图数据库应用场景：高等教育

什么是图形分析（Graph analytics）？

        图形分析，也称为图形算法或网络分析，是使用数据点作为节点和关系作为边缘的图形格式的数据分析。节点表示点或实体每个节点和边都具有定义其特征的特定属性。图分析用于确定图中对象之间连接的强度和方向。简而言之，图分析使您能够以图的形式存储、管理和查询数据。它使您可以找到人、地点、事物、事件、地点和其他人之间的关系。

        图分析倾向于提供对象之间的成对关系并表示图的结构特征。此外，图形在视觉上很吸引人，可以更容易地理解复杂网络的行为方式。关于图形分析的最好的部分是您可以轻松地将信息添加到图形中。无需了解有关数据的所有信息即可开始存储和调查。

一些最流行的图形分析工具包括 Neo4j、OrientDB、Amazon Neptune 等。

图形分析与常规分析

常规分析主要基于统计数据、计算机编程和运营探索。另一方面，图分析基于特定于图的算法来分析实体之间的关系。

此外，常规分析使用 SQL 来检索数据并找到数据洞察背后的原因。由于表格表中有多个联接，SQL 联接很慢。SQL 查询可能需要数千毫秒才能显示结果。相反，图形分析利用图形数据库。在图形数据库中，所有节点都通过关系连接。因此，它往往比 SQL 查询显示更快的结果。

图分析的类型

图形分析可以分为四种主要类型。让我们快速浏览一下。

1、路径分析 

路径分析倾向于关注图中两个节点之间的关系。它确定两个节点之间的最短距离，并分析连接图中实体的不同路径的相似形状和距离。

2.连通性分析

连通性分析用于确定两个互连节点的强度。它可以帮助您确定节点之间的连接是强连接还是弱连接。连通性分析还确定流入节点的边数和流出节点的边数。 

3. 中心性分析

它倾向于确定图网络中当前节点的重要性及其与其他节点的连接性。中心性分析使您能够了解最有影响力的节点及其访问的连接。

4. 网络分析

网络分析，也称为社区分析，倾向于定义节点之间关系的密度。它可以帮助您了解图形网络中经常相互交互的节点。网络分析还使您能够确定连接边是否是瞬态的。它倾向于预测创建的图形网络是否会增长。

图分析的工作原理

图分析倾向于使用特定于图的算法来分析实体之间的关系。让我们一一看看这些算法： 

1.聚类

它根据相似的特征对对象进行分组。图形数据的自定义分类通过聚类变得更简单。

2.分区

分割，也称为切割，找到交叉边数最少的切割。

3.最短路径

它找到两个感兴趣节点之间的最短路径。它最适合用于社交网络分析和解决优化挑战。

在高等教育中实施图形分析

各种高等教育机构都表示需要技术来跟踪学生的端到端旅程并增强体验。在这种情况下，图数据库可以派上用场。它们帮助教育工作者分析和连接不同的学习者数据并提供个性化体验。

1.创造个性化的学习体验

学术专业人士可以使用图形数据库创建知识图谱。知识图谱将为不同的课程提供概念框架，并帮助管理学生及其进度。将学生的信息和学习资源存储为图表，使学术机构能够更全面地促进学习。

2.对申请人进行排名和评分

图形分析可以更轻松地为不同的申请人快速跟踪筛选过程。这是相同的图形表示。

3.促进更好的学生参与

让我们借助一个例子来理解这一点。想象一下，一所大学需要邀请某些学生来庆祝引入新的足球训练设施。它应该根据什么来选择学生？大学数据应该如何过滤？这很简单。大学可以根据年龄、足球从属关系和校友身份进行过滤。当此类数据存储在图形中时，识别准确信息变得更加容易和快捷。

图形分析也为校友参与创造了奇迹。想想一所希望根据时间、人才和资源来跟踪校友参与度的大学。

上图可以很容易地帮助得出以下见解：

• John是社会福利活动的慷慨捐助者。
   
• Nick 是一位活跃的活动组织者。
   
• Tom是一个有影响力的人，他用强有力的演讲吸引了人群。

图分析的更多业务场景

除了高等教育，图分析还可以应用于金融、制造、营销、数据监管和隐私等各个行业和类别。

• 图形分析简化了欺诈检测。您需要做的就是根据实体之间的交易以及共享电子邮件地址、密码等信息的实体创建一个图表。通过运行一个简单的查询，您将找到具有相似信息的所有客户帐户。它还将有助于发现哪些账户正在执行现金兑换。
   
• Spotify、Instagram 和 LinkedIn 等社交媒体平台是连接驱动的平台，可以利用图形分析来生成有用的见解。例如，连接性和社区分析有助于绘制影响者与其追随者之间的关系，以及随后与追随者之间的联系。它使您能够创建口碑连锁效应。
   
• 图形分析也可用于供应链优化。借助最短路径和分区等图形分析算法，您可以优化运输和供应链网络中的路线。
   
• 图形分析可帮助您跨企业系统跟踪敏感数据，并提供流经各种系统的数据的可视化图片。这进一步使您能够实现合规性。