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| 編輯推薦： |
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。
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| 內容簡介： |
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。
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。
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| 關於作者： |
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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。
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| 目錄：
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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 56JSON 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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| 內容試閱：
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前言
有几件事促使我写了这本书。我是个超级科幻迷，我痴迷于奇幻的用户界面，就是电影和电视节目中常被用作情节设计的界面。如果做得很好，它们会完美地满足演员的需要，一目了然地传达一个状态，一个转变，然后是一个新的状态。我花了几年的时间寻找工具包来帮助我制作更像这些的真实界面。随着我在编程方面做得越来越好，我意识到不能只依赖于主题化的通用工具包，为美学和情节专门设计界面是非常有意义的。我也不得不承认，我要寻找的工具包并不会马上出现。
当我将奇幻的界面分解成通用的组件和逻辑时，我意识到它们并不是那么复杂，而且很多组件是通用的。然而，这些奇幻的界面确实打破了许多规则。为了表现情节中的转变，它们展示的内容也会发生变化。数据流入并影响状态。整个部分以我们通常在仪表板中不会做的方式移动或转换。Stephen Few 等人对于仪表板的传统观点是它们应该一眼就能传达出现状。当所有东西同时在运动和变化时，这是很难做到的。在仪表板基本功能的传统观点之外，仪表板真正的价值在于它满足了不同的需要。如果我们不再将我们的接口只局限于与现有用途的仪表板进行比较，那么我们可以设置新的规则。
最近的一个例子可以在 HBO 的《西部世界》的奇幻世界中看到（见图1）。剧中的模拟用户界面，代表了技术的未来，并显示了与阈值和规范相比较的当前信息。它看起来很神奇，并且在工作系统实现也是一个令人鼓舞的目标。
至今，我大部分时间都在从事技术工作。我看到很多问题是通过查看原始数据流解决的，但是在过去的 20 多年里，我并没有看到这方面有什么变化。日志、事件或消息都在控制台中被处理成流，最多被过滤并高亮显示在内联信息中。你必须在显示内容的时候看着屏幕，如果错过了，它可能就会出现在明天的日报中。对于控制台中每分钟一行信息的系统来说，这是可以接受的，但是对于今天的系统来说，这是行不通的，因为现在通常每秒钟有数千行信息。即使是在这种量级下，我仍看到通过浏览流日志来解决问题的情况，这些日志不会出现在日报中，因为在这些报告中，信息过于抽象和聚合。经过多年的观察，我希望做一个可行的解决方案，它介于控制台日志和一目了然的仪表板之间。
技术本身并没有进步。我真正想要的是与系统更加互动。增强现实感的东西是实用的、不引人注目的、有帮助的。当我想到需要做什么的时候，我会一直关注阻碍我前进的东西，在到达目的地之前必须跨过的垫脚石。需要克服的一个主要技术难题是理解系统做了什么决定。当人工智能为我做决定时，我想知道为什么这么做。我越是研究某件事为什么被决定并且能够纠正这些假设时，我就越信任这个系统。Netflix 在推荐节目方面做得很好，它会告诉你为什么推荐某个节目，以及推荐的可信度是多少，但你无法纠正这个算法，这不是互动。它观察，施魔法，然后你看到结果。
我们为了跨越技术的某个点，将不得不后退几步，并纠正这一点。我们必须重新设计一些东西，让人们在这些决策中更多地成为合作伙伴。这在今天是很困难的，因为大多数系统都集中为你做出决定。算法是通用的。如果类型和语言是推荐相似电影的关键因素，那么它就是为每个人做的。在我知道的任何地方，我都无法增加令人惊叹的奇幻用户界面和新颖的宇宙飞船设计的权重，来帮我找到可能让我感兴趣的电影。这种级别的定制要求智能更个性化或多层次。
能够理解并改变机器决策的重要性远远超出了娱乐。人工智能算法通过你看到的信息彻底影响你的观点，它们决定了你的互联网搜索结果。当你在线访问信息时，安全设备会决定哪些信息是安全的（对安全的定义非常宽松但不灵活）。为了保证物理方面的安全，我们有算法来决定谁在监视名单上，谁可能犯罪。类似的复杂算法在信用评分评估中是不被允许的，因为它们必须在法庭上很容易辩护。这就是问责和理解所有自动化决策需要达到的程度。
最后，我开始开发自己的工具和组件，以适应我一直在运行的数据展示领域。经过多年的思考，我意识到这是一个很少被探索的问题。我遇到的大多数组织都被他们每天的报告搞得不知所措。他们并没有思考如何通过更快地应对某些事件和取得进展来改善工作。从新想法到实际解决方案需要一些新的想法、案例研究，以及更多类似的东西。我希望本书有助于推动这一进程。
本书面向读者
如果你是一名设计师或开发人员，基于事件的数据对你的目标有重要意义，你会在这里找到一些感兴趣的内容。这些主题介于设计和开发之间，因为它们在展示可理解的数据时是不可或缺的。
如果你已经尝试在控制台中滚动来查看数据，或者你已经放弃在控制台中滚动数据因为它不起作用，本书将给你提供一些探索的方法。
如果你有兴趣为你的需求创建一个系统，以揭示在不透明过程中发生的事情，本书将让你了解如何提高系统的可见性。
本书的组织结构
本书是从如何构建它的角度来组织的。本书的写作有很多可能的出发点。如果你已经准备好了要显示的格式化的流数据，那么可以跳过关于展示的章节。许多组织还没有达到这一点。它们的数据本质上是基于事件的，但没有很好的连接方式。本书也贯穿了这些要点，以及它们之间的一切。一些主题，如机器学习，只是互补和可选的。图2 代表了组件和过程的逻辑进展，这些组件和过程涉及将流数据可视化到集成分析人员，并在复杂系统中进行自动处理。这个工作流就是本书章节的顺序。
本书内容约定
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致谢
Bob Page 仔细审阅了我在这个主题上的所有细节，并将他在大型企业数据方面的专业知识提供给我。他还把我介绍给对这份材料有重大影响的人。
Antonio Figueiredo 在流数据处理和可视化方面有很多实际经验。他对这个主题的热情以及愿意讨论一切相关问题的意愿对我初期的工作产生了巨大的鼓励。
Sven Krasser 是一位老同事，也是著名的机器学习专家。通过与他的合作，我认识到有必要让人们在机器学习过程中更具互动性。
Brett Meyer 帮助我探索了将流数据可视化应用到机器学习上的各种方法。他的专业知识帮助我找到正确的术语，并理解它们在这方面的作用。
Georges Grinstein 是著名的数据可视化专家，包括实时数据和流数据。他对我以前没有考虑过的一些事情有着学术观点，并给我看了一些我自己也找不到的相关的有趣的项目。
Casey Rosenthal 创建了一个最有用、最相关的案例研究，我可以从自己的经验之外学到一些东西。他乐于分享这些经验，并讨论这个小众领域应该走向何方。
Weidong Yang 基本上就是不以本书为主题的。他的公司创建了互动装置，以创造性的方式收集和呈现数据。他帮助我分享这些经验，也有助于验证这个话题在当前有市场。
Raffael Marty 无意中成为我写本书的催化剂。我参加了他的安全数据可视化研讨会，我很喜欢，我希望有一天我也能教类似的课。
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