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* 所屬類別： (不超過20項)	電源產(chǎn)品分類： UPS電源穩(wěn)壓電源 EPS電源變頻電源凈化電源特種電源發(fā)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(yī)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(fā)電) 風能發(fā)電潮汐發(fā)電水利發(fā)電燃料電池其他類：其他
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* 內(nèi) 容：	<P align=center>　　<BR>　　作者：Neo4j大中華區(qū)總經(jīng)理方俊強</P> <P align=left><BR>　　<BR>　　隨著社會數(shù)字化程度的不斷加深，數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)關系也日益復雜。在企業(yè)的數(shù)字化進程中，基礎的原始數(shù)據(jù)管理已經(jīng)無法滿足將海量數(shù)據(jù)轉化為高價值數(shù)據(jù)資產(chǎn)的需求。沒有關系，數(shù)據(jù)或?qū)⒑翢o意義，關注并挖掘數(shù)據(jù)背后的關系成為實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的關鍵所在。<BR>　　<BR>　　同時隨著數(shù)據(jù)量變大，預測信號在大數(shù)據(jù)噪聲中丟失，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法無法揭示和有效使用數(shù)據(jù)關聯(lián)。而圖技術最重要的貢獻在于幫助企業(yè)發(fā)掘數(shù)據(jù)中沒有被意識到或者認為不存在的隱藏關系和模式。據(jù)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(qū)總經(jīng)理方俊強</P> <P><BR>　　<BR>　　“讓數(shù)據(jù)自己說話”的圖數(shù)據(jù)科學<BR>　　<BR>　　圖數(shù)據(jù)科學讓連接的數(shù)據(jù)“自己說話”，利用數(shù)十億甚至數(shù)萬億數(shù)據(jù)點之間的關聯(lián)確定什么是重要和有意義的。關聯(lián)以知識圖譜的方式呈現(xiàn)，并在知識圖譜上運行，獲得可解釋的結果、數(shù)據(jù)以及算法，從而進行預測，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化。<BR>　　<BR>　　圖數(shù)據(jù)科學通過知識圖譜在關聯(lián)數(shù)據(jù)中確定所尋找的模式，圖算法使用無監(jiān)督的機器學習識別關聯(lián)、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(shù)據(jù)科學通過訓練圖內(nèi)監(jiān)督機器學習的模型來預測鏈接、標簽和缺失數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)科學旨在幫助企業(yè)理解數(shù)據(jù)關系，讓數(shù)據(jù)科學家通過綜合的圖分析技術挖掘數(shù)據(jù)價值，解答之前難以解決的問題。<BR>　　<BR>　　Neo4j圖數(shù)據(jù)科學以圖技術為基礎，提供比傳統(tǒng)技術更好的預測。作為一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)科學平臺，Neo4j圖數(shù)據(jù)科學可兼容用戶的生態(tài)系統(tǒng)，輕松與企業(yè)的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)科學擁有業(yè)界最健全的超65種圖算法，已被廣泛采用并大規(guī)模實施，輕松處理數(shù)千億個節(jié)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(shù)據(jù)科學進行欺詐檢測，能夠從真實的匿名客戶數(shù)據(jù)集收集數(shù)據(jù)，87%以上的欺詐風險被檢測到。。企業(yè)可以在不更改機器學習管道的情況下從已有數(shù)據(jù)中檢測出更多的欺詐行為。通過這種方式分析歷史數(shù)據(jù)，也許會發(fā)現(xiàn)尚可追回的欺詐行為，從而增加收入。一旦發(fā)現(xiàn)欺詐跡象模式，可將其納入實時運營欺詐檢測系統(tǒng)，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(shù)據(jù)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(yè)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(diào)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(fā)現(xiàn)。”<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(zhàn)。阿斯利康全球商業(yè)IT洞察與分析高級總監(jiān)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(shù)據(jù)科學，阿斯利康從為期三年的健康記錄中攝取4B+數(shù)據(jù)點，通過圖嵌入成功獲取患者身份的獨特原型，并基于網(wǎng)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(fā)揮受眾數(shù)據(jù)的價值，為市場推廣提供可靠的依據(jù)。<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(shù)十億第一方和第三方cookie識別的匿名用戶開展營銷。Neo4j圖數(shù)據(jù)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(xiàn)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(shù)據(jù)科學家Ben Squire表示：“圖數(shù)據(jù)的價值存在于數(shù)據(jù)點之間的關系所講述的故事中。圖數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)格式無法實現(xiàn)的。”<BR>　　<BR>　　應對物流和供應鏈挑戰(zhàn)<BR>　　<BR>　　海事軟件公司OrbitMI公司面臨根據(jù)距離、成本和內(nèi)部邏輯規(guī)劃海上航線的挑戰(zhàn)。Neo4j圖數(shù)據(jù)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(guī)劃平臺，并在減少6萬噸全球碳排放的同時實現(xiàn)高達1200-1600萬美元的投資回報。借助Neo4j圖數(shù)據(jù)科學驅(qū)動的引擎實現(xiàn)優(yōu)化全球船隊的生產(chǎn)力、收入和可持續(xù)性。<BR>　　<BR>　　OrbitMI首席營銷官David Levy表示：“我們希望創(chuàng)建一個利用人工智能、集成當前和歷史AIS位置以及多個數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)平臺領導者，Neo4j以現(xiàn)代數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)科學平臺。Neo4j圖數(shù)據(jù)科學通過全面豐富的功能，協(xié)助企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在價值，推進企業(yè)的數(shù)字化轉型。<BR>　　<BR></P>

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