1. 데이터 요약 및 기본 통계 확인
EDA의 첫 단계는 데이터의 전반적인 구조와 특성을 이해하는 것입니다.
1.1. 전체 노드 및 관계 수 확인
// cypher
// 노드 수 확인
MATCH (n)
RETURN COUNT(n) AS TotalNodes;
// 관계 수 확인
MATCH ()-[r]->()
RETURN COUNT(r) AS TotalRelationships;설명: 전체 노드와 관계의 개수를 파악하여 데이터 규모를 이해합니다.
1.2. 노드별 레이블 분포 확인
// cypher
MATCH (n)
RETURN labels(n) AS NodeLabels, COUNT(*) AS Count
ORDER BY Count DESC;설명: 각 노드 레이블별로 노드가 얼마나 있는지 확인하여 데이터의 구성 요소를 파악합니다.
1.3. 관계별 타입 분포 확인
// cypher
MATCH ()-[r]->()
RETURN TYPE(r) AS RelationshipType, COUNT(*) AS Count
ORDER BY Count DESC;설명: 관계 타입별로 얼마나 많은 관계가 있는지 확인하여 데이터 간의 연결성을 이해합니다.
2. 노드 및 관계의 특성 분석
데이터의 속성을 자세히 분석하여 각 요소의 특징을 파악합니다.
2.1. 특정 레이블의 속성 확인
// cypher
// 예: 'User' 레이블의 속성 목록
MATCH (n:User)
WITH DISTINCT keys(n) AS Keys
UNWIND Keys AS Property
RETURN DISTINCT Property;설명: 특정 레이블을 가진 노드들이 어떤 속성을 가지고 있는지 확인합니다.
2.2. 속성값의 분포 확인
// cypher
// 예: 'User' 노드의 'age' 속성 분포
MATCH (n:User)
RETURN n.age AS Age, COUNT(*) AS Count
ORDER BY Count DESC;설명: 속성값의 분포를 확인하여 데이터의 특성을 이해합니다.
3. 그래프 구조 분석
그래프의 구조적 특성을 분석하여 핵심 노드와 연결 패턴을 파악합니다.
3.1. 연결 중심성 계산
// cypher
// 각 노드의 연결 수 계산
MATCH (n)
RETURN n, SIZE((n)--()) AS Degree
ORDER BY Degree DESC
LIMIT 10;설명: 노드별 연결 수를 계산하여 네트워크에서 중요한 역할을 하는 노드를 식별합니다.
3.2. 가장 많이 연결된 노드 찾기
// cypher
// 허브 역할을 하는 노드 찾기
MATCH (n)
RETURN n.id AS NodeID, SIZE((n)--()) AS Connections
ORDER BY Connections DESC
LIMIT 5;설명: 가장 많이 연결된 노드를 찾아 네트워크의 중심 노드를 파악합니다.
4. 패턴 및 커뮤니티 탐색
그래프 내에서 반복되는 패턴이나 커뮤니티 구조를 탐색합니다.
4.1. 삼각형 구조 탐색
// cypher
// 삼각형 관계를 가진 노드 집합 찾기
MATCH (a)-[:REL_TYPE]->(b)-[:REL_TYPE]->(c)-[:REL_TYPE]->(a)
RETURN a, b, c
LIMIT 10;설명: 삼각형 구조는 강한 연결성을 나타내며, 이런 패턴을 찾으면 중요한 그룹을 식별할 수 있습니다.
4.2. 커뮤니티 감지 알고리즘 실행
// cypher
// Louvain 알고리즘을 사용한 커뮤니티 감지
CALL gds.louvain.stream({
nodeProjection: '*',
relationshipProjection: {
REL_TYPE: {
type: 'REL_TYPE',
orientation: 'UNDIRECTED'
}
}
})
YIELD nodeId, communityId
RETURN gds.util.asNode(nodeId).id AS NodeID, communityId
ORDER BY communityId;설명: 그래프 데이터 과학 라이브러리(GDS)를 사용하여 커뮤니티를 감지합니다.
5. 경로 및 연결성 분석
노드 간의 경로와 연결성을 분석하여 데이터의 흐름을 이해합니다.
5.1. 두 노드 간 최단 경로 찾기
// cypher
// 사용자 1과 사용자 2 사이의 최단 경로
MATCH p = shortestPath((u1:User {id: 1})-[*]-(u2:User {id: 2}))
RETURN p;설명: 두 노드 사이의 최단 경로를 찾아 연결성을 파악합니다.
5.2. 특정 관계를 따라가는 경로 탐색
// cypher
// REL_TYPE 관계를 따라가는 최대 3단계 경로
MATCH p = (n1)-[:REL_TYPE*1..3]->(n2)
RETURN p
LIMIT 5;설명: 특정 관계 타입을 가진 경로를 탐색하여 데이터의 특정 흐름을 분석합니다.
6. 데이터 시각화
시각화를 통해 데이터의 구조와 패턴을 직관적으로 이해할 수 있습니다.
6.1. Neo4j Browser를 통한 시각화
// cypher
// 특정 레이블과 관계를 가진 서브그래프 시각화
MATCH (n:Label)-[r:REL_TYPE]->(m:Label)
RETURN n, r, m
LIMIT 100;설명: Neo4j Browser에서 쿼리 결과를 그래프로 시각화할 수 있습니다.
6.2. Neo4j Bloom 사용
- 설명: Neo4j Bloom은 그래프 탐색과 시각화를 위한 강력한 도구로, 자연어 질의를 통해 데이터를 탐색할 수 있습니다.
- 사용 방법:
- Neo4j Desktop에서 Bloom을 실행합니다.
- 검색창에 질의를 입력하여 그래프를 탐색합니다.
7. 고급 그래프 알고리즘 적용
고급 알고리즘을 적용하여 데이터에서 숨겨진 인사이트를 도출합니다.
7.1. 페이지랭크 계산
// cypher
// GDS 라이브러리를 사용하여 페이지랭크 계산
CALL gds.pageRank.stream({
nodeProjection: '*',
relationshipProjection: {
REL_TYPE: {
type: 'REL_TYPE',
orientation: 'NATURAL'
}
}
})
YIELD nodeId, score
RETURN gds.util.asNode(nodeId).id AS NodeID, score
ORDER BY score DESC
LIMIT 10;설명: 페이지랭크 알고리즘을 사용하여 중요한 노드를 식별합니다.
7.2. 유사도 계산
// cypher
// Cosine Similarity를 사용하여 노드 간 유사도 계산
CALL gds.nodeSimilarity.stream({
nodeProjection: 'Label',
relationshipProjection: 'REL_TYPE'
})
YIELD node1, node2, similarity
RETURN gds.util.asNode(node1).id AS Node1ID, gds.util.asNode(node2).id AS Node2ID, similarity
ORDER BY similarity DESC
LIMIT 10;설명: 노드 간의 유사도를 계산하여 유사한 특성을 가진 노드를 찾습니다.
8. 시간에 따른 변화 분석
데이터의 시간적 변화를 분석하여 추세와 패턴을 발견합니다.
8.1. 노드 생성 추이 분석
// cypher
// 노드 생성 날짜별 분포 확인 (노드에 'createdAt' 속성이 있는 경우)
MATCH (n)
RETURN date(n.createdAt) AS Date, COUNT(*) AS Count
ORDER BY Date;설명: 노드의 생성 시점을 분석하여 시간에 따른 변화 추이를 파악합니다.
8.2. 관계 형성의 시간적 패턴 분석
// cypher
// 관계의 생성 시간에 따른 분포 (관계에 'since' 속성이 있는 경우)
MATCH ()-[r]->()
RETURN date(r.since) AS Date, COUNT(*) AS Count
ORDER BY Date;설명: 관계가 형성된 시점을 분석하여 네트워크의 발전 과정을 이해합니다.
9. 속성 기반 필터링 및 그룹화
속성을 기반으로 데이터를 필터링하고 그룹화하여 특정 조건의 데이터를 분석합니다.
9.1. 속성 조건을 가진 노드 검색
// cypher
// 예: 나이가 30 이상인 사용자 검색
MATCH (n:User)
WHERE n.age >= 30
RETURN n;설명: 특정 조건을 만족하는 노드를 검색합니다.
9.2. 속성 값에 따른 그룹화
// cypher
// 예: 국가별 사용자 수 집계
MATCH (n:User)
RETURN n.country AS Country, COUNT(*) AS UserCount
ORDER BY UserCount DESC;설명: 속성 값을 기준으로 데이터를 그룹화하여 분포를 분석합니다.
10. 사용자 정의 패턴 탐색
특정한 패턴이나 시나리오를 탐색하여 복잡한 질문에 대한 답을 찾습니다.
10.1. 특정 패턴 매칭
// cypher
// 특정 제품을 구매한 사용자가 함께 구매한 다른 제품 찾기
MATCH (u:User)-[:PURCHASED]->(p1:Product {id: '특정상품ID'}),
(u)-[:PURCHASED]->(p2:Product)
WHERE p1 <> p2
RETURN p2.id AS AlsoPurchasedProduct, COUNT(*) AS Count
ORDER BY Count DESC;설명: 특정 제품과 함께 구매되는 제품을 찾아 마케팅 인사이트를 도출합니다.
10.2. 반복적인 서브그래프 탐색
// cypher
// 특정 관계 타입을 가진 반복적인 패턴 찾기
MATCH (n)-[:REL_TYPE*]->(n)
RETURN n
LIMIT 5;설명: 자기 자신으로 돌아오는 경로를 찾아 순환 구조를 분석합니다.
11. 결론
Neo4j를 활용한 탐색적 데이터 분석은 그래프 데이터의 복잡한 구조와 패턴을 깊이 있게 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 위에 소개한 다양한 방법들을 통해 그래프 데이터의 특성을 분석하고, 숨겨진 인사이트를 발견해보세요. 데이터의 연결성과 패턴을 시각화하고 분석함으로써 비즈니스 전략 수립이나 문제 해결에 유용한 정보를 얻을 수 있을 것입니다.
추가 팁:
- 인덱스 생성: 쿼리 성능 향상을 위해 자주 사용하는 속성에 인덱스를 생성하세요.
- cypher 코드 복사 CREATE INDEX FOR (n:Label) ON (n.propertyName);
- 프로파일링 및 최적화: PROFILE 키워드를 사용하여 쿼리 실행 계획을 확인하고 최적화할 수 있습니다.
- cypher 코드 복사 PROFILE MATCH (n)-[r]->(m) RETURN n, r, m;
- 그래프 데이터 과학 라이브러리 활용: Neo4j의 GDS 라이브러리를 사용하여 다양한 알고리즘을 적용해보세요.
