# Neo4j Graph Data Science Reviews **Vendor:** Neo4j **Category:** [Graph-Visualisierungswerkzeuge Software](https://www.g2.com/de/categories/graph-visualization-tools) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 16 ## About Neo4j Graph Data Science Neo4j Graph Data Science ist eine Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Engine, die die Beziehungen in Ihren Daten nutzt, um Vorhersagen zu verbessern. Es integriert sich in Unternehmensdatenökosysteme, sodass Sie mehr Datenwissenschaftsprojekte schnell in die Produktion bringen können. Mit einem Katalog von über 65 voreingestellten Graph-Algorithmen können Datenwissenschaftler Milliarden von Datenpunkten in Sekunden erkunden, um versteckte Verbindungen zu identifizieren und überzeugende Visualisierungen zu erstellen, die zu besseren Entscheidungen der Stakeholder führen. Praktische Geschäftsanwendungen und -operationen profitieren von der kontextorientierten Analyse, die nur Graphen über Projekte wie Empfehlungssysteme, Anomalie- und Betrugserkennung, Routenoptimierung, Marketing, Netzwerkanalyse und viele mehr bieten können. ## Neo4j Graph Data Science Reviews ### 1. Lassen Sie Ihre Daten mit neo4j sprechen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dipak K. | AI/ML Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 20, 2024 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** Neo4j Aura-Unterstützung hat Einschränkungen bei RAM und Speicher und die Kosten sind auch zu hoch. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, 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. ### 2. Am besten für Datenwissenschaftsprobleme, die mit Graphen oder dem Erkennen von Mustern in Ihren Daten zusammenhängen. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dipak K. | Software Engineer, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 19, 2024 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** Graph-Datenwissenschaft Python-Bibliothek muss verbessert werden, da Anfänger möglicherweise verwirrt oder in der **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, 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. ### 3. Das Erschließen neuer Dimensionen der Analyse: Meine Erfahrung mit Graph Data Science in Neo4j. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Geraldene M. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** Die Leistung von Neo4j ist im Allgemeinen robust. Allerdings kann es manchmal langsamer sein, wenn mit größeren Datensätzen gearbeitet wird. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, 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. ### 4. Neo4J GDS ist ein nützliches Werkzeug zur Entdeckung neuartiger Proteine mit spezifischen Funktionen. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Saif U. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** 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. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Neo4J GDS ermöglicht es uns, unsere Proteindaten so zu strukturieren, dass wir die Beziehungen zwischen einzelnen Molekülen sowie mit anderen wichtigen Metadaten nutzen können, um potenzielle Funktionen vorherzusagen. ### 5. Toller Weg, um einfach loszulegen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Marketing und Werbung | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 13, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** 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! **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** 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. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat die Fähigkeit, unsere umfangreichen Algorithmen zeitnah und effizient auszuführen, während es gleichzeitig Werkzeuge für die Erkundung und kontinuierliche Entwicklung unserer Angebote bereitstellt. ### 6. Neo4j Graph Data Science Bewertung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sharath G. | Data Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 11, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** 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. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, 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. ### 7. Neo4J GDS ist ausgezeichnet für die Durchführung von Analysen und Modellierungen auf Graphdaten. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Peter T. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 02, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** 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. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, 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. ### 8. Ausgezeichnetes Werkzeug & großartiger Support **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Phil L. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 31, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** Sehr einfach, technisches und weniger technisches Personal einzuarbeiten. Kundensupport ist unglaublich. Insgesamt wirklich beeindruckt. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** 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. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden Neo4j Graph Data Science sowohl in internen Deep-Learning-/F&E-Projekten als auch in kommerziellen Kunden-/Produktpipelines. ### 9. Neo4j bietet leistungsstarke Möglichkeiten, um Erkenntnisse aus komplexen, vernetzten Datensätzen zu gewinnen. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** mike m. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 01, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** Die breite Palette gut gestalteter Algorithmen, die eine Vielzahl von Anwendungsfällen in den verschiedenen Marktsegmenten abdecken, in denen wir tätig sind. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** Die Flexibilität des Graphmodells ist eine Stärke, aber Flexibilität bedeutet auch, dass es schwierig sein kann, das beste Muster für einen Anwendungsfall zu finden. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, 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. ### 10. Rezension über Neo4J Data Science **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Laxman T. | Technology Lead, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 05, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** nichts, was ich bisher sehe. Es ist gut organisiert. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es löst komplexe Datenanalysen, die die Analysen in Form von Grafiken in sehr kurzer Zeit bereitstellen. ### 11. Einfache zu verwendende ML-Lösung für bessere Vorhersagemodelle erstellen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Nilanjan N. | Senior Associate Consultant, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 01, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** Seine Fähigkeit, mehr Daten zu analysieren und bessere Einblicke und Vorhersagen zu generieren, haben wir gegen IPL-Spielerstatistiken eingesetzt, und es hat geholfen, das PE-Verhältnis jedes Spielers zu erhalten. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** Die GUI ist nicht zufriedenstellend, es gab echte Schwierigkeiten bei den Demos mit dieser App, die Benutzererfahrung der GUI sollte verbessert werden. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Um Vorhersagemodelle für IPL-Franchise-Spieler basierend auf ihren aktuellen Spiel-XI-Statistiken zu erstellen. ### 12. Neo4j Graph Data Science-Bibliothek ist ein großartiges Werkzeug. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** ganesh P. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 08, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** Ne4j Graph-Datenwissenschaftsbibliothek macht die Analyse von grafischen Datenbanken einfach, um das Geschäft zu verbessern und Kundenanalysen durchzuführen. Sie verfügt über leistungsstarke Algorithmen, die Ihre Arbeit erleichtern. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** Wenige Bibliothekskomponenten werden täglich aktualisiert, daher ist die Verwaltung von Abhängigkeiten zwischen Komponenten komplex. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Diese Werkzeuge erfüllen unsere Anforderung, unsere Kunden besser zu verstehen und rechtzeitigen Service für einen bestimmten Kunden zu liefern, um sie glücklich zu machen. Es hilft auch, Berichte über die Datenbank gemäß den Anforderungen des Managements zu erstellen. ### 13. Der beste Weg, um Graph-Datenwissenschaft zu betreiben. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Daniel B. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 31, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** Leistungsstarke Algorithmen, die einsatzbereit und einfach zu testen sind. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** Das meiste von dem, was wir tun, ist programmatisch. Das Testen von Algorithmen mit der GUI könnte reibungsloser sein. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ermöglicht es uns, einen Identitätsgraphen zu erstellen ### 14. Erstaunlich! **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Smit T. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 06, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** Es kann sofort mit Neo4j verwendet werden, daher ist es sehr einfach zu bedienen. Das Modell-Ökosystem und die Leistung sind ziemlich gut. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** Es gibt eine Lernkurve, und manchmal funktioniert es möglicherweise nicht wie erwartet. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe es hauptsächlich für Empfehlungssysteme verwendet und das Ergebnis war ziemlich gut. ### 15. Neo4j GDS - Maschinelles Lernen Analysen in ihrer besten Form **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ashish G. | Consultant Machine Learning Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 06, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** Neo4j GDS bietet skalierbare Graph-Algorithmen für beste Analysen mit visueller Graph-Erkundung und Prototyping. **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** Erfahrene Personen in Neo4j GDS sind selten (geringer Talentpool) zu finden. Die Kosten sind ebenfalls höher. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden Neo4j GDS zur Vorhersage von Server-/Laptop-Problemen, Teileausfällen und Lösungen. ### 16. Bestes Basis- bis Mittelstufen-Tool für den Einsatz von ML-Modellen **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ashutosh L. | Software Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 04, 2023 **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science am besten?** Benutzeroberfläche und einfach zu bedienen für jeden technischen und nicht-technischen Fachmann **Was gefällt Ihnen an Neo4j Graph Data Science nicht?** Einfach gut organisierter Service, um ML-Modelle einfach und schnell bereitzustellen. **Welche Probleme löst Neo4j Graph Data Science für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Einfach zu verwenden mit Bereitstellung und Modellüberwachung über einen variablen Zeitraum - [View Neo4j Graph Data Science pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/neo4j-graph-data-science/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-23+03%3A22%3A19+-0500&secure%5Bsession_id%5D=b0a18fbc-fb4d-465d-bed6-a098e722c25d&secure%5Btoken%5D=b6429351766a48f93cd3650a1280e9c27dba86b1b36cd6f9bb4db3080ed1c4fb&format=llm_user) ## Neo4j Graph Data Science Features **Integration - Maschinelles Lernen** - Integration **Data Integration - Graph Visualization Tools** - Database Connectivity - Real-time data support **Statistisches Tool** - Skripterstellung - Data-Mining - Algorithmen **Lernen - Maschinelles Lernen** - Trainingsdaten - Handlungsfähige Erkenntnisse - Algorithm - Algorithmus **Customization - Graph Visualization Tools** - Dynamic Scaling - Node and edge styling **Datenanalyse** - Analyse - Daten-Interaktion **Collaboration and Usability - Graph Visualization Tools** - Multiuser collaboration **Entscheidungsfindung** - Modellierung - Daten-Visualisierungen - Report Generation - Datenvereinheitlichung **Integration and Extensibility - Graph Visualization Tools** - API Support **Generative KI** - Textgenerierung - Textzusammenfassung ## Top Neo4j Graph Data Science Alternatives - [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews) - 4.4/5.0 (3,544 reviews) - [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews) - 4.6/5.0 (773 reviews) - [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/de/products/amazon-quicksight/reviews) - 4.3/5.0 (672 reviews)