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* 所屬類別： (不超過20項)	電源產品分類： UPS電源穩壓電源 EPS電源變頻電源凈化電源特種電源發電機組開關電源(AC/DC) 逆變電源(DC/AC) 模塊電源(DC/DC) 電源應用分類：通信電源電力電源車載電源軍工電源航空航天電源工控電源 PC電源 LED電源電鍍電源焊接電源加熱電源醫療電源家電電源便攜式電源充電機(器) 勵磁電源電源配套分類：功率器件防雷浪涌測試儀器電磁兼容電源IC 電池/蓄電池電池檢測變壓器傳感器軸流風機電子元件連接器及端子散熱器電解電容 PCB/輔助材料新能源分類：太陽能(光伏發電) 風能發電潮汐發電水利發電燃料電池其他類：其他
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* 內容：	<P align=center>　　<BR>　　作者：Neo4j大中華區總經理方俊強</P> <P align=left><BR>　　<BR>　　隨著社會數字化程度的不斷加深，數據量呈爆發式增長，數據關系也日益復雜。在企業的數字化進程中，基礎的原始數據管理已經無法滿足將海量數據轉化為高價值數據資產的需求。沒有關系，數據或將毫無意義，關注并挖掘數據背后的關系成為實現數據價值的關鍵所在。<BR>　　<BR>　　同時隨著數據量變大，預測信號在大數據噪聲中丟失，傳統的數據處理方法無法揭示和有效使用數據關聯。而圖技術最重要的貢獻在于幫助企業發掘數據中沒有被意識到或者認為不存在的隱藏關系和模式。據Gartner分析，50%有關AI的咨詢都涉及圖技術的使用。<BR>　　<BR>　　</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20220907114154307.jpg"><BR>　　<BR>　　Neo4j大中華區總經理方俊強</P> <P><BR>　　<BR>　　“讓數據自己說話”的圖數據科學<BR>　　<BR>　　圖數據科學讓連接的數據“自己說話”，利用數十億甚至數萬億數據點之間的關聯確定什么是重要和有意義的。關聯以知識圖譜的方式呈現，并在知識圖譜上運行，獲得可解釋的結果、數據以及算法，從而進行預測，以實現數據價值的最大化。<BR>　　<BR>　　圖數據科學通過知識圖譜在關聯數據中確定所尋找的模式，圖算法使用無監督的機器學習識別關聯、異常和趨勢，而圖原生機器學習(Graph Native Machine Learning) 使用嵌入方法來了解圖中未知的重要功能。此外，圖數據科學通過訓練圖內監督機器學習的模型來預測鏈接、標簽和缺失數據，并提供快速、成熟、可擴展的服務。<BR>　　<BR>　　作為圖技術的市場領導者，Neo4j圖數據科學旨在幫助企業理解數據關系，讓數據科學家通過綜合的圖分析技術挖掘數據價值，解答之前難以解決的問題。<BR>　　<BR>　　Neo4j圖數據科學以圖技術為基礎，提供比傳統技術更好的預測。作為一個統一的數據科學平臺，Neo4j圖數據科學可兼容用戶的生態系統，輕松與企業的數據倉庫、AutoML等集成，是目前唯一提供支持、可擴展性、細粒度安全性、MLOps和混合部署的平臺。Neo4j圖數據科學擁有業界最健全的超65種圖算法，已被廣泛采用并大規模實施，輕松處理數千億個節點和關系，應用覆蓋欺詐檢測、市場推薦、客戶360以及供應鏈和物流等諸多領域。<BR>　　<BR>　　更有效地檢測欺詐<BR>　　<BR>　　使用Neo4j圖數據科學進行欺詐檢測，能夠從真實的匿名客戶數據集收集數據，87%以上的欺詐風險被檢測到。。企業可以在不更改機器學習管道的情況下從已有數據中檢測出更多的欺詐行為。通過這種方式分析歷史數據，也許會發現尚可追回的欺詐行為，從而增加收入。一旦發現欺詐跡象模式，可將其納入實時運營欺詐檢測系統，以避免未來造成此類損失。<BR>　　<BR>　　丹麥商務局(Danish Business Authority)采用Neo4j圖數據科學來正確識別存在欺詐行為的賬戶持有人，欺詐檢測增加300%，提升10%的正確率（行業標準 < 1%），并在減少錯誤率的同時支付流增加了150%。丹麥商務局首席顧問Marius Hartman表示：“由于習慣了某些地址或名稱，客戶的欺詐檢測會有風險，導致只強調普通欺詐而忽略高明的欺詐。這些高明的欺詐往往不容易被發現。”<BR>　　<BR>　　精準細分市場推薦<BR>　　<BR>　　全球領先的制藥公司阿斯利康(AstraZeneca)在將新藥推向市場時，面臨尋找合適患者并教育潛在受眾市場的挑戰。阿斯利康全球商業IT洞察與分析高級總監Joseph Roemer說：“我們使用圖算法來查找具有特定旅程類型和模式的患者，然后找到其他相近和相似的患者。”<BR>　　<BR>　　借助Neo4j圖數據科學，阿斯利康從為期三年的健康記錄中攝取4B+數據點，通過圖嵌入成功獲取患者身份的獨特原型，并基于網絡結構識別重要意見領袖，從而更加精準地鎖定目標患者，充分發揮受眾數據的價值，為市場推廣提供可靠的依據。<BR>　　<BR>　　深度理解客戶<BR>　　<BR>　　Neo4j幫助美國媒體集團Meredith Corporation向僅由數十億第一方和第三方cookie識別的匿名用戶開展營銷。Neo4j圖數據科學確定了1.63億個唯一的用戶畫像，使用中心性算法識別角色，通過圖嵌入降低復雜性，實現了個人畫像訪問量增加500%，接觸點長度增加1621%，同時使客戶理解力提升了20-30%，幫助該集團更好地了解客戶并開展高效營銷。<BR>　　<BR>　　Meredith Corporation高級數據科學家Ben Squire表示：“圖數據的價值存在于數據點之間的關系所講述的故事中。圖數據本身就可以直觀地講述一個故事，它可以提供即時洞察力，而這是行和列數據格式無法實現的。”<BR>　　<BR>　　應對物流和供應鏈挑戰<BR>　　<BR>　　海事軟件公司OrbitMI公司面臨根據距離、成本和內部邏輯規劃海上航線的挑戰。Neo4j圖數據科學幫助客戶配備具有尋路功能的亞秒級路由，利用Louvain算法完成屬地制圖，并提供可以識別具有相似性的備選方案。最終幫助OrbitMI完成了具備亞秒級響應的海上航線規劃平臺，并在減少6萬噸全球碳排放的同時實現高達1200-1600萬美元的投資回報。借助Neo4j圖數據科學驅動的引擎實現優化全球船隊的生產力、收入和可持續性。<BR>　　<BR>　　OrbitMI首席營銷官David Levy表示：“我們希望創建一個利用人工智能、集成當前和歷史AIS位置以及多個數據和API的解決方案。這樣的方案無疑需要世界級的基礎設施。這正是我們選擇 Neo4j 的原因所在。”<BR>　　<BR>　　作為全球領先的圖數據平臺領導者，Neo4j以現代數據科學基礎——圖技術為根基，為客戶提供了一個強大的、可簡便集成和擴展的數據科學平臺。Neo4j圖數據科學通過全面豐富的功能，協助企業挖掘數據背后的潛在價值，推進企業的數字化轉型。<BR>　　<BR></P>