扫一扫
关注中图网
官方微博
本类五星书更多>
-
>
全国计算机等级考试最新真考题库模拟考场及详解·二级MSOffice高级应用
-
>
决战行测5000题(言语理解与表达)
-
>
软件性能测试.分析与调优实践之路
-
>
第一行代码Android
-
>
C Primer Plus 第6版 中文版
-
>
深度学习
-
>
MATLAB计算机视觉与深度学习实战-赠在线交流卡和本书源码
可视化流数据 版权信息
- ISBN：9787519843977
- 条形码：9787519843977 ; 978-7-5198-4397-7
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
可视化流数据 本书特色
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。
可视化流数据 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。
可视化流数据 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*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
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*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
展开全部
可视化流数据 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。
书友推荐
- >
推拿
推拿
¥12.2¥32.0 - >
中国人在乌苏里边疆区:历史与人类学概述
中国人在乌苏里边疆区:历史与人类学概述
¥24.0¥48.0 - >
龙榆生：词曲概论/大家小书
龙榆生：词曲概论/大家小书
¥9.1¥24.0 - >
我从未如此眷恋人间
我从未如此眷恋人间
¥15.9¥49.8 - >
名家带你读鲁迅:故事新编
名家带你读鲁迅:故事新编
¥13.0¥26.0 - >
伊索寓言-世界文学名著典藏-全译本
伊索寓言-世界文学名著典藏-全译本
¥6.1¥19.0 - >
人文阅读与收藏·良友文学丛书:一天的工作
人文阅读与收藏·良友文学丛书:一天的工作
¥16.0¥45.8 - >
莉莉和章鱼
莉莉和章鱼
¥16.0¥42.0
本类畅销
-
Access 2021数据库应用技术
¥50.8¥59.8 -
2022图书×抽奖盲袋
¥9.9¥25 -
2023读书月阅读盲盒——天黑，闭眼，刀谁？
¥42.3¥158 -
-
2022读者节纪念徽章-三星会员专属
¥45¥45.6 -
2023读书月阅读盲盒——我什么场面没见过？
¥42.3¥158
