Damit erhalten Data Scientists ein zuverlässiges und benutzerfreundliches Toolset für die Analyse vernetzter Daten und das Erstellen von Machine Learning-Modellen. Mit Neo4j for Graph Data Science können Anwender aussagekräftige, aber bislang weitgehend ungenutzte Beziehungen und Netzwerkstrukturen für ihre Analysen heranziehen. Anwendungsfälle reichen von der eindeutigen Nachverfolgung von Webseiten-Besuchern über mehrere Plattformen und Touchpoints hinweg bis zur Betrugsaufdeckung auf Grund verdächtiger Datenmuster oder der Erforschung von Krankheiten und ihren Behandlungsmöglichkeiten.
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Keywords: graph data science • Press Release