O’Reilly电子书完整版：
使用 TigerGraph图技术增强高级分析和机器学习
Graph-Powered Analytics And Machine Learning With TigerGraph
阅读本书，你可以轻松探索从互联数据中获取价值的三阶段方法：连接、分析和洞察。结合书中丰富、详尽的案例，你将快速掌握如何使用TigerGraph图技术实施高级分析和机器学习解决方案，从而推动业务成果。
自2021年4月开始，历经11版重要更新，目前完整版包含12章，共317页。本书的主要作者Victor Lee博士，有着极强的学术背景，数十年的行业经验，以及对产品质量与服务的管理经验。在 TigerGraph，他曾担任产品战略/开发者关系主管和机器学习/人工智能副总裁。他拥有加州大学伯克利分校（电气工程和计算机科学学士学位）、斯坦福大学（电子工程硕士学位）和肯特州立大学（计算机科学博士学位）学位。其他两位作者Phuc Kien Nguyen和Alexander Thomas，分别是荷兰银行（ABN AMRO Bank）反洗钱领域的数据科学家，以及拥有丰富行业经验的技术专家。
随着图数据库的快速增长，越来越多的企业结合图技术来实施高级分析和机器学习解决方案，以帮助快速推动业务成果。Gartner预测，到2025年图技术将被用于80％的数据分析创新项目中，高于2021年的10％，从而促进整个企业组织的快速决策。如何利用图技术来提高机器学习？如何通过关联数据驱动业务成果？书中三位作者向大家展示了涵盖多种实际业务需求的真实用例。 通过使用 TigerGraph Cloud 进行实践练习，你将很快精通如何设计与管理高级分析和机器学习解决方案：
- 使用图思维来连接、分析数据，并从中学习，以进行高级分析和机器学习
- 了解图分析如何与机器学习一起，为关键业务提供洞察
- 使用五个核心类别的图算法，来推动高级分析和机器学习
- 为核心业务实体打造实时的 360 度视图，比如客户、产品、服务、供应商等
- 通过机器学习和高级分析从互联数据中获取洞察
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