大數據可視化是個熱門話題，在信息安全領域，也由于很多企業希望將大數據轉化為信息可視化呈現的各種形式，以便獲得更深的洞察力、更好的決策力以及更強的自動化處理能力，數據可視化已經成為網絡安全技術的一個重要趨勢。
一、數據分析與數據可視化
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。
而數據可視化，是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。其主要目的是借助圖形手段，清晰、有效地進行傳達與溝通信息，其中，數據的可視化表示被定義為一種以某種形式提取的信息，包括相應信息單元的各種屬性和變量。
二、做數據可視化分析的目的是什么？
1、分析現狀
分析現狀是我們數據分析的基本目的，我們需要明確當前市場環境下，我們的產品市場占有率是多少，注冊用戶的來源有哪些，注冊轉化率是多少，購買轉化率是多少，競品是什么，競品的發展現狀如何。我們和競爭對手相對，優勢有哪些，不足又有哪些等等，都是屬于對于現狀的分析。這里包括兩方面的內容，分析自己的現狀和分析競爭對手的現狀。
2、分析原因
分析原因是數據運營者用得比較多的了，做運營的人，在具體的業務中，不光要知道怎么了，還需要知道為什么如此。在業務上，我們經常會遇到某天用戶突然很活躍，有時用戶突然大量流失等，每一個變化都是有原因的，我們要做的就是找出這個原因，并給出解決辦法，這些就是分析原因。
3、預測未來
數據分析的第三個目的就是預測未來，所謂未雨綢繆，用數據分析的方法預測未來產品的變化趨勢，對于產品的運營者來說至關重要。
三、數據可視化分析四大誤區
1）目的不明確，為了做而作，導致分析效果不明確；
2）對與行業、公司業務還有其他考慮因素認知不清楚，分析結果偏離實際。數據必須要結合企業業務和行業性質才有意義。摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解，再根據業務當前的需要，制定發展計劃，歸類出需要整理的數據。同時，熟悉業務才能看到數據背后隱藏的信息；
3）為了方法而方法，為了工具而工具，只要能解決問題的方法和工具就是好的方法和工具；
4）數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據是主觀的。同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析。
四、如何做數據可視化分析？
1、明確目的和思路
首先明白數據分析的目的，梳理分析思路，并搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若干的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什么樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，采用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。
2、數據收集
根據數據分析的目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源于四種方式：數據庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告（如艾瑞資訊）、市場調查。
3、數據處理
數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。
4、數據分析
數據處理好之后，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。要側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式與規律。
5、數據展現
一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。
6、報告撰寫
撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文并茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。
五、關于億信ABI
億信ABI一站式數據分析平臺是億信華辰歷經十五年匠心打造的國產化BI工具，技術自主可控。它打通從數據接入、到數據建模與處理、再到數據分析與挖掘整個數據應用全鏈路，可滿足企業經營中各類復雜的分析需求，幫助企業實現高效數字化轉型。