可视化流数据

图书标准信息

• 作者 安东尼阿拉各斯（Anthony Aragues） 著
• 出版社 中国电力出版社
• 出版时间 2020-05
• 版次 1
• ISBN 9787519843977
• 定价 58.00元
• 装帧 其他
• 开本 其他
• 页数 208页
• 字数 257千字

【内容简介】

 

 

·       确定公司可视化流数据的目标。

 

·       确定关键数据源并了解如何对其进行流式处理。

 

·       了解处理流数据的实用方法。

 

·       构建与事件、日志和记录进行交互的客户端应用程序。

 

·       探索可视化流数据的通用组件。

 

·       考虑用于开发可视化的分析概念。

 

·       定义仪表板的布局、流向和组件移动。

 

·       通过协作提高可视化质量和生产力。

 

·       探索包括安全性、物联网设备，以及应用程序数据在内的用例。

 

【作者简介】

Anthony Aragues在指导安全产品方面具有广泛的技术和业务经验。他对威胁情报的关注始于2008年McAfee的全球威胁情报项目，在那里他申请了多项威胁情报专利。他还领导了Norse所有产品工程和产品管理。

 

【目录】

目录

 

前言 1

 

第1 章 概述 9

 

为什么要可视化 10

 

标准 11

 

术语 12

 

数据格式 13

 

数据可视化应用 14

 

假设和设置 15

 

第2 章 目标  17

 

展示目标 18

 

预批处理分析 24

 

分析人员决策队列 25

 

数据管道可视化 26

 

展示地图上的运动 27

 

提出新问题 27

 

考虑频率和顺序 28

 

第3 章 数据源  31

 

数据源类型 32

 

流式处理的对象 32

 

数据存储注意事项 33

 

管理多个源 35

 

第4 章 流式处理数据  39

 

如何流式处理数据 40

 

缓冲区 43

 

流式处理最佳实践 45

 

第5 章 为可视化处理流数据  47

 

批处理 47

 

内联处理 48

 

处理模式 48

 

查找 53

 

标准化事件 55

 

提取值 56

 

JSON Collection Decorator 57

 

处理清单 58

 

流统计信息 60

 

记录上下文清单 63

 

扩展数据流 63

 

展示处理 66

 

第6 章 开发客户端  69

 

原生或基于浏览器开发 70

 

框架和库 71

 

常用方法 71

 

从示例客户端应用程序开始 72

 

客户端库 73

 

代码结构 74

 

替代方法 76

 

第7 章 展示流数据  79

 

显示流数据 80

 

仪表板 83

 

视觉元素和属性 84

 

数据密度 95

 

划分时间 96

 

存活时间 97

 

上下文 99

 

视觉语言 101

 

适当显示 103

 

第8 章 可视化组件  107

 

记录 107

 

统计数据 109

 

可视化  112

 

常见可视化的流选项  114

 

流可视化技术  119

 

条形图示例 123

 

静态信息 126

 

第9 章 流分析  129

 

视觉干扰 130

 

视觉欺骗 130

 

认知偏差 132

 

分析模型 133

 

视觉分析 135

 

流分析工作流 136

 

上下文感知 138

 

异常值示例 139

 

第10 章 工作流可视化  143

 

更新处理 144

 

与可视化交互 145

 

存储决策 147

 

第11 章 流数据仪表板  151

 

布局 152

 

流向 157

 

组件移动 159

 

自动驾驶 161

 

第12 章 机器学习  163

 

机器学习入门 163

 

机器学习与流数据可视化 166

 

展示机器学习结果 166

 

监督学习与持续调优 171

 

展示未预期情况 173

 

机器学习决定显示什么 174

 

第13 章 协作  177

 

为什么协作 177

 

分享 180

 

第14 章 导出  183

 

配置 184

 

数据集 187

 

流回放报告 187

 

静态报告 188

 

提交数据提要的处理更新 190

 

第15 章 用例  191

 

安全性 192

 

机器学习交互 192

 

智能设备（又称物联网） 193

 

品牌监督 194

 

舆论 194

 

应用程序数据 195

 

错误监控 195

 

协作 196

 

工作流 197

 

分析人员的输入 197

 

数据探索 198

 

示例 199

 

第16 章 总结与参考  205

 

提到的链接 205

 

数据 205

 

转换与过滤 206

 

展示仪表板和组件 207

 

交互和操作 207

 

系统之外 208