——可视化方法的优势

与数据库方法不同，可视化方法主要专注于提升人眼图分析的应用体验，从图数据可视化分析的角度切入“图”的概念。因此，其侧重点在很大程度上与数据库方法不同，并衍生出了与数据库方法相辅相成，又各有优劣的特性。

1. 直观的使用体验

数据可视化之所以被人类应用至今且不断发展，核心原因便是其化繁为简，帮助人们更直观、更高效理解数据的能力；在发明地图之前，或许只有少数熟知路况、具备抽象思维且具有足够沟通能力的人能将地理位置信息整理并分享给他人，而依托数据可视化-即地图，任何人都能高效、直观地在很短的时间内对地理位置信息（数据）进行观察、读取、分析与分享。基于此，人类应用数据的维度、量级与可解释性才得以真正发展，大数据的普世应用才真正成为可能。

此外，图作为与人类思维模式高度契合的数据结构，其可视化也极易被人脑所理解。这与传统数据可视化方式不同（如通过图表可视化有限维度的表格数据），通过清晰的图可视化（包含不同类别数据节点以及他们对应的边），人们可以非常快速地从图中整理出系统性、强逻辑的信息并对信息进行记忆、探索、分析与分享，如以下GraphXR视图中，我们可以清楚地看到一个投资人（中心节点）与哪些投资人存在业务关联，并大概感受其影响力（关联节点数量）：

基于此特性，通过图可视化进行图数据探索、分析与应用将具备数据库方法无法比拟的泛用性。任何人都可以通过直观的图可视化快速感受图中的数据内涵，而图客GraphXR在此基础之上做了极大延伸，真正赋予用户极高的灵活性以帮助用户理解图、探索图、分析图或分享图。

与二维图可视化不同，在GraphXR中用户将得以真正从多维度（超过10个）进行图可视化，并与可视化的图进行动态交互（如调整布局以方便分析），以真正从视觉上感受图、挖掘图、享受图。如下图所示：

借此，图的价值才能普世地被人们所感知并认可；图的价值才能真正被释放。

2. 下限低、上限高的使用门槛

与图数据库强调应用查询语言（Query Language）的使用方式不同，由于图客GraphXR专注于提升人用图数据分析的使用体验，为了让更多人能进行图分析，在GraphXR当中所有操作（如导入数据、读取数据、数据转换、数据分享等）均可通过可视化操作界面进行处理，如下图中的数据导入与属性提取可视化操作：

基于此，GraphXR在不强制用户对复杂多变的查询语言进行学习的前提之下，帮助用户快捷地进行与图相关的各种数据操作。这为用户节约了大量学习成本，也因此帮助更多人接触与感受图的魅力。

若用户已熟练掌握某种图查询语言（如Cypher或Gremlin），GraphXR亦支持用户直接使用查询语言进行复杂且精准的图操作，借此更快一步达成图数据应用目的。考虑到当前图查询语言“列强混战”的局面，图客GraphXR作为以数据可视化切入图应用的领导者亦配合行业现状，对多种主流图数据库查询语言（包括但不限于Cypher、Gremlin以及nGQL）进行了高度适配与支持，如下图中的Cypher与Gremlin：

至此，不论用户是否掌握图查询语言，掌握的程度如何，都可轻松通过直观的交互式可视化进行针对（图）数据的相关操作，借此快速实现图的应用。

3. 综合的数据结构与数据源支持

与专注于提供图结构数据相关服务的图数据库不同，为了更好地迎合行业特点，帮助已经投入大量资源运营与维护非图结构数据的个人与企业组织，图客GraphXR强调以可视化切入图应用，并因此支持各类不同的数据结构与数据源。

不论是关系型数据还是非关系型数据，不论是表格、文档、图片还是视频，图客GraphXR均可帮助用户直观完成数据的可视化并进行进一步的数据探索与分析，如下图中的图片与表格可视化：

或是下图中的视频可视化：

同时，考虑到不同结构数据所需的数据源会有差异（如表格需要关系型数据库、图片与视频可能需要通过url访问），GraphXR亦支持用户通过不同形式将不同结构的数据从不同数据源中导入到界面当中，以真正升华用户现有数据资产与应用工具的价值，如下图中通过强大的CSV-Mapping功能对表格数据进行导入：

或是通过GraphXR自带的革命性插件Grove来与任何数据源进行交互并导入数据到GraphXR当中：

至此，借助GraphXR强大的多数据结构与多数据源支持，用户便可真正基于现有数据资产从可视化的角度切入图应用，避免因数据结构和数据源受限所可能导致的额外成本。