Kā izmantot grafiku analīzi, lai atrastu slēptos modeļus un attiecības

0
Kā izmantot grafiku analīzi, lai atrastu slēptos modeļus un attiecības

Kā izmantot grafiku analīzi, lai savos datos atrastu slēptos modeļus un attiecības

Graph Analytics ir spēcīgs rīks, kas var palīdzēt atrast slēptos modeļus un attiecības savos datos. Izprotot savu datu savstarpējo saistību, varat pieņemt labākus lēmumus un uzlabot biznesa rezultātus.

Šeit ir daži padomi, kā izmantot Graph Analytics savā labā.

  1. Sāciet ar vienkāršu grafiku. Sarežģītus grafikus var būt grūti saprast un tie var radīt neskaidrības. Sāciet ar viegli saprotamu vizualizāciju. Tas palīdzēs jums koncentrēties uz datiem un attiecībām starp tiem.
  2. Izmantojiet grafiku vizualizācijas rīkus. Tiešsaistē ir pieejami daudzi grafiku vizualizācijas rīki, piemēram, Google Charts un Graphviz. Šie rīki var palīdzēt vizualizēt datus viegli saprotamā veidā.
  3. Analizējiet datus. Kad jums ir pamata izpratne par datiem, varat sākt tos analizēt.

Satura rādītājs:

  1. Kā darbojas Graph Analytics
  2. Dažādi veidi
  3. Pieejami dažādi rīki
  4. Ieguvumi
  5. Trūkumi
  6. Gadījumu izpēte

Kā darbojas grafiku datu bāzes un grafiku analīze

Grafu datu bāzes ir tās, kas izmanto grafiku struktūras semantiskiem vaicājumiem ar mezgliem, malām un rekvizītiem kā datu attēlojumu un arī datu glabāšanai. Grafiku analīze ir diagrammas datu analīzes process, lai atklātu slēptos modeļus un attiecības. Grafu datu bāzes ir labi piemērotas lietojumprogrammām, kurām nepieciešama sarežģīta datu elementu attiecību analīze

Kam tiek izmantota grafiku analīze?

Kādi ir dažādi grafiku analīzes veidi?

Ir dažādas grafikas analīzes metodes, un katru no tām var izmantot, lai atbildētu uz dažāda veida jautājumiem. Dažas no visizplatītākajām grafiku analīzes metodēm ietver ceļa noteikšanu, centralitātes pasākumus un kopienas noteikšanu. Izprotot dažādus grafiku analīzes veidus, varat izvēlēties savām īpašajām vajadzībām piemērotāko pieeju.

Ceļa atrašana tiek izmantota, lai atrastu īsāko ceļu starp diviem diagrammas mezgliem. Tas ir noderīgi tādiem uzdevumiem kā maršrutēšana un uzdevumu plānošana.

Centralitātes mērus izmanto, lai noteiktu mezglu nozīmi grafikā. Šo informāciju var izmantot, lai noteiktu, kuriem mezgliem jābūt optimizācijas prioritārajiem mērķiem.
Kopienas noteikšana tiek izmantota, lai grafikā atrastu mezglu kopas. Šo informāciju var izmantot, lai identificētu attiecības starp mezgliem un pieņemtu lēmumus, pamatojoties uz šīm attiecībām.

Kādi ir dažādi grafiku analīzes rīku veidi?

Tirgū ir dažādi grafiku analīzes rīku veidi, un katram no tiem ir savas priekšrocības un trūkumi. Daži no populārākajiem grafiku analīzes rīkiem ir Gephi, Neo4j un GraphLab. Gephi ir bezmaksas atvērtā pirmkoda rīks, kas ir populārs tā lietošanas vienkāršības un elastības dēļ. Neo4j ir spēcīgs rīks, ko izmanto lielas korporācijas, piemēram, Walmart un eBay. GraphLab ir komerciāls rīks, ko izmanto lielas organizācijas, piemēram, Facebook un Twitter.

Kā izmantot diagrammu analīzi, lai savos datos atrastu slēptos modeļus

Grafiku analīze ir spēcīgs rīks, kas var palīdzēt atklāt slēptos modeļus un attiecības jūsu datos. Analizējot savienojumus starp datu punktiem, varat iegūt ieskatu, ko būtu grūti atrast, izmantojot citas metodes. Piemēram, varat izmantot diagrammu analīzi, lai atrastu lietotāju kopienas ar līdzīgām interesēm vai identificētu iespējamos krāpniekus, meklējot neparastus uzvedības modeļus. Grafiku analīzi var izmantot jebkura veida datiem, tostarp sociālo mediju datiem, finanšu datiem un tīmekļa datiem. Ja jums ir dati, kurus vēlaties saprast, diagrammu analīze ir lieliska vieta, kur sākt.

Kas ir grafiku analīzes piemērs?

Graph Analytics izmantošanas priekšrocības

Analizējot savienojumus starp datu punktiem, grafiku analīze var sniegt ieskatu, ko citādi būtu grūti atklāt. Piemēram, grafiku analīzi var izmantot, lai identificētu krāpnieciskas darbības, atklātu sociālos tīklus vai optimizētu biznesa procesus. Turklāt grafiku analītika ir salīdzinoši viegli lietojama, un to var izmantot jebkura veida datiem. Neatkarīgi no tā, vai vēlaties uzlabot savu uzņēmējdarbību vai vienkārši vēlaties labāk izprast savus datus, diagrammu analīze ir vērtīgs rīks.

Graph Analytics izmantošanas trūkumi

Grafiku analīzes izmantošanai ir daži trūkumi. Pirmkārt, grafiku analīzes programmas iestatīšana un palaišana var būt laikietilpīga. Otrkārt, grafiku analīzes rezultātus var būt grūti interpretēt. Visbeidzot, diagrammas analīze var būt neobjektīva, ja diagrammas izveidošanai izmantotie dati ir neobjektīvi. Neskatoties uz šiem trūkumiem, grafiku analīze ir vērtīgs rīks datu izpratnei.

Kā izvēlēties pareizo grafiku analīzes rīku?

Grafiku analīze ir spēcīgs rīks, lai atklātu slēptos modeļus un attiecības datos. Tomēr, tā kā tirgū ir tik daudz dažādu grafiku analīzes rīku, var būt grūti noteikt, kurš no tiem ir piemērots jūsu vajadzībām. Izvēloties diagrammas analīzes rīku, jāņem vērā daži galvenie faktori, tostarp analizējamo datu veids, datu kopas lielums un konkrētās funkcijas, kuras meklējat. Atvēlot laiku, lai izprastu savas vajadzības, varat izvēlēties sev piemērotāko diagrammu analīzes rīku.

Uzņēmumu gadījumu izpēte, izmantojot Graph Analytics

Analizējot savienojumus starp datu punktiem, uzņēmumi var gūt ieskatu klientu uzvedībā, optimizēt mārketinga kampaņas un paredzēt nākotnes tendences. Tā kā pasaule kļūst arvien ciešāka, diagrammu analīze kļūs arvien svarīgāka uzņēmumiem, kuri vēlas palikt priekšā konkurentiem.

Tagad apskatīsim trīs gadījumu izpēti par uzņēmumiem, kuri ir izmantojuši grafiku analīzi, lai uzlabotu savu darbību.

Mazumtirgotājs izmanto, lai atklātu krāpšanu: liels mazumtirgotājs izmantoja diagrammu analīzi, lai atklātu krāpnieciskas darbības. Analizējot savienojumus starp datu punktiem, mazumtirgotājs varēja identificēt uzvedības modeļus, kas liecina par krāpšanu. Piemēram, mazumtirgotājs varēja atklāt neparastus pirkšanas darbības modeļus, kas liecināja, ka kāds mēģina apkrāpt uzņēmumu. Izmantojot grafiku analīzi, mazumtirgotājs varēja novērst lielus finansiālus zaudējumus un novērst krāpšanu nākotnē.
Pārtikas uzņēmums izmanto, lai uzlabotu produkta garšu: pārtikas uzņēmums izmantoja grafiku analīzi, lai uzlabotu produkta garšu. Analizējot savienojumus starp datu punktiem, pārtikas uzņēmums varēja noteikt, kuras sastāvdaļas ir visvairāk atbildīgas par garšu un tekstūru. Pēc tam šī informācija tika izmantota, lai pārformulētu produktus, lai uzlabotu garšu. Izmantojot grafiku analīzi, pārtikas uzņēmums varēja uzlabot savu produktu vispārējo kvalitāti un palielināt pārdošanas apjomu.
Veselības apdrošināšanas kompānija izmanto, lai uzlabotu klientu noturēšanu: veselības apdrošināšanas sabiedrība izmantoja grafiku analīzi, lai uzlabotu klientu noturēšanu. Analizējot savienojumus starp datu punktiem, veselības apdrošināšanas kompānija varēja noteikt, kuri klienti, visticamāk, pametīs uzņēmumu. Pēc tam šī informācija tika izmantota, lai izveidotu mērķtiecīgas mārketinga kampaņas, kas piesaistītu jaunus klientus. Izmantojot grafiku analīzi, veselības apdrošināšanas sabiedrība varēja uzlabot klientu noturēšanu un ietaupīt naudu mārketinga izmaksām.

Noslēgumā: Datu diagrammu analīze var palīdzēt atklāt slēptos modeļus un attiecības jūsu datos. Datu savstarpēja savienojamība var palīdzēt jums pieņemt labākus lēmumus un uzlabot jūsu uzņēmuma veiktspēju.