可视化流数据--聚文网

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内容简介

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。

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。

前言
第1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
流式处理很好实践
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
第10章工作流可视化
更新处理
与可视化交互
存储决策
第11章流数据仪表板
布局
流向
组件移动
自动驾驶
第12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
第13章协作
为什么协作
分享
第14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
第15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
第16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

可视化流数据

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