专为数据科学家打造
使用 Python 环境发现洞察，并快速展示图分析的价值。数据科学团队可以快速开始实验，并在预配置的图算法和自动化流程的支持下完成更多项目。
亮点：原生 Python 客户端、自动化机器学习流程，以及模型共享和复用。
做出更好的预测
通过基于图的查询、搜索和路径查找来回答问题。通过从中心性到节点嵌入的广泛图算法进一步您的分析和推理，并进行图原生的无监督和有监督机器学习，用于聚类、相似性、分类，以及更多。
亮点：包含65+种图算法的目录、图原生机器学习流程、图可视化工具。
数据生态系统集成
通过30多个连接器和扩展无缝访问、存储、移动和共享数据。快速可扩展的导入/导出功能允许您从任何来源导入数据，并与其他的图数据科学和机器学习库、数据平台以及管道集成。连接您选择的BI工具。
亮点：Apache Spark 连接器、Apache Arrow 集成、数据仓库连接器。
将项目投入生产
让项目被采纳，并节省基础设施、配置和管理的时间。使用原生功能启动模型和工作流，或将算法结果与外部机器学习管道集成。使用我们附带的企业数据库或您选择的数据库，快速无缝地发布工作流。
亮点：部署图原生机器学习管道，与 Google Vertex AI、Amazon Sagemaker、机器学习和AI管道集成。
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案例研究
了解我们的客户如何利用图技术解决最棘手的数据挑战。
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“Neo4j 图数据科学是一个很棒的工具，因为我们可以随着时间的推移调整模型以改进它们。通过图数据科学，我们所需的一切都集中在一个地方——它使我们能够专注于发展业务，因为该软件可以轻松地与我们现有的工具集和数据科学方法协同工作。”
Daniel Brady，Orita 首席执行官
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“我们意识到，仅仅是数据发现就占用了我们分析师大约三分之一的时间。这个工具将整个数据科学组织的生产力提高了约30%。”
Tamika Tannis，Lyft 软件工程师
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“Neo4j 图数据科学使得量化数字世界中存在的联系和相似性变得容易，并能揭示这些关联的新洞察。”
Matthew Bernardini，Zenapse 首席执行官
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“Neo4j 图数据科学让我们能够将非常复杂的数据挑战，例如发现欺诈或建模物理互连系统，转化为直观的问题。”
Peter Tunkis，高级数据
科学家，Arcurve
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“我们希望找到一个能在图方面提供所需规模——同样是数百万个节点和边——的合作伙伴，同时还能提供空间数据支持。第三个组成部分是，由于我们正在创新，我们希望与能够加入我们创新过程的团队合作。我们必须共同添加和配置 Neo4j，以便它能够真正满足我们的需求。”
Ali Riaz，OrbitMI 首席执行官
