지원
NetMiner 5는 그래프 신경망(GNN) 알고리즘과 그래프 특성을 일반 머신러닝에서
학습할 수 있는 파이프라인을 제공합니다. 노드 고유 특성과 이웃 정보를 함께 활용해,
기존에 해결하기 어려웠던 문제도 효과적으로 풀 수 있습니다.
데이터 시각화
그래프 시각화를 통해 복잡한 그래프 구조를 직관적으로 파악할 수 있으며, 노드와 링크의 색상, 크기, 형태 등을 속성에 따라 스타일링하여 다양한 정보를 한눈에 표현할 수 있습니다. 또한 막대/선, 박스플롯, 생키, 코드, 트리맵 등 차트 기능을 활용해 데이터 분포, 속성 현황 등 주요 지표를 쉽게 확인하고 분석에 활용할 수 있습니다.
온라인 데이터 수집 (Extension)
분석할 데이터가 필요하신가요? 검색어 입력만으로 온라인 데이터를 쉽게 수집할 수 있습니다.
NetMiner 5는 소셜 미디어(YouTube)나 학술 논문 데이터를 직접 수집하고, 번거로운 작업 없이 자동으로 비정형 텍스트를 자연어 처리(NLP)하여 정형 데이터로 전처리해줍니다. 다양한 온라인 데이터를 바로 수집해서 NetMiner의 강력한 분석 방법을 적용해 보세요!
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지금 NetMiner 5를 시작하세요.