#ネットワーク分析

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グラフニューラルネットワーク（GNN）は、ノードとエッジからなるグラフ構造データを扱う深層学習手法です。基本原理、構成要素、実践手順、ビジネス応用、注意点を体系的に解説します。

ネットワーク中心性分析は、ネットワーク内で最も影響力のあるノードを定量的に特定する手法です。次数中心性、媒介中心性、近接中心性、固有ベクトル中心性の4指標と、組織・マーケティングでの活用法を解説します。

ネットワーク分析は人・組織・情報の関係構造をグラフ理論で可視化し分析する手法です。ノードとエッジ、中心性指標、コミュニティ検出、組織ネットワーク分析（ONA）の活用法を解説します。

グラフデータベース分析は、データ間の関係性（エッジ）を構造的に格納・探索するデータ分析手法です。ノードとエッジの基本概念、Neo4jなどの主要技術、実践ステップ、コンサルティングでの活用場面を解説します。

ネットワークグラフ分析は、ノードとエッジで表現される関係性データの構造的特徴を定量的に分析する手法です。中心性指標、コミュニティ検出、実践ステップ、ビジネス活用場面と注意点を解説します。

プロジェクトネットワーク分析は、アクティビティ間の依存関係を可視化しクリティカルパスを特定する手法です。CPMとPERTの使い分け、ネットワーク図の構築方法、実践ステップを解説します。