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3大数据可视化设计.doc
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大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信 息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处 理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始?目的是哪里?哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视 化图,我们可以在几秒钟内回答这些问题,这就是可视化带给我们的效率 。 大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息,快速识别风险,还 能对事件进行分类,甚至对攻击趋势做出预测。可是,该怎么做呢? 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前,最好从一个问题开始,你为什么要做可视化,希望从中了解什么?是否 在找周期性的模式?或者多个变量之间的联系?异常值?空间关系?比如政府机构,想 了解全国各个行业的分布概况,以及哪个行业、哪个地区的数量最多;又如企业,想了 解内部的访问情况,是否存在恶意行为,或者企业的资产情况怎么样。总之,要弄清楚 你进行可视化设计的目的是什么,你想讲什么样的故事,以及你打算跟谁讲。 有
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3 大数据可视化设计
大数据可视化设计
2015-09-16 15:40
大数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息
可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能
力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
一、什么是网络安全可视化
攻击从哪里开始?目的是哪里?哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视
化图,我们可以在几秒钟内回答这些问题,这就是可视化带给我们的效率 。 大数据网络
安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息,快速识别风险,还能对事件进行
分类,甚至对攻击趋势做出预测。可是,该怎么做呢?
1.1 故事+数据+设计 =可视化
做可视化之前,最好从一个问题开始,你为什么要做可视化,希望从中了解什么?是否在
找周期性的模式?或者多个变量之间的联系?异常值?空间关系?比如政府机构,想了解
全国各个行业的分布概况,以及哪个行业、哪个地区的数量最多;又如企业,想了解内部
的访问情况,是否存在恶意行为,或者企业的资产情况怎么样。总之,要弄清楚你进行可
视化设计的目的是什么,你想讲什么样的故事,以及你打算跟谁讲。
有了故事,还需要找到数据,并且具有对数据进行处理的能力,图 1 是一个可视化参考模
型,它反映的是一系列的数据的转换过程:
我们有原始数据,通过对原始数据进行标准化、结构化的处理,把它们整理成数据表。将
这些数值转换成视觉结构(包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等),通过视
觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩,数值转换成大小。将
视觉结构进行组合,把它转换成图形传递给用户,用户通过人机交互的方式进行反向转换,
去更好地了解数据背后有什么问题和规律。
最后,我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系,建议选择网状的图,或者
通过距离,关系近的距离近,关系远的距离也远。
总之,有个好的故事,并且有大量的数据进行处理,加上一些设计的方法,就构成了可视
化。
1.2 可视化设计流程
.
3 大数据可视化设计
一个好的流程可以让我们事半功倍,可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化
图形、检查测试。首先,在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据,包含元数据、数
据维度、查看的视角等;其次,我们利用可视化工具,根据一些已固化的图表类型快速做
出各种图表;然后优化细节;最后检查测试。
具体我们通过两个案例来进行分析。
二、案例一:大规模漏洞感知可视化设计
.
3 大数据可视化设计
图 2 是全国范围内,各个行业的分布和趋势,橙黄蓝分别代表了数量的高中低。
2.1 整体项目分析
我们在拿到项目策划时,既不要被大量的信息资料所迷惑而感到茫然失措,也不要急于完
成项目,不经思考就盲目进行设计。首先,让我们认真了解客户需求,并对整体内容进行
关键词的提炼。可视化的核心在于对内容的提炼,内容提炼得越精确,设计出来的图形结
构就越紧凑,传达的效率就越高。反之,会导致图形结构臃肿散乱,关键信息无法高效地
传达给读者。
对于大规模感知的可视化项目,客户的主要需求是查看全国范围内,各个行业的分布和趋
势。我们可以概括为三个关键词:量、变化、级别,这三个关键词就是我们进行数据可视
化设计的核心点,整体的图形结构将围绕这三个核心点来展开布局。
2.2 分析数据
想要清楚地展现数据,就要先了解所要绘制的数据,如元数据、维度、元数据间关系、数
据规模等。根据需求,我们需要展现的元数据是事件,维度有地理位置、数量、时间、类
别和级别,查看的视角主要是宏观和关联。涉及到的视觉元素有形状、色彩、尺寸、位置、
方向,如图 4。
2.3 匹配图形
.
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