可視化流數據 Visualizing Streaming Data: Interactive Analysis Beyond Static Limits

Anthony Aragues 韓天奇,關敬譯

可視化流數據

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商品描述

確定公司可視化流數據的目標。
確定關鍵數據源並了解如何對其進行流式處理。
了解處理流數據的實用方法。
構建與事件、日誌和記錄進行交互的客戶端應用程序。
探索可視化流數據的通用組件。
考慮用於開發可視化的分析概念。
定義儀表板的佈局、流向和組件移動。
通過協作提高可視化質量和生產力。
確定公司可視化流數據的目標。
確定關鍵數據源並了解如何對其進行流式處理。
了解處理流數據的實用方法。
構建與事件、日誌和記錄進行交互的客戶端應用程序。
探索可視化流數據的通用組件。
考慮用於開發可視化的分析概念。
定義儀表板的佈局、流向和組件移動。
通過協作提高可視化質量和生產力。
探索包括安全性、物聯網設備，以及應用程序數據在內的用例。

作者簡介

Anthony Aragues

在指導安全產品方面具有廣泛的技術和業務經驗。
他對威脅情報的關注始於2008年McAfee的全球威脅情報項目，在那裡他申請了多項威脅情報專利。
他還領導了Norse所有產品工程和產品管理。

目錄大綱

前言
章概述
為什麼要可視化
標準
術語
數據格式
數據可視化應用
假設和設置
第2章目標
展示目標
預批處理分析
分析人員決策隊列
數據管道可視化
展示地圖上的運動
提出新問題
考慮頻率和順序
第3章數據源
數據源類型
流式處理的對象
數據存儲注意事項
管理多個源
第4章流式處理數據
如何流式處理數據
緩衝區
流式處理佳實踐
第5章為可視化處理流數據
批處理
內聯處理
處理模式
查找
標準化事件
提取值
JSON Collection Decorator
處理清單
流統計信息
記錄上下文清單
擴展數據流
展示處理
第6章開發客戶端
原生或基於瀏覽器開發
框架和庫
常用方法
從示例客戶端應用程序開始
客戶端庫
代碼結構
替代方法
第7章展示流數據
顯示流數據
儀表板
視覺元素和屬性
數據密度
劃分時間
存活時間
上下文
視覺語言
適當顯示
第8章可視化組件
記錄
統計數據
可視化
常見可視化的流選項
流可視化技術
條形圖示例
靜態信息
第9章流分析
視覺干擾
視覺欺騙
認知偏差
分析模型
視覺分析
流分析工作流
上下文感知
異常值示例
0章工作流可視化
更新處理
與可視化交互
存儲決策

1章流數據儀表板
佈局
流向
組件移動
自動駕駛

2章機器學習
機器學習入門
機器學習與流數據可視化
展示機器學習結果
監督學習與持續調優
展示未預期情況
機器學習決定顯示什麼

3章協作
為什麼協作
分享

4章導出
配置
數據集
流回放報告
靜態報告
提交數據提要的處理更新

5章用例
安全性
機器學習交互
智能設備（又稱物聯網）
品牌監督
輿論
應用程序數據
錯誤監控
協作
工作流
分析人員的輸入
數據探索
示例

6章總結與參考
提到的鏈接
數據
轉換與過濾
展示儀表板和組件
交互和操作
系統之外

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