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可视化流数据

可视化流数据
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作者: （Anthony Aragues） 著
出版社: 中国电力出版社
2020-05
ISBN: 9787519843977
定价: 58.00
装帧: 其他
分类: 计算机与互联网
2 张插图图片
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  •   
    ·       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。 

    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 
    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 

  • 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 

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