AntV 图可视分析解决方案,来啦!

简介: 相信大多数小伙伴们都是带着疑问进来的:什么是 AntV ?什么是图可视分析?什么是解决方案?解决方案都有啥?为什么要写它?哈哈哈,小伙伴们稍安勿躁,此篇文章就是来回答这些问题的~

作者 | AntV图可视化小组

相信大多数小伙伴们都是带着疑问进来的:什么是 AntV ?什么是图可视分析?什么是解决方案?解决方案都有啥?为什么要写它?哈哈哈,小伙伴们稍安勿躁,此篇文章就是来回答这些问题的~

什么是AntV?AntV 是蚂蚁集团全新一代数据可视化解决方案。数据可视化呢,就是数据通过某种技术手段,直观展示在人们眼前。这种技术就是可视化技术,对于常规的统计数据,我们有AntV的G2/G2Plot,把它们转化为折柱饼图展示(图左);对于地理位置信息,我们有AntV的L7,将它们展示在地图上(图中);对于关系数据呢,我们有AntV的G6,将它们展示在画布上(图右)

image.png

什么是图可视分析?如上右图所示,关系数据也被称为图数据,将关系数据可视化出来,即为图可视化,在图可视化的基础上,附加交互,布局,算法,分析方案等,完成一个分析任务,即为图可视分析。

什么是解决方案?顾名思义是解决问题的方案,方案的设计往往遵循 SCQA模型:Situation(背景),Complication(冲突),Question(问题),Answer(答案)。因此,解决方案以解决问题为导向,深入分析问题发生的背景,其中产生冲突的痛点问题,以及如何解决。

解决方案都有啥?AntV可视分析解决方案,是一份针对图可视分析 需求方(普通用户,图领域分析师) 与 实现方(图分析业务的产品,设计,前端同学)的解决方案。

image.png

在《AntV图可视分析解决方案》中,以解决业务中的图分析问题为导向,调研了业界 50+ 的图分析产品,将业务中的图分析模块抽象,提炼,总结,形成一套包含 产品方案,设计方案,技术方案的总论述白皮书。

在《图可视化解决方案:云安全》,《图可视化解决方案:知识图谱》,《图可视化解决方案:企业风控》,《图可视化解决方案:图数据库》中,以案例为驱动,介绍图可视化在其中的实践与沉淀总结。

针对大规模图数据场景下,海量节点/边的计算和渲染都会引发浏览器的性能问题,我们单独拎出《图可视化解决方案:性能优化》介绍了我们在极端性能挑战下的技术方案。

为什么要写它? 此次发布的图可视分析的解决方案白皮书,是我们联合阿里集团,蚂蚁集团,参与图可视化建设的同学,一同编写而成的,过去几年的业务发展让我们意识到,相比于图技术的迭代,对于图认知的“迭代”同样需要我们重视,如何深度抽象图分析业务,又是如何利用图技术助力业务创新,这些都是我们迫切想与业界同行分享交流的,AntV,乃至整个蚂蚁体验科技,都倡导简单自由有爱的开源精神。开源解决方案,也是希望能够利用社区的力量不断完善,在尊重与协同中,让大家的图业务走的更远。

导读:《AntV 图可视分析解决方案》

PDF阅读地址

https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/452341c2-6adc-449c-b1aa-ba1a0d088d25.pdf

此篇白皮书,全文共计两万三千字,54页PDF,来自内部各条业务线共计20+同学参与编写。调研了国内外50+的产品,整个白皮书,从图业务的不同角色入手,针对不同人群所面临的图可视分析问题,在不同的章节里论述。

image.png

04.基本概念:介绍图、图分析、图可视化的概念,以及它们解决的问题。这应该是大部分普通用户所关心的话题。

05.行业调研:介绍图领域的行业情况,试图帮助用户看清这个完整的图领域大图。

06.产品方案:对市面上的图分析产品进行全方面调研,然后抽象出通用图分析产品的设计方案。希望能够帮助产品同学找到灵感。

07.设计方案:尝试将图产品的体验设计框架、交互流程和视觉规范等要素进行统一。以帮助图产品的产品经理或设计师快速地产出更好的设计方案。

08.技术方案:介绍常见的图可视化技术选型。同时针对布局、交互、渲染、性能这 4 个角度,深度介绍技术解决方案。希望帮助开发同学快速搭建。

09.开源工具:介绍 AntV 在图可视化领域中长期沉淀的开源工具:G6 与 Graphin。

导读:《图可视化解决方案:子领域》

image.png

云安全

在分析网络安全数据时,设备、事件、位置、IP、签名等之间的连接是发现异常、威胁和漏洞的关键。理解这些联系的最好方法就是把它们形象化。

今天,在许多大型组织、金融机构和安全咨询服务中都有网络或 IT 的安全要求。这些组织需要保护自己免受如 0day 漏洞,DDoS 或网络钓鱼攻击之类漏洞的侵害。他们从服务器、路由器或应用程序日志和网络状态中收集数据,来检测可疑活动。图可视化可以一目了然地展示这些数据并检测可疑模式。通过对连接状态的可视化探索,可以更快速定位漏洞或攻击。

详细案例请参考白皮书:《图可视化解决方案:云安全》

https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/660e1732-ff10-4f00-8594-a08d5a2d11d8.pdf

知识图谱

知识图谱(Knowledge Graph)是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱将信息中的知识或者数据加以关联,实现人类知识的描述及推理计算,并最终实现像人类一样对事物进行理解与解释,推动了从弱人工智能到强人工智能的发展。

知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体(如一个人、一个支付设备、一个企业等),也或是抽象的概念-本体类型(如人工智能、事物等)。边可以是本体类型之间的关系,也可以实体与实体之间的关系,如投资关系、支付关系等。图可视化可以更加清晰直观地描述这种结构化的关系,利于看清,是知识图谱领域的做图表示、图分析推理等重要基石。

详细案例请参考白皮书:《图可视化解决方案:知识图谱》

https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/b6686d7a-2860-43a4-a75e-880490d5a414.pdf

企业风控

随着互联网发展和数字化的进程,企业数据在规模上几何增长,越来越多的企业面临信用、合规、声誉、第三方等诸多风险,企业风险控制的需求甚至也扩大到了政府、专业机构等各类细分领域。如何结合各个细分领域、业务场景,利用数据可视化技术,帮助企业更清晰发现和识别风险,从而将数据变成实际可用的风控产品和服务,这是当下企业风控需要解决的一个问题。

详细案例请参考白皮书:《图可视化解决方案:企业风控》

https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/0b872268-1388-457f-9358-c41327a861e1.pdf

图数据库

图数据库领域是最近几年大数据领域热度颇高的领域,从 DB Engines 的排名来看,自 2013 年开始,图数据库的发展就一骑绝尘。与传统关系型数据库不同,图数据技术主要关注数据间关系查询能力,是表示和查询关联关系的最佳方式。借助于图数据库技术:

可以快速从百亿级电商网络中匹配出刷单团伙;

可以快速构建出人与人的社交关系,分析特定用户的人际关系、关注度、转发量等;

把IP、域名、主机等一些列实体构建成图,可以快速发现诸如木马网络的不安全因素,辅以图分析能力能够很容易对不安全因素进行追根溯源。

详细案例请参考白皮书:《图可视化解决方案:图数据库》

https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/a381a006-85e8-4c55-83b3-278a02f83535.pdf


AntV 2020 品牌日的发布详情

利业·立业 - AntV 与业务的故事

https://www.yuque.com/antv/blog/2020story

技术专文

G2Plot 2.0 全新来袭

https://www.yuque.com/antv/blog/2020g2

F2Native 1.0 新的起点

https://www.yuque.com/antv/blog/2020f2

G6 栈:图可视分析如此简单

https://www.yuque.com/antv/blog/2020g6

X6 1.0 抱歉来晚

https://www.yuque.com/antv/blog/2020x6

L7 2.3 业务为本完善生态

https://www.yuque.com/antv/blog/2020l7

AVA 1.0 你的图表参谋

https://www.yuque.com/antv/blog/2020ava

设计专文

2020,贴地飞行的 AntV 设计:

https://www.yuque.com/antv/blog/2020design

解决方案专文

AntV 图可视分析解决方案,来啦:

https://www.yuque.com/antv/g6/solution

AntV 项目链接

欢迎关注我们的 GitHub 项目,点亮 star 了解我们的实时动态,期待 PR:

AntV 官网:https://antv.vision/

G2:https://github.com/antvis/g2

G2 是一套基于可视化编码的图形语法,以数据驱动,具有高度的易用性和扩展性,用户无需关注各种繁琐的实现细节,一条语句即可构建出各种各样的可交互的统计图表。

G2Plot:https://github.com/antvis/g2plot

G2Plot 的定位是开箱即用、易于配置、具有良好视觉和交互体验的通用图表库。

F2:https://github.com/antvis/f2

F2 是一个专注于移动,开箱即用的可视化解决方案,完美支持 H5 环境同时兼容多种环境(node, 小程序,weex)。完备的图形语法理论,满足各种可视化需求。专业的移动设计指引为你带来最佳的移动端图表体验。

F2Native:https://github.com/antvis/F2Native

F2Native 是一个专注于客户端,开箱即用、高性能的可视化解决方案,完备的图形语法理论,满足你的各种需求,专业的移动设计指引为你带来最佳的移动端图表体验。

G6:https://github.com/antvis/g6

G6 是 AntV 旗下的图可视化与图分析引擎,G 来自于 Graphic、Graph ,意味着我们要基于图分析技术做图可视化;6 来自于《六度分隔理论》,表达了我们对关系数据、关系网络的敬畏和着迷。

Graphin:https://github.com/antvis/graphin

Graphin 是一个基于 G6 封装的关系可视分析工具 ,简单,高效,开箱即用,取自 Graph Insight,图的分析洞察。

X6:https://github.com/antvis/X6

X6 是 AntV 旗下的图编辑引擎,提供了一系列开箱即用的交互组件和简单易用的节点定制能力,方便我们快速搭建 DAG 图、ER 图、流程图等应用。

L7:https://github.com/antvis/l7

L7 是一个基于 WebGL 的开源大规模地理空间数据可视分析开发框架。L7 中的 L 代表 Location,7 代表世界七大洲,寓意能为全球位置数据提供可视分析的能力。

AVA:https://github.com/antvis/AVA

AVA 是为了更简便的可视分析而生的智能可视化框架。

G:https://github.com/antvis/g

G 是 AntV 几个产品共同的底层 2D 渲染引擎,高效易用,专注于图形的渲染、拾取、事件以及动画机制,给上层 G2、F2、G6 提供统一的渲染机制。

ChartCube:https://chartcube.alipay.com

ChartCube 是一个可以快速完成图表制作的在线工具,只需要三步就可以创建出高品质的图表。


🔥第十五届 D2 前端技术论坛开放报名,速抢!

image.png


image.png
关注「Alibaba F2E」
把握阿里巴巴前端新动向

相关实践学习
阿里云图数据库GDB入门与应用
图数据库(Graph Database,简称GDB)是一种支持Property Graph图模型、用于处理高度连接数据查询与存储的实时、可靠的在线数据库服务。它支持Apache TinkerPop Gremlin查询语言,可以帮您快速构建基于高度连接的数据集的应用程序。GDB非常适合社交网络、欺诈检测、推荐引擎、实时图谱、网络/IT运营这类高度互连数据集的场景。 GDB由阿里云自主研发,具备如下优势: 标准图查询语言:支持属性图,高度兼容Gremlin图查询语言。 高度优化的自研引擎:高度优化的自研图计算层和存储层,云盘多副本保障数据超高可靠,支持ACID事务。 服务高可用:支持高可用实例,节点故障迅速转移,保障业务连续性。 易运维:提供备份恢复、自动升级、监控告警、故障切换等丰富的运维功能,大幅降低运维成本。 产品主页:https://www.aliyun.com/product/gdb
相关文章
|
3天前
|
数据可视化 BI
帆软BI开发-Day2-趋势图的多种变形
帆软BI开发-Day2-趋势图的多种变形
60 0
|
3天前
|
数据可视化 BI 定位技术
数据可视化系列-02各类图表的综合使用介绍及实践-下篇
数据可视化系列-02各类图表的综合使用介绍及实践-下篇
|
3天前
|
数据可视化
Tableau可视化设计案例-04标靶图、甘特图、瀑布图
Tableau可视化设计案例-04标靶图、甘特图、瀑布图
|
12月前
|
数据可视化 安全 Cloud Native
AntV 你的保姆级数据可视化解决方案
AntV 你的保姆级数据可视化解决方案
542 0
|
10月前
|
监控 数据可视化
漏刻有时LOCKDATA数据可视化核心框架常见问题集锦
漏刻有时LOCKDATA数据可视化核心框架常见问题集锦
50 0
|
领域建模 开发者 微服务
云巧工坊蓝图绘制简介
根据领域驱动设计引子,引出事件风暴建模方法,划分限界上下文等战略设计方法。介绍云巧工坊提供的蓝图设计工具,帮助开发者将业务模型落地为代码架构。
云巧工坊蓝图绘制简介
|
移动开发 数据可视化 前端开发
基于Leaflet的全景综合展示实战
众所周知,当前许多GIS类应用底图数据都是有层级限制。在一些需要高清晰的实景展示需求下,就必须要结合一些更接近真实的展示。比如倾斜摄影测量、Bim技术、全景展示技术。而从经济成本和时间成本上来比较,全景展示技术成本较低,制作流程简单
525 0
基于Leaflet的全景综合展示实战
|
存储 数据采集 数据可视化
教您通过NBI大数据可视化工具零编码轻松实现桑基图的制作
人人都是数据分析师的时代,我们如何才能真正让普通用户拥有数据分析的能力,我们都知道要想掌握大数据分析,首先在技术层面就得有一定的技术深度和广度,数据分析大致分为数据采集,数据存储,数据建模计算,数据可视化分析四个阶段,要想掌握这些能力,那大家可能想到的是需要一个有实力的团队才能做到吧,那今天就给大家介绍一款大数据可视化分析工具(更多资料了解:http://nbi.easydatavis.com:8033),通过零编码,简单快速实现数据可视化分析 NBI一站式数据可视化分析平台(更多资料了解:http://nbi.easydatavis.com:8033) NBI一站式大数据分析平台作为新一
教您通过NBI大数据可视化工具零编码轻松实现桑基图的制作
|
数据可视化 Python
数据可视化 | 20行代码玩转象限图!
Python 的绘图功能非常强大,如果能将已有的绘图库的各种复杂操作汇总在一个自己写的函数甚至是库/包中,并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能,那就更是如虎添翼。 今天,我们就来讲讲一学就会的象限图。
434 0
数据可视化 | 20行代码玩转象限图!
|
数据采集 运维 监控
智慧园区可视化设计思路
智慧园区可视化设计思路
智慧园区可视化设计思路