Som nettverkstrafikk fortsetter å øke, analytikere trenger å bedre forstå nettverk data til service og sikre nettverk . Analytikere undersøke nettverk data ved hjelp av ord, tall og grafer, og nye metoder for visning av data gjør det lettere for analytikerne å visualisere og tolke dataene . I tillegg hjelper kunnskap kompresjon gjennom visualisering for å gjøre dataene mer tilgjengelig og enklere å beholde , som hjernen tolker visuelle data annerledes enn andre typer data . Opprette en modell

Opprette en modell er det første trinnet i visuell nettverksanalyse . Etter å ha samlet nettverk data , skaper visuell nettverksanalyse en modell som bruker et visuelt mønster til å representere dataene . Modellen plass fortsetter å konstruere og vurdere data til modellen fanger et mønster. Prosessen deretter kartlegger mønster for å skape en representasjon av de analyserte data .
Mønstre

Ved å analysere et stort volum av data , ser vi et mønster ofte . Mønsteret forteller analytikeren hvordan dataene påvirker nettet . For å vise mønstre visuelt , vil analytikeren bruker forskjellige visualiseringsteknikker . Disse teknikkene omfatter parallelle og scatter tomter i tillegg til andre typer diagrammer . Vise data visuelt gjør at analytikeren å finne ut hva som skjer når hendelsene finner sted . Mønstre derfor gi en visuell representasjon av data som analytikeren kan bruke til å innhente ytterligere opplysninger .
Mapping

De visuelle attributter av data er ofte like viktig som data, spesielt i tilfeller hvor analysen presenterer visuelt. Kartlegging av informasjon krever analytikeren å bruke farge skjemaer og design for å eliminere forvirring og understreke de viktige punktene i analysen. Hvert nettverk inneholder unik informasjon basert på ulike parametre , og kartlegge denne informasjonen krever bruk av ulike modeller . For eksempel kan store nettverk krever flere forskjellige modeller å vise trafikk , nedlastinger, opplastinger og annen relevant informasjon.
Data Aktualitet

data er en viktig komponent av data analyse . Hvis analytikeren ikke bruker strøm, nøyaktige data , blir kunnskapsgrunnlaget irrelevant . Derfor bør visuell nettverksanalyse bruke rettidig data , viste raskt , for grundig analyse . Den visuelle nettverk analyse prosessen bør også gi et navn til nye kunnskapsbaser . Prosessen gjenkjenner deretter mønstre og skaper nye modeller for hvert arrangement .