大数据可视化设计

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1、大数据可视化设计2015-09-1615:40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

2、.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、

3、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可视化设计流程一个好的流程可以让我们事

4、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

5、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

6、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匹配图形分析清楚数据后，就要找个合适的箱子把这些“苹果”装进去。上一步，或许还可以靠自身的逻辑能力，采集到的现成数据分析得到，而这一步更多地需要经验和阅历。幸运的是，现在已经有很多成熟的图形可以借鉴了。从和业务的沟通了解到，需要匹配的图形有中国地图、饼图、top图、数字、趋势等。2.4确定风格匹配图形的同时，还要考虑展示的平台。由于客户是投放在大屏幕上查看，我们对大屏幕的特点进行了分析，比如面积巨大、深色背景、不可操作等。依据大屏幕的特点，我们对设计风格

7、进行了头脑风暴：它是实时的，有紧张感；需要新颖的图标和动效，有科技感；信息层次是丰富的；展示的数据是权威的。最后根据设计风格进一步确定了深蓝为标准色，代表科技与创新；橙红蓝分别代表数量的高中低，为辅助色；整体的视觉风格与目前主流的扁平化一致。2.5优化图形有了图形后，尝试把数据按属性绘制到各维度上，不断调整直到合理。虽然这里说的很简单，但这是最耗时耗力的阶段。维度过多时，在信息架构上广而浅或窄而深都是需要琢磨的，而后再加上交互导航，使图形更“可视”。在这个任务中，图形经过很多次修改，图7是我们设计的过程稿，深底，高亮的地图，多颜色的攻击动画特效，营造紧

8、张感；地图中用红、黄、蓝来呈现高、中、低危的数量分布情况；心理学认为上方和左方易重视，“从上到