使用 Kibana 进行数据可视化的最佳实践

技术教程 1个月前 lee
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我们正处于可以从大多数应用程序、软件和服务器中提取详细而准确的数据的时间点。这也意味着通常数据太复杂而无法以原始形式理解。这被证明是一个大问题,因为现在数据不仅对专家有用,对需要了解其含义的普通人也有用。

从商务会议到公告,大数据需要迎合各种技术背景的员工。没有比直观地表示密集的数字和统计表更好的解决方案。然而,糟糕的数据可视化是一回事,即使您使用专门的软件来自动化大部分流程。在可视化数据时,您需要考虑几个因素。 

但首先。

什么是数据可视化?

数据可视化是使用图像和图形表示大量复杂数据的过程。可视化的重点是将密集的数据分解成其核心概念和发现,确保观众以最少的时间和精力获得尽可能多的信息。

您可以通过多种方式呈现数据,从折线图和散点图到地图、饼图和条形图。选择正确的图形取决于数据的类型、上下文和数据的初始来源。另一方面,基于文本的数据与其他类型的可视化类似可能是一个挑战,因为它不由数字表示。

为什么要使用数据可视化?

研究表明,我们的大脑处理图像的速度比文本快 60,000 倍,而80% 的人更可能记住他们所看到的内容,而不是他们听到或阅读的内容。当数据易于理解时,观众就不太可能被错误的结论所误导。 

什么是 Kibana

对于时尚灵活的图形,最好使用专门的工具而不是从头开始创建它们。这就是 Kibana 的用武之地。 

Kibana 是一个免费的开源分析、监控和可视化平台,由 Elastic 于 2013 年创建。它提供了多种功能,使其成为其他可视化工具的显着竞争对手,例如:

  • 图形分析
  • 机器学习
  • 异常检测。
  • 日志分类。
  • 日志监控。
  • 灵活的数据可视化。
  • 数据探索。 
  • 云集成。

Kibana 直观且直接的用户界面 (UI) 由四个部分组成:发现、可视化、仪表板和设置。展示了大多数功能使其成为最容易使用和掌握的工具之一,即使对于完全初学者也是如此。

尽管 Kibana 是一个开源工具,但它可能难以扩展升级和维护平台以供大型企业持续使用,这是提供托管 Kibana(如Logit.io)的平台可用于降低持续成本的地方与不断增长的基础设施相关联。

使用 Kibana 进行数据可视化的最佳实践

仅仅因为您可以使用专门的工具,并不意味着您无需投入工作即可获得出色的图形。为了创建值得注意的视觉效果,您需要考虑一些因素并遵循一些实践。

了解你的观众

在开始规划图形之前,您需要确定您的受众。您的报告仪表板将包含非常不同的信息,具体取决于您的查看者是系统管理员、关键公司利益相关者还是业务分析师。 

考虑您的听众对您分享的主题的了解程度,以及他们的年龄组和注意力范围。这将帮助您确定所显示数据的复杂性以及要关注哪些关键信息。 

聚合数据

在单个图表中表示大量数据是不可能的。相反,您需要对其进行概要分析并将其划分为可以很好地协同工作的类别。Kibana 提供两种类型的数据聚合;分桶和指标。

数据分桶(也称为分箱)是将满足用户定义的特定标准的数据集分段的过程。它有助于减少轻微的观察错误和异常,而不会扭曲数据的完整性。 

顾名思义,指标实时跟踪您的系统或基础设施的指标。在可视化指标数据时,它有助于解决系统问题。

选择正确的视觉效果

选择正确的图形在很大程度上取决于所讨论的数据类型。不同的图表侧重于不同的元素和结果,使这个决定与了解您的受众以及您希望成为关注中心的信息联系在一起。 

例如,要展示数据集的组成,请使用饼图和堆积图。趋势最适用于折线图,而气泡图比较两组或更多组数据。当然,可以在同一组数据上使用不同的图表来突出不同的发现。

避免歧义 

模棱两可的图表可能会产生误导,无论是有意还是无意。为避免这种情况,请确保使用清晰的语言并在有疑问时标记图表。欺骗性图表很少是错误的,但它们利用人们缺乏注意来扭曲发现。

误导性图表的一些示例包括:

  • 将垂直轴的基线更改为除零以外的任何值。
  • 操纵 Y 轴以夸大或破坏调查结果。
  • 使用错误的数字——使用饼图来比较不同的数据集。
  • 翻转规范——为密度切换深色和浅色,为正值和负值切换左右。

对可视化数据的需求

通过让工程师能够及时找到他们需要的信息,可视化数据有助于商业企业的货币收益并提高整体员工的工作效率。它还加快了商务会议的速度,会议时间平均缩短了 24%,这改变了游戏规则,尤其是在缩减决策的截止日期越来越短的情况下。更短的会议和对复杂数据的更顺畅的理解可以为公司的发展创造奇迹。对于充分利用其大数据的公司而言,这种收益最为显着,因为它们在行业中获得最佳财务业绩的可能性是其两倍。 

数据可视化也可用作人力资源工具,因为它可以轻松揭示与员工敬业度相关的关键指标。

最近,人们对与他们合作和购买的公司的来龙去脉越来越感兴趣。错误信息或缺乏信息会极大地影响公众对公司的看法。易于理解的可视化数据提供了一定程度的透明度和公共问责制,从而增加了公司与其客户和关键利益相关者之间的信任。

版权声明:lee 发表于 2021-09-17 15:59:17。
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