Das G2 zu Neo4j Graph Data Science

Neo4j Graph Data Science Pros and Cons: Top 5 Advantages and Disadvantages

Quick AI Summary Based on G2 Reviews

Generated from real user reviews

Benutzer schätzen die Unterstützung für beliebte maschinelle Lernproblemstellungen in Neo4j Graph Data Science, was Empfehlungssysteme verbessert. (2 mentions)

Benutzer schätzen die Unterstützung für maschinelles Lernen in Neo4j, was die Benutzerempfehlungen und die Gemeinschaftserkennung verbessert. (1 mentions)

Benutzer schätzen den reaktiven Kundensupport von Neo4j und bewerten das hilfreiche Community-Forum für schnelle Lösungen positiv. (1 mentions)

Benutzer schätzen die Geschwindigkeit und Effizienz von Neo4j's Graph Data Science für die einfache Entwicklung von Empfehlungssystemen. (1 mentions)

Benutzer schätzen die Community-Unterstützung von Neo4j Graph Data Science, die ihre Erfahrung durch schnelle Problemlösungen verbessert. (1 mentions)

Benutzer bemerken, dass die Anfängerschwierigkeit von Neo4j Graph Data Science für Neulinge verwirrend und überwältigend sein kann. (1 mentions)

Benutzer finden die hohen Kosten und die Einschränkungen bei RAM und Speicher von Neo4j Aura als bedeutende Nachteile. (1 mentions)

Benutzer finden die schwierige Lernkurve von Neo4j Graph Data Science herausfordernd, insbesondere für Anfänger, die sich in der Bibliothek zurechtfinden. (1 mentions)

Benutzer finden, dass die Schwierigkeit für Anfänger beim Erlernen von Neo4j Graph Data Science zu Verwirrung und Frustration führen kann. (1 mentions)

Benutzer finden die Kosten von Neo4j Graph Data Science als unerschwinglich hoch, was die allgemeine Zugänglichkeit und den Wert beeinträchtigt. (1 mentions)

Top-bewertete Neo4j Graph Data Science Alternativen

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(9)

4.7 von 5

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Databricks Data Intelligence Platform

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G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.

Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.

Dipak K.

AI/ML Engineer

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

20.5.2024

"Lassen Sie Ihre Daten mit neo4j sprechen"

4.5/5

Was gefällt dir am besten Neo4j Graph Data Science?

Die Graph-Datenwissenschaftsbibliothek von Neo4j ist großartig. Ich habe zwei Empfehlungssysteme entwickelt, die ihren FastRP-Einbettungsalgorithmus verwenden, der die Einbettungen jedes Knotens und seiner Beziehungen findet. Es ist wirklich schnell, da jeder Knoten mit jedem anderen verbunden ist und daher in der Lage ist, Einbettungen basierend auf den Daten zu generieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Neo4j Graph Data Science?

Neo4j Aura-Unterstützung hat Einschränkungen bei RAM und Speicher und die Kosten sind auch zu hoch. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Neo4j Graph Data Science Solving und wie profitieren Sie davon?

Wir haben ein Produktempfehlungssystem unter Verwendung der Neo4j Graph Data Science Bibliothek geliefert, wie zum Beispiel Fast Random Projection Embedding, das hilfreich war, um die Knotenstruktur in Form von Embeddings zu finden. Dann konnten wir mit einer anderen Funktion, dem KNN-Algorithmus der Graph Data Science Bibliothek, den ähnlichsten Benutzer ermitteln und basierend darauf eine Produktempfehlung basierend auf Benutzersimilarität geben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dipak K.

Software Engineer

Informationstechnologie und Dienstleistungen

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

19.4.2024

"Am besten für Datenwissenschaftsprobleme, die mit Graphen oder dem Erkennen von Mustern in Ihren Daten zusammenhängen."

5/5

Was gefällt dir am besten Neo4j Graph Data Science?

Ich mochte wirklich die Unterstützung für beliebte maschinelle Lernproblemstellungen wie Community-Erkennung, Ähnlichkeitsfindung zwischen Nachbarknoten, was wirklich bei einer benutzerähnlichkeitsbasierten Empfehlung hilft, auch wenn ich manchmal nicht die genaue Lösung aus der Dokumentation erhalte, hilft das Community-Forum sehr mit einer sofortigen Lösung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Neo4j Graph Data Science?

Graph-Datenwissenschaft Python-Bibliothek muss verbessert werden, da Anfänger möglicherweise verwirrt oder in der Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Neo4j Graph Data Science Solving und wie profitieren Sie davon?

Also arbeite ich derzeit an einem Problem im Zusammenhang mit Datenanalysen und Empfehlungssystemen, und es gibt weltweit zwei der beliebtesten Techniken, nämlich inhaltsbasierte Empfehlungen und kollaboratives Filtern. Die Neo4j-Datenwissenschaftsbibliothek verfügt über die Funktion, die k nächsten Nachbarn zu finden, was bei der Entwicklung von auf kollaborativem Filtern basierenden Empfehlungen hilft, und Neo4j hat auch die Fähigkeit, Vektoreinbettungen zu speichern, was bei inhaltsbasierten Empfehlungen hilft. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Geraldene M.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

6.6.2023

Geschäftspartner des Verkäufers oder Wettbewerbers des Verkäufers, nicht in den G2-Wertungen enthalten.

"Das Erschließen neuer Dimensionen der Analyse: Meine Erfahrung mit Graph Data Science in Neo4j."

4.5/5

Was gefällt dir am besten Neo4j Graph Data Science?

Was ich an Neo4j Graph Data Science am meisten schätze, ist seine Fähigkeit, komplexe Beziehungen und Muster in Daten effizient zu analysieren und zu interpretieren. GDS bietet eine umfassende Plattform für sowohl Echtzeit- als auch Batch-Analyse. Darüber hinaus erleichtern seine intuitive Graph-Abfragesprache, Cypher, und Visualisierungstools eine tiefere Erkundung und ein besseres Verständnis der entsprechenden Daten. Dies hat die Effizienz und Tiefe meiner datengesteuerten Projekte erheblich verbessert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Neo4j Graph Data Science?

Die Leistung von Neo4j ist im Allgemeinen robust. Allerdings kann es manchmal langsamer sein, wenn mit größeren Datensätzen gearbeitet wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Neo4j Graph Data Science Solving und wie profitieren Sie davon?

Neo4j Graph Data Science hilft uns, eine Reihe komplexer Probleme zu lösen, die zentral für unsere Arbeit sind, insbesondere im Bereich der Proteinfunktionsannotation. Durch die Nutzung der Graphdatenbankstruktur können wir komplexe Protein-Interaktionsnetzwerke intuitiv und äußerst flexibel modellieren und erkunden.

Die integrierten Algorithmen, einschließlich der Gemeinschaftserkennung, der topologischen Linkvorhersage und der Knoteneinbettungen, haben unsere Datenanalyse erheblich verbessert. Sie haben es uns ermöglicht, komplexere Fragen zu beantworten und Einblicke auf einer detaillierteren Ebene zu bieten. Zum Beispiel haben sich Knoteneinbettungen als äußerst nützlich erwiesen, um Deep-Learning-Modelle für detaillierte Proteinfunktionsannotation zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Saif U.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

7.6.2023

"Neo4J GDS ist ein nützliches Werkzeug zur Entdeckung neuartiger Proteine mit spezifischen Funktionen."

4/5

Was gefällt dir am besten Neo4j Graph Data Science?

Neo4j GDS war für unsere Reise hier bei Basecamp Research von unschätzbarem Wert. Wir konnten die angebotenen Algorithmen nutzen, um nützliche Kundensuchpipelines zu erstellen. Dieser Prozess hätte viel länger gedauert und wäre mit mehr Risiken verbunden gewesen, wenn wir versucht hätten, dieselbe Infrastruktur manuell um unsere Daten herum zu konstruieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Neo4j Graph Data Science?

Einer der Nachteile des GDS-Angebots von Neo4J ist das Upgrade-System, das den Austausch von Jar-Dateien in einem Plugin-Ordner und das Neustarten der Instanz beinhaltet. Dieser Prozess kann Probleme verursachen. Außerdem waren in einigen Fällen die Algorithmen, die wir verwenden wollten, nicht verfügbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Marketing und Werbung

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

13.6.2023

"Toller Weg, um einfach loszulegen"

5/5

Was gefällt dir am besten Neo4j Graph Data Science?

Ich arbeite seit vielen Jahren mit Neo4j Graph Data Science und würde jedem, der an GDS und maschinellem Lernen interessiert ist, empfehlen, sich das anzusehen. Egal, ob Sie ein Anfänger sind und mehr lernen möchten, Sie können Ihre Reise hier beginnen, oder ob Sie ein erfahrener Datenwissenschaftler sind und Ihre Herausforderungen skalieren oder einen anderen Ansatz verfolgen möchten. Sie haben eine umfangreiche Bibliothek, um schnell loszulegen, und die Skalierbarkeit ist endlos. Sehr empfehlenswert! Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Neo4j Graph Data Science?

Für fortgeschrittene Benutzer sehe ich kaum Einschränkungen. In gewisser Weise ist dies jedoch eine Abkürzung für Anfänger. Es ist wichtig, die Grundlagen zu lernen, während man seine Reise beginnt, um zu verstehen, was "hinter den Kulissen" passiert. Die Neo4j Graph Academy ist eine Möglichkeit, dies zu tun. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sharath G.

Data Engineer

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

11.6.2023

"Neo4j Graph Data Science Bewertung"

4.5/5

Was gefällt dir am besten Neo4j Graph Data Science?

Neo4j Graph Data Science für seine Fähigkeit, die inhärente Struktur von Graphdaten für fortgeschrittene Analysen zu nutzen. Es bietet eine Reihe von Graphalgorithmen, nahtlose Integration mit Neo4j, Skalierbarkeit für große Datensätze, eine umfangreiche Algorithmusbibliothek und profitiert von Zusammenarbeit und Open-Source-Beiträgen. Insgesamt machen diese Funktionen es zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Analyse komplexer, miteinander verbundener Datensätze und zur Aufdeckung wertvoller Erkenntnisse. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Neo4j Graph Data Science?

Ein potenzieller Nachteil von Neo4j Graph Data Science ist seine Lernkurve. Für Benutzer, die neu in Graphdatenbanken oder Graphanalysen sind, kann es eine erhebliche Lernkurve geben, die mit dem Verständnis der zugrunde liegenden Graphkonzepte und Algorithmen verbunden ist. Dieser Lernprozess kann zusätzliche Zeit und Mühe erfordern, um die Fähigkeit zu erlangen, das Tool effektiv zu nutzen. Darüber hinaus kann es, da Graphanalysen ein spezialisiertes Gebiet sein können, manchmal eine Herausforderung darstellen, umfassende und leicht zugängliche Lernressourcen speziell für Neo4j Graph Data Science zu finden. Während das Tool leistungsstarke Funktionen bietet, kann seine anfängliche Lernkurve ein Hindernis für Benutzer sein, die eine schnelle und einfache Einführung suchen oder keine Vorkenntnisse in der Graphanalyse haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Neo4j Graph Data Science Solving und wie profitieren Sie davon?

Wir versuchten, alle Zwischenschritte bei der Produktion und dem Verbrauch von Fertigwaren im Kontext von Rückverfolgbarkeitsprozessen in der Konsumgüterindustrie nachzuverfolgen. Rückverfolgbarkeit bezieht sich auf das Verfolgen und Nachverfolgen von Produkten entlang der Lieferkette, von den Rohstoffen bis zum Endverbraucher. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Peter T.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

2.3.2023

"Neo4J GDS ist ausgezeichnet für die Durchführung von Analysen und Modellierungen auf Graphdaten."

4.5/5

Was gefällt dir am besten Neo4j Graph Data Science?

GDS hebt sich als die beste Wahl für die Durchführung von Modellierung und fortgeschrittener Analytik nativ innerhalb der Graph-Umgebung hervor. Darüber hinaus bringt jede Veröffentlichung Leistungsaktualisierungen, Funktionsverbesserungen für bestehende Algorithmen und Techniken sowie Ergänzungen neuer Techniken im Toolkit. Die Fähigkeit, graph-native analytische Aufgaben durch APIs wie die Python neo4j-Bibliothek auszuführen, erleichtert auch die plattformübergreifende/umgebungsübergreifende Arbeit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Neo4j Graph Data Science?

Während ich verstehe, dass GDS mit jeder Veröffentlichung Updates/neue Funktionen erhält, ist das Optimieren/Anpassen von Hyperparametern nicht einfach, es scheint immer noch einfacher zu sein, alles aus dem Graphen in den Speicher zu ziehen, zu optimieren und dann im Graphen zu wiederholen, was nicht ideal ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Neo4j Graph Data Science Solving und wie profitieren Sie davon?

Graph-Datenwissenschaft kann verschiedene Probleme in unterschiedlichen Anwendungsfällen lösen, was von großem Nutzen ist, wenn man mit Interessengruppen aus verschiedenen Branchen und Kontexten arbeitet. Sie bietet ein umfangreiches Toolkit, um Lösungen direkt innerhalb des Graphen zu erreichen, was in Verbindung mit der Leistung der zugrunde liegenden Datenbanktechnologie die iterativen Experimentier- und Analyse-/Modellierungsprozesse erheblich beschleunigt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Phil L.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

31.5.2023

"Ausgezeichnetes Werkzeug & großartiger Support"

4/5

Was gefällt dir am besten Neo4j Graph Data Science?

Sehr einfach, technisches und weniger technisches Personal einzuarbeiten. Kundensupport ist unglaublich. Insgesamt wirklich beeindruckt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Neo4j Graph Data Science?

Manchmal fehlt es an Transparenz in Bezug auf die genauen Algorithmen/mathematischen Gleichungen, die „unter der Haube“ verwendet werden. Die Preisgestaltung liegt im höheren Bereich. Mit dem aktuellen Fortschritt in generativer KI (z. B. Sprach- und Diffusionsmodellen) würde ich es begrüßen, wenn neo4j mehr auf diese Realität reagiert und sicherstellt, dass relevante Integrationen und Modelle bald von GDS angeboten werden, andernfalls sehe ich das Risiko, dass neo4j ins Hintertreffen gerät. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

mike m.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

1.3.2023

"Neo4j bietet leistungsstarke Möglichkeiten, um Erkenntnisse aus komplexen, vernetzten Datensätzen zu gewinnen."

4.5/5

Was gefällt dir am besten Neo4j Graph Data Science?

Die breite Palette gut gestalteter Algorithmen, die eine Vielzahl von Anwendungsfällen in den verschiedenen Marktsegmenten abdecken, in denen wir tätig sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Neo4j Graph Data Science?

Die Flexibilität des Graphmodells ist eine Stärke, aber Flexibilität bedeutet auch, dass es schwierig sein kann, das beste Muster für einen Anwendungsfall zu finden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Neo4j Graph Data Science Solving und wie profitieren Sie davon?

Wir wenden typischerweise GDS an, um Analysen und Einblicke für komplexe physische Systeme zu modellieren und zu generieren. In diesen Fällen müssen wir einen 'digitalen Zwilling' entwickeln, für den das Graphmodell und das GDS-Paradigma besonders gut geeignet sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Laxman T.

Technology Lead

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

5.4.2023

"Rezension über Neo4J Data Science"

5/5

Was gefällt dir am besten Neo4j Graph Data Science?

Neo4J Data Science führt Datenmodellierung und Datenanalyse in grafischen Umgebungen durch. Neo4J verfügt über gut gestaltete Algorithmen, die in mehreren Anwendungsfällen verwendet werden können. Die Benutzeroberfläche ist einfach zu navigieren und zu bedienen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.