如何參與大數據可視化

⑴ 什麼是數據可視化小白怎樣快速上手

6月28日幫威客發布大數據可視化中台BYTE·V

大數據可視化是大數據生命周期管理的最後一步，其重要性不言而喻。BYTE·V是幫威客自主研發的數據可視化中台，提供快速便捷的可視化開發設計環境與海量可視化資源庫。

數據可視化中台BYTE·V具有開放共享的平台、豐富的資源積累、靈活的部署方式、多種數據源支持、多維立體可視化、智能可視化工具的六大特色，並具備強大的資源庫，包括行業模板庫、組件庫、素材庫、案例庫、知識庫等，能夠滿足不同行業客戶在決策支持、趨勢預測、公共安全、事件監測、業務管控、風險預警、地理分析等多個業務領域的可視化需求。

BYTE·V產品為企業客戶提供了五大解決方案，即全景監控、數據中心、應急管理、公共安全、智慧教學，旨在打造全方位、立體化、多視角的大數據智能分析數據中心，幫助政府、企業等行業用戶實時感知業務態勢、用數據支撐管理與決策。

⑵ 如何實現大數據可視化

1.考慮用戶
管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管Dan Gastineau表示，企業應使用顏色、形狀、大小和布局來顯示可視化的設計和使用。
Aspirent使用顏色來突出希望用戶關注的分析方面。而大小可有效說明數量，但過多使用不同大小來傳遞信息可能會導致混亂。這里應該有選擇地使用大小，即在咨詢團隊成員想要強調的地方。
2.講述連貫的故事
與你的受眾溝通，保持設計的簡單和專注性。顏色到圖表數量等細節可幫助確保儀錶板講述連貫的故事。MicroStrategy產品管理高級副總裁Saurabh
Abhyankar說：「儀錶板就像一本書，它需要考慮讀者的設計元素，而不僅僅是強制列出所有可訪問的數據。」儀錶板的設計將成為推動部署的因素。
3.迭代設計
應不斷從視覺分析用戶獲得反饋意見。隨著時間的推移，數據探索會引發新的想法和問題，而隨時間和部署推移提高數據相關性會使用戶更智能。
從你的受眾徵求並獲取反饋意見可改善體驗。谷歌雲端數據工作室首席產品經理Nick
Mihailovski表示，快速構建概念、快速獲取反饋意見並進行迭代可更快獲得更好的結果。另外，還可將調查和表格整合到精美的報告中，也可以幫助確保大數據的可視化結果確實有助於目標受眾。
4.個性化一切
應確保儀錶板向最終用戶顯示個性化信息，並確保其相關性。並且，還應確保可視化在設計上反映其所在的設備，並為最終用戶提供離線訪問，這將讓可視化走得更長遠。Mihailovski說，通過精心設計的互動式可視化來吸引觀眾以及傳播數據文化，這會使分析具有吸引力和富有樂趣。
5.從分析目標開始
應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：「人們通常會採用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然後試圖使其數據相匹配。」對於大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是最有效的。

⑶ 如何讓大數據可視化

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

為什麼會產生大數據？為什麼要使用大數據呢？在這里給大家再通俗的解釋一下：

起初，數據量很少的時代，通過表格工具、mysql等關系型資料庫（二維表資料庫，數據逐行插入）就能夠解決數據存儲的問題。

但是，隨著互聯網的飛速發展，產品以及用戶的激增，產生了海量的數據。考慮到長足發展，公司會對產品、用戶相關的原生數據、埋點數據等進行分析，傳統的關系型資料庫就無法滿足需要，只能通過行式、分布式等資料庫來存儲這些數據（HBASE、hive等，能夠實現集群化，及分配到多台主機上同時計算）。

認識數據可視化

有了數據之後，對數據分析就是成了最關鍵的環節，海量的數據讓用戶通過逐條查看是不可行的，圖像化才是有效的解決途徑。少量的數據可以通過表格工具生成圖表、tou視表的方式進行分析，但是大數據的分析就需要藉助專門的可視化工具了，常見的可視化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有數等。

大部分商用數據可視化工具的計算、圖表展示雖然比較強大，但是卻無法做到實時數據快速生成，數據也多為push（固定的范圍）的方式，有時候數據還需要二次加工滿足可視化產品的規則（商用產品多考慮通用性，無法適用於所有企業的數據規范）。

除此之外，現在很多圖表插件的開源化（如：Echart、GoogleChart），以及行業內對數據安全性等的考慮，越來越多的公司也開始進行數據可視化的私有化部署。

數據可視化的實現

數據可視化產品（系統）的結構框架主要分為三層：數據存儲層、數據計算層、數據展示層。

1.數據存儲層

數據存儲層在開頭已經和大家說過了，在數據可視化產品（系統）中，既支持常規數據（MySQL、CSV等）可視化，也支持大數據（hive、HBASE等）的可視化，滿足日常分析人員定性、定量的分析。

在考慮到數據安全的因素，數據存儲還會與許可權管理相結合，實現不同角色的人員只能訪問指定的數據（未來有機會再分享）。

2.數據計算層

這里的計算不是平時所說的聚合、排序、分組等計算，解釋之前我們先了解一下數據分析的工作流程吧：

產品/運營人員提出數據需求，如「APP一周留存」；

分析師確認需求後需要明確本次分析需要的欄位及分析方式；

數倉人員提供整理後的表格（數據模型，多張表join後合成的中間表）；

分析師基於數據模型進行可視化分析。

數倉提供的數據模型主要分為增量、全量數據，不能直接對某個較長范圍的數據進行分析，舉個例子1月1日、1月2日兩天都產生了數據，增量、全量的數據存儲方式效果如下：

以上述舉例的「APP一周留存」，就需要每天計算一下隔日留存，才能夠基於每天的隔日留存計算出一周的留存。分析師每天會有很多任務，大量的基礎計算（如每天的隔日留存）就可讓電腦自動完成，這里就需要依賴調度功能（你可以理解成一個自動運行公式的工具）。

通過以上內容，我們可以得到多表關聯、定時計算就是計算層的主要功能。

3.數據展示層

數據展示層分為兩部分：

一部分是對看圖人的可視化，看圖人包括：產品、運營、高層主管等。根據需求方的要求，將數據用適合的圖表呈現，比如，趨勢相關用折線圖、數據明細用表格、留存用漏斗圖……

另一部分是對作圖人的可視化，作圖人主要是分析師。讓分析師用可視化的操作，來代替盡可能多的SQL語句輸入。常見的可視化工具中，可以快捷得將數據模型中的欄位拖拽到維度/度量（可理解為X、Y軸）中。

通過可視化產品（系統）結構學習，我們不難看出，實現數據可視化的操作過程包括：數據連接（存儲）、製作數據模型（計算）、製作圖表（展示）。

如何實現大數據可視化系統.中琛魔方大數據分析平台表示正確適當的可視化使得講故事變得很簡單。它也從復雜、枯燥的數據集連接了語言、文化間的代溝。所以不要僅僅是展示數據，而是要用數據講故事。

⑷ 如何實現大數據可視化

1.考慮用戶

管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管Dan Gastineau表示，企業應使用顏色、形早源狀、大小和布局來顯示可視化的設計和使用。

Aspirent使用顏色來突出希望用戶關注的分析方面。而大小可有效說明數量，但過多使用不同大小來傳遞信息可能會導致混亂。這里應該有選擇地使用大小，即在咨詢團隊成員想要強調的地方。

2.講述連貫的故事

與你的受眾溝通，保持設計的簡單和專注性。顏色到圖表數量等細節可幫助確保儀錶板講述連貫的故事。MicroStrategy產品管理高級副總裁Saurabh Abhyankar說：“儀錶板就像一本書，它需要考慮讀者的設計元素，而不僅僅是強制列出所有可訪問的數據。”儀錶板的設計將成為推動部署的因素。

3.迭代設計

應不斷從視覺分析用戶獲得反饋意見。隨著時間的推移，數據探索會引發新的想法和問題，而隨時間和部署陸做態推移提高數據相關性會使用戶更智能。

從你的受眾徵求並獲取反饋意見可改善體驗。谷歌雲端數據工作室首席產品經理Nick Mihailovski表示，快速構建概念、快速獲取反饋意見並進行迭代可更快獲得更好的結果。另外，還可將調查和表格整合到精美的報告中，也可以幫助確保大數據的可視化結果確實有助於目標受眾。

4.個性化一切

應確保儀錶板向最終用戶顯示個性化信息，並確保其相關性。並且，還應確保可視化在設計上反映其所在的設備，並胡尺為最終用戶提供離線訪問，這將讓可視化走得更長遠。Mihailovski說，通過精心設計的互動式可視化來吸引觀眾以及傳播數據文化，這會使分析具有吸引力和富有樂趣。

5.從分析目標開始

應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：“人們通常會採用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然後試圖使其數據相匹配。”對於大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是最有效的。

關於如何實現大數據可視化，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑸ 大數據可視化設計到底是啥，該怎麼用

大數據可視化是個熱門話題，在信息安全領域，也由於很多企業希望將大數據轉化為信息可視化呈現的各種形式，以便獲得更深的洞察力、更好的決策力以及更強的自動化處理能力，數據可視化已經成為網路安全技術的一個重要趨勢。

文章目錄

        一、什麼是網路安全可視化

1.1 故事+數據+設計 =可視化

1.2 可視化設計流程

二、案例一：大規模漏洞感知可視化設計

2.1整體項目分析

2.2分析數據

2.3匹配圖形

2.4確定風格

2.5優化圖形

2.6檢查測試

三、案例二：白環境蟲圖可視化設計

3.1整體項目分析

3.2分析數據

3.3 匹配圖形

3.4優化圖形

3.5檢查測試

一、什麼是網路安全可視化

攻擊從哪裡開始？目的是哪裡？哪些地方遭受的攻擊最頻繁……通過大數據網路安全可視化圖，我們可以在幾秒鍾內回答這些問題，這就是可視化帶給我們的效率 。 大數據網路安全的可視化不僅能讓我們更容易地感知網路數據信息，快速識別風險，還能對事件進行分類，甚至對攻擊趨勢做出預測。可是，該怎麼做呢？

1.1 故事+數據+設計 =可視化

做可視化之前，最好從一個問題開始，你為什麼要做可視化，希望從中了解什麼？是否在找周期性的模式？或者多個變數之間的聯系？異常值？空間關系？比如政府機構，想了解全國各個行業漏洞的分布概況，以及哪個行業、哪個地區的漏洞數量最多；又如企業，想了解內部的訪問情況，是否存在惡意行為，或者企業的資產情況怎麼樣。總之，要弄清楚你進行可視化設計的目的是什麼，你想講什麼樣的故事，以及你打算跟誰講。

有了故事，還需要找到數據，並且具有對數據進行處理的能力，圖1是一個可視化參考模型，它反映的是一系列的數據的轉換過程：

我們有原始數據，通過對原始數據進行標准化、結構化的處理，把它們整理成數據表。

將這些數值轉換成視覺結構（包括形狀、位置、尺寸、值、方向、色彩、紋理等），通過視覺的方式把它表現出來。例如將高中低的風險轉換成紅黃藍等色彩，數值轉換成大小。

將視覺結構進行組合，把它轉換成圖形傳遞給用戶，用戶通過人機交互的方式進行反向轉換，去更好地了解數據背後有什麼問題和規律。

最後，我們還得選擇一些好的可視化的方法。比如要了解關系，建議選擇網狀的圖，或者通過距離，關系近的距離近，關系遠的距離也遠。

總之，有個好的故事，並且有大量的數據進行處理，加上一些設計的方法，就構成了可視化。

1.2 可視化設計流程

一個好的流程可以讓我們事半功倍，可視化的設計流程主要有分析數據、匹配圖形、優化圖形、檢查測試。首先，在了解需求的基礎上分析我們要展示哪些數據，包含元數據、數據維度、查看的視角等；其次，我們利用可視化工具，根據一些已固化的圖表類型快速做出各種圖表；然後優化細節；最後檢查測試。

具體我們通過兩個案例來進行分析。

二、案例一：大規模漏洞感知可視化設計

圖2是全國范圍內，各個行業漏洞的分布和趨勢，橙黃藍分別代表了漏洞數量的高中低。

2.1整體項目分析

我們在拿到項目策劃時，既不要被大量的信息資料所迷惑而感到茫然失措，也不要急於完成項目，不經思考就盲目進行設計。首先，讓我們認真了解客戶需求，並對整體內容進行關鍵詞的提煉。可視化的核心在於對內容的提煉，內容提煉得越精確，設計出來的圖形結構就越緊湊，傳達的效率就越高。反之，會導致圖形結構臃腫散亂，關鍵信息無法高效地傳達給讀者。

對於大規模漏洞感知的可視化項目，客戶的主要需求是查看全國范圍內，各個行業的漏洞分布和趨勢。我們可以概括為三個關鍵詞：漏洞量、漏洞變化、漏洞級別，這三個關鍵詞就是我們進行數據可視化設計的核心點，整體的圖形結構將圍繞這三個核心點來展開布局。

2.2分析數據

想要清楚地展現數據，就要先了解所要繪制的數據，如元數據、維度、元數據間關系、數據規模等。根據需求，我們需要展現的元數據是漏洞事件，維度有地理位置、漏洞數量、時間、漏洞類別和級別，查看的視角主要是宏觀和關聯。涉及到的視覺元素有形狀、色彩、尺寸、位置、方向，如圖4。

2.3匹配圖形

2.4確定風格

匹配圖形的同時，還要考慮展示的平台。由於客戶是投放在大屏幕上查看，我們對大屏幕的特點進行了分析，比如面積巨大、深色背景、不可操作等。依據大屏幕的特點，我們對設計風格進行了頭腦風暴：它是實時的，有緊張感；需要新穎的圖標和動效，有科技感；信息層次是豐富的；展示的數據是權威的。

最後根據設計風格進一步確定了深藍為標准色，代表科技與創新；橙紅藍分別代表漏洞數量的高中低，為輔助色；整體的視覺風格與目前主流的扁平化一致。

2.5優化圖形

有了圖形後，嘗試把數據按屬性繪制到各維度上，不斷調整直到合理。雖然這里說的很簡單，但這是最耗時耗力的階段。維度過多時，在信息架構上廣而淺或窄而深都是需要琢磨的，而後再加上交互導航，使圖形更「可視」。

在這個任務中，圖形經過很多次修改，圖7是我們設計的過程稿，深底，高亮的地圖，多顏色的攻擊動畫特效，營造緊張感；地圖中用紅、黃、藍來呈現高、中、低危的漏洞數量分布情況；心理學認為上方和左方易重視，「從上到下」「從左至右」的「Z」字型的視覺呈現，簡潔清晰，重點突出。

完成初稿後，我們進一步優化了維度、動效和數量。維度：每個維度，只用一種表現，清晰易懂；動效：考慮時間和情感的把控，從原來的1.5ms改為3.5ms；數量：考慮了太密或太疏時用戶的感受，對圓的半徑做了統一大小的處理。

2.6檢查測試

最後還需要檢查測試，從頭到尾過一遍是否滿足需求；實地投放大屏幕後，用戶是否方便閱讀；動效能否達到預期，色差是否能接受；最後我們用一句話描述大屏，用戶能否理解。

三、案例二：白環境蟲圖可視化設計

如果手上只有單純的電子表格（左），要想找到其中IP、應用和埠的訪問模式就會很花時間，而用蟲圖（右）呈現之後，雖然增加了很多數據，但讀者的理解程度反而提高了。

3.1整體項目分析

當前，企業內部IT系統復雜多變，存在一些無法精細化控制的、非法惡意的行為，如何精準地處理安全管理問題呢？我們的主要目標是幫助用戶監測訪問內網核心伺服器的異常流量，概括為2個關鍵詞：內網資產和訪問關系，整體的圖形結構將圍繞這兩個核心點來展開布局。

3.2分析數據

接下來分析數據，案例中的元數據是事件，維度有時間、源IP、目的IP和應用，查看的視角主要是關聯和微觀。

3.3 匹配圖形

根據以往的經驗，帶有關系的數據一般使用和弦圖和力導向布局圖。最初我們採用的是和弦圖，圓點內部是主機，用戶要通過3個維度去尋找事件的關聯。通過測試發現，用戶很難理解，因此選擇了力導向布局圖（蟲圖）。第一層級展示全局關系，第二層級通過對IP或埠的鑽取進一步展現相關性。

3.4優化圖形

優化圖形時，我們對很多細節進行了調整： – 考慮太密或太疏時用戶的感受，只展示了TOP N。 – 弧度、配色的優化，與我們UI界面風格相一致。 – IP名稱超長時省略處理。 – 微觀視角中，源和目的分別以藍色和紫色區分，同時在線上增加箭頭，箭頭向內為源，向外是目的，方便用戶理解。 – 交互上，通過單擊鑽取到單個埠和IP的信息；滑鼠滑過時相關信息高亮展示，這樣既能讓畫面更加炫酷，又能讓人方便地識別。

3.5檢查測試

通過調研，用戶對企業內部的流向非常清楚，視覺導向清晰，鑽取信息方便，色彩、動效等細節的優化幫助用戶快速定位問題，提升了安全運維效率。

四、總結

總之，藉助大數據網路安全的可視化設計，人們能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。

可視化設計的過程中，我們還需要注意：1、整體考慮、顧全大局；2、細節的匹配、一致性；3、充滿美感，對稱和諧。