はじめに こんにちは、データ分析エンジニアの皆さん!今回は、グラフデータベースの代表格であるNeo4jと、そのクエリ言語Cypherを使って、データ分析の世界をさらに深く掘り下げていきましょう。この記事では、実務で即活用できる5つの高度なテクニックをご紹介します。 目次 パスパターン分析による複雑な関係性の解明 グラフアルゴリズムを活用した中心性分析 時系列データの効率的な処理と分析 機械学習との連携によるグラフベース予測モデルの構築 大規模グラフデータの効率的なクエリ最適化テクニック 1. パスパターン分析による複雑な関係性の解明 Neo4jの強みは、複雑な関係性を持つデータを直感的に扱える点です。Cypherのパスパターン機能を使うことで、従来のSQLでは困難だった多段階の関係性分析が可能になります。 このクエリは、"Alice"から1〜3ホップ以内にいるデータサイエンティストを見つけ