ビッグデータ分析の分野のTeradataの専門家は、複雑なことを簡単な言語で説明し、芸術の言語で最も複雑な数学的関係を表現しました。 グラフと数値の代わりに、入札データを操作する各ケースは、連想グラフィックに似た抽象的な画像で表されます。 Art of Analyticsプロジェクトは、20の絵画で構成されています。 どんなに単純に見えても、これはビッグデータの分野で世界の科学者が本当に骨の折れる仕事の結果です。
嵐の震源地（Eye of The Storm）
私の意見では、最も興味深いプロジェクトであり、視覚化は同時に目に似ています。 これは、マーガレットサッチャーの死に関するTwitterストーム（膨大な数のツイートとリツイートがすぐにツイートに表示される）中のビッグデータ分析です。
- 赤い点： 嫌い 。
- ホワイトドット：アイアンレディポリティクス
- 黄色：反対。
- それらの間のすべての行は、情報接続（誰が誰に誰に回答したか）です。
ユーザーがツイートを公開します-写真に新しいポイントが表示されます。 したがって、投稿の「開始点」が誰であるかを見つけ、その理由を理解し、加害者を特定できます。 そのようなメカニズムは、少なくともテロ行為の扇動者を見つけることができ、あるいはそれらを防ぐことさえできます。 このようなソーシャルネットワーク上の活動の分析は、たとえば2010年のアラブの春の革命によって揺らがされたアラブ政府にとって非常に有用です。結局、反対派はFacebookとTwitterでの主要な抗議を準備し、調整しました。
データはtwitterRパッケージを使用してダウンロードされ、1週間収集された後、さらなる処理のためにTeradata Asterにアップロードされました。 次に、Aster Lensを使用してグラフを作成しました。
金融の噴水
ランカランアカシアのこのかわいい花束は、さまざまな色でマークされたさまざまな企業間でのお金の移動です。
- ポイント：企業。
- 行：トランザクションの数：行が多いほど、会社は成功します。
大企業は大きな花を見て協力し、リスクから身を守ります。脆弱な花-危険な企業-は、市場全体に影響を与えたり、経済全体を危険にさらしたりすることなく、さまざまな支援基金の注目を集めます。 1つの用途は、税務警察がこのような分析を使用して、違法な金融取引の会社監査を開始できることです。
処理のためにアップロードされたトランザクションデータ：67万社の6,000万件を超えるレコード。 グラフには3883ポイントと3943ラインがあります。
スターゲイト
匿名の視覚化は、悪意のあるインターネット攻撃を阻止しようとしている携帯電話会社のために台湾で実施された分析プロジェクトの一部です。
「スターゲイト」は、特定の組織または政治的またはビジネス上の理由で特定の組織または国を標的とするコンピューターおよびシステムをハッキングする隠れた長期的なプロセスであるAdvanced Persistent Threat （APT）攻撃の識別と阻止を目的としています。
- ドット：ユーザーが開いたWebページ。
- リブ：他のページへのパス。
- ライン幅：サイトで費やされた期間を特徴づけます。ノードのサイズは、Webページの128の特性（カテゴリ、評判の評価、訪問の頻度、コンテンツ、転送されたパケットのTTL規定寿命）に基づいて計算されたインジケータを表します。
- 図の中央にあるより大きなノード：WAL（Webアプリケーションファイアウォール）の例として、悪意のある動作につながるリスクの高いサイトであり、セキュリティポリシーを強化することは理にかなっています。
この分析は、システムの1年間の運用期間における2,300人の従業員のログデータを対象としています。 この分析では、nPath、クラスター、およびテキスト分析を使用します。
シングルソルトサンプラー
分析は、スコッチウイスキーの700年の歴史に蓄積されたすべての微妙さとニュアンスを根本的に簡素化できますか？
このタイプの分析は、食品科学で使用されます。 市場シェアおよびセグメントプロファイルデータと組み合わせて、新しいフレーバーを作成したり、既存のブランドを新しいセグメントに再配置したりできます。
ウイスキーのファンのために、彼はこの非常に複雑な主題領域を探索するエキサイティングな方法も提供しています。 あるブランドの味覚プロファイルが気に入ったら、それに似たブランドを試してみるか、まったく異なる種類のフレーバーの組み合わせを見つけてください。
- ポイント：シングルモルトウイスキーのブランド。
- bs骨：ウイスキー間の類似性の程度-線が太く、濃いほど、味の特徴はより似ています。
視覚化は、12の味の特性（甘味、蜂蜜の香り、ナッツの風味など）でグループ化された86のシングルモルトブランドで構成されています
コーリングサークル
あなたが誰に電話するか、いつ、どのくらい話すか、誰があなたのSMSとMMSを受け取るかについての情報はどこに行きますか？ これらのデータは、モバイルオペレーターのデータベース、またはそれらにアクセスできる組織に入力されます。 この情報は「ビッグデータ」の典型的な例です。その量は膨大です。
- ドット：電話番号。
- bs骨：長い-長い呼び出し、短い-短い呼び出し。
回線は2つのポイントを接続します。つまり、そのような情報にアクセスできる人は、携帯電話を持っているだけでなく、携帯電話を使用する頻度、電話をかける人、電話をかける人も知っています。 なぜ必要なのですか？ このような分析は、モバイルオペレーターにとって非常に便利です。この方法では、加入者のニーズに合わせて関税とプログラムを調整し、ユーザーの習慣と好みを追跡できます。
基本的な分析ツール：
- Teradata Aster-データ処理。
- Aster Lens / Quartal Super Graphics / Gephi-データの視覚化。
プロジェクトリンク：
- Art of Analyticsプロジェクトの公式ページである研究は、ここで公開されます。
- 別のプロジェクトページ。