Análisis de gráficos

El análisis de gráficos es una categoría de herramientas que se utilizan para aplicar algoritmos que ayudarán al analista a comprender la relación entre las entradas de la base de datos de gráficos.

La estructura de un gráfico está formada por nodos (también conocidos como vértices) y aristas. Los nodos denotan puntos en los datos del gráfico. Por ejemplo, las cuentas, los clientes, los dispositivos, los grupos de personas, las organizaciones, los productos o las ubicaciones pueden representarse como un nodo. Los bordes simbolizan las relaciones o líneas de comunicación entre nodos. Cada borde puede tener una dirección, ya sea unidireccional o bidireccional, y un peso, para representar la fuerza de la relación.

Una vez que se construye la base de datos de gráficos, se pueden aplicar análisis. Los algoritmos se pueden usar para identificar valores o descubrir información dentro de los datos, como la longitud de ruta promedio entre nodos, nodos que podrían ser valores atípicos y nodos con actividad dominante. También se puede utilizar para organizar los datos de nuevas formas, como dividir la información en secciones para su análisis individual o buscar nodos que cumplan con criterios específicos.

Algunas herramientas comunes que se utilizan para crear análisis de gráficos incluyen Apache Spark GraphX, IBM Graph, Gradoop, Google Charts, Cytoscape y Gephi.

Tipos de análisis de gráficos

Hay cuatro tipos principales de análisis que se pueden aplicar a los gráficos:

  1. Análisis de ruta: se centra en las relaciones entre dos nodos en un gráfico. Este tipo de análisis de gráficos puede ayudar a identificar la ruta más corta entre nodos, encontrar la ruta más ancha entre nodos ponderados y calcular un árbol de expansión alrededor de un punto central.
  2. Análisis de conectividad: se centra en el peso de los bordes entre los nodos. Se puede aplicar para identificar debilidades en un sistema o anomalías como actividad anormalmente alta o baja.
  3. Análisis de la comunidad: se centra en las interacciones entre los nodos. Agrupa los nodos en grupos etiquetados de objetos similares para ayudar con la organización.
  4. Análisis de centralidad: se centra en la relevancia de cada nodo en un gráfico. Se puede utilizar para clasificar la popularidad o la influencia entre los nodos.

Ejemplos de aplicaciones para análisis de gráficos

El análisis de gráficos se puede utilizar para una variedad de aplicaciones, como:

  • Detectar ciberdelitos como blanqueo de capitales, fraude de identidad y ciberterrorismo.
  • Aplicar análisis a redes sociales y comunidades como seguimiento de estadísticas e identificación de influencers.
  • Realización de análisis sobre tráfico y calidad de servicio para redes informáticas.
  • Optimización de la logística para las industrias de fabricación y transporte.
  • Determinar el análisis de rango de la página y rastrear su popularidad o la cantidad de clics.
  • Analizar las partes de una aplicación de software y cómo interactúan para encontrar problemas potenciales.