为数据科学家打造
使用 Python 环境来发掘洞察，并快速展示图分析的价值。凭借预配置的图算法和自动化流程的支持，数据科学团队可以快速开始实验并完成更多项目。
亮点：原生 Python 客户端、自动化机器学习流水线、模型共享与重用。
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等广泛的图算法来深入分析和推理，并进行用于聚类、相似性、分类及更多领域的图原生无监督和监督式机器学习。
亮点：65+ 种图算法目录、图原生机器学习流水线、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。快速且可扩展的导入/导出功能允许您从任何源引入数据，并与其他数据科学和机器学习库、数据平台及流水线集成。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
让项目获得应用，并节省在基础设施、配置和管理方面的时间。使用原生功能启动模型和工作流程，或将算法结果与外部机器学习流水线集成。利用我们随附的企业级数据库或您选择的数据库，快速、无缝地发布工作流程。
亮点：部署图原生机器学习流水线，与 Google Vertex AI、Amazon Sagemaker、机器学习和 AI 流水线集成。
数据科学团队的业务影响
数据科学团队有助于回答复杂的运营问题，从而推动组织成功。这些洞察为战略调整提供依据，并揭示高绩效领域。可视化工具可帮助业务利益相关者轻松理解这些关联的数据关系。
异常与欺诈检测
分析关系和行为，以检测银行、保险、政府项目及其他行业中的欺诈和异常情况。
推荐引擎
基于相似的用户画像、行为、偏好和过往在线活动，构建更强大的推荐引擎。
路线优化
通过计算假设场景并利用路径查找算法预测未来问题，管理供应链中的低效环节。
客户 360° 全视角
改进对客户、合作伙伴和员工的了解，以实现 360 度全视角。为营销、支付、使用情况等整合这些实体。
提升您的图数据科学体验
获取专家技术支持并加入充满活力的社区。
案例研究
了解我们的客户如何利用图技术解决他们最棘手的数据挑战。
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“Neo4j Graph Data Science 是一个出色的工具，因为我们可以随着时间的推移不断调整模型以改进它们。Graph Data Science 将我们所需的一切集中在一处，它使我们能够专注于构建业务，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，仅数据发现一项就占用了分析师三分之一的时间。该工具使整个数据科学部门的生产力提高了约 30%。”
Tamika Tannis, Lyft 软件工程师
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“Neo4j Graph Data Science 让我们能够轻松量化数字世界中存在的关系和相似性，并挖掘关于这些关联关系的全新洞察。”
Matthew Bernardini, Zenapse 首席执行官
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“Neo4j Graph Data Science 使我们能够将非常复杂的数据挑战（例如发现欺诈或对物理互联系统建模）转化为直观的问题。”
Peter Tunkis, 高级数据
科学家, Arcurve
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“我们想要一个合作伙伴，不仅能在图上提供我们所需的规模（即数百万个节点和关系），还能提供空间数据支持。第三个组成部分是，由于我们正在进行创新，我们希望与能够加入我们创新过程的人合作。我们不得不共同添加和配置 Neo4j，以便它能够真正交付我们需要的结果。”
Ali Riaz, OrbitMI 首席执行官
我们的 Neo4j 客户
如是说
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