通过模式匹配挖掘更深层的见解
识别数据中反复出现的模式、关系和关联。获取可付诸行动的见解，检测异常，优化运营，并推动更明智的决策。
发现隐藏模式
利用内置的图遍历优化，以极小的工作量匹配递归且难以发现的模式。
查询海量数据集
利用无索引邻接（index-free adjacency）在海量关联数据中实现快速遍历。
减少代码编写量
得益于直观、富有表现力的查询语言，通过更少的代码行数实现更快的开发。
利用模式匹配解决实际业务问题
发现异常，揭露欺诈团伙，并揭示复杂关系，以预防金融和交易欺诈。
查看工作原理
分析中断因素，优化工作流，加强供应链，并加速药物研发。
了解图技术如何提供帮助
最大限度减少延误，改善物流，并简化运营以提高效率。
查看关于最短路径模式的内容
识别经常被同时购买的产品，从而提供个性化推荐，以增加向上销售和交叉销售的机会。
了解推荐引擎
通过实时发现异常，检测安全威胁，防止违规，并加强风险管理。
观看此视频了解概览
通过分析互动减少、购买量下降或不活跃状态来识别高风险客户。
查看此点播网络研讨会，了解电信公司如何降低客户流失率
模式匹配：从数据到业务成果
降低运营成本
利用图驱动的见解来简化工作流并高效分配资源，从而降低成本并提高敏捷性。
了解如何加强供应链韧性并提高投资回报率 (ROI)。
增强安全与合规性
加强威胁检测，检测未经授权的数据访问，并确保合规性，同时加速事件响应以最大限度减少停机时间和业务中断。
了解如何加强企业安全并利用图识别可疑活动。
提高客户参与度
预测销售趋势，优化营销策略，并降低库存成本。
了解如何使用预测建模来分析客户行为、优化工作流并推动盈利能力
伦敦交通局 (TfL) 利用由 Neo4j 驱动的数字孪生将拥堵减少了 10%
What If Media Group 利用 Neo4j 将广告成本削减了 33%
1 亿客户受到 Neo4j 的保护
Milanote 以 400% 的搜索速度提升释放创造力，带来更好的用户体验
“没有什么能阻止我们利用它来构建和理解未来的大都市，对我而言，下一步就是实现伦敦道路的自动化和绿色化。”
“Neo4j 推荐引擎识别出要呈现给消费者的制胜报价时，它通常是正确的。与其他潜在报价相比，这种个性化报价产生转化的可能性最高。”
“利用图关系使我们能够得出强有力的推论，从而解锁原本隐藏在孤立数据中的信息。”
“由于我们随 Neo4j 使用的 Cypher 查询语言具有极强的表现力，我们可以编写一个更加高效的单一查询，从而避免内存问题。”
用 Cypher 让模式匹配变得简单
Cypher 通过其 MATCH 子句使模式匹配变得直观。编写声明式查询，仅需几行代码即可提取关系、查找路径并检测复杂模式。轻松执行在 SQL 中需要数百行代码才能完成的多跳遍历和条件匹配。
