#グラフ理論

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クラスタリング係数は、ネットワーク内のノード周辺でどの程度三角形（閉じた三つ組）が形成されているかを測定する指標です。局所的・大域的クラスタリング係数の算出方法と活用法を解説します。

スモールワールドネットワークは、高いクラスタリング係数と短い平均経路長を併せ持つネットワーク構造です。ワッツ=ストロガッツモデルの仕組みとビジネスでの応用を解説します。

ネットワーク最適化は、ノードとアークで構成されるネットワーク上の流量やルートを最適化する手法です。最短経路、最大流、最小費用流の解法、活用場面と注意点を解説します。

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。

ネットワーク分析手法は、人・組織・システムなどの関係性をグラフ構造で可視化し、構造的な問題や影響の伝播経路を発見するデータ分析手法です。分析指標、実践手順、活用場面と注意点を解説します。

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。