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【正版】可视化流数据

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作者(美)安东尼·阿拉各斯(Anthony Aragues)

出版社中国电力出版社

ISBN9787519843977

出版时间2020-05

装帧平装

开本16开

定价58元

货号1202062529

上书时间2024-03-29

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商品描述
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的优选威胁情报项目,在那里他申请了多项威胁情报。他还领导了Norse所有产品工程和产品管理。

目录
前言

章  概述

为什么要可视化

标准

术语

数据格式

数据可视化应用

假设和设置

第2章  目标

展示目标

预批处理分析

分析人员决策队列

数据管道可视化

展示地图上的运动

提出新问题

考虑频率和顺序

第3章  数据源

数据源类型

流式处理的对象

数据存储注意事项

管理多个源

第4章  流式处理数据

如何流式处理数据

缓冲区

流式处理最佳实践

第5章  为可视化处理流数据

批处理

内联处理

处理模式

查找

标准化事件

提取值

JSON Collection Decorator

处理清单

流统计信息

记录上下文清单

扩展数据流

展示处理

第6章  开发客户端

原生或基于浏览器开发

框架和库

常用方法

从示例客户端应用程序开始

客户端库

代码结构

替代方法

第7章  展示流数据

显示流数据

仪表板

视觉元素和属性

数据密度

划分时间

存活时间

上下文

视觉语言

适当显示

第8章  可视化组件

记录

统计数据

可视化

常见可视化的流选项

流可视化技术

条形图示例

静态信息

第9章  流分析

视觉干扰

视觉欺骗

认知偏差

分析模型

视觉分析

流分析工作流

上下文感知

异常值示例

0章  工作流可视化

更新处理

与可视化交互

存储决策

1章  流数据仪表板

布局

流向

组件移动

自动驾驶

2章  机器学习

机器学习入门

机器学习与流数据可视化

展示机器学习结果

监督学习与持续调优

展示未预期情况

机器学习决定显示什么

3章  协作

为什么协作

分享

4章  导出

配置

数据集

流回放报告

静态报告

提交数据提要的处理更新

5章  用例

安全性

机器学习交互

智能设备(又称物联网)

品牌监督

舆论

应用程序数据

错误监控

协作

工作流

分析人员的输入

数据探索

示例

6章  总结与参考

提到的链接

数据

转换与过滤

展示仪表板和组件

交互和操作

系统之外

内容摘要
虽然大量工具都可以用于分析流数据和实时数据,但对这些数据类型进行可视化的能力尚未跟上。仪表板擅长一目了然地传达每天或每周的数据趋势,尽管在数据不断变换时捕捉快照会更加困难,但并非不可能。
    有了这本实践指南,应用设计师、数据科学家和系统管理员可以探索创建可视化的方法,从而为流文本数据带来上下文和时间感。本书作者通过构建可视化所需的概念和工具指导你,以便在数据到来时进行分析。

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