Graph analysis and visualization: discovering business opportunity in linked data

Introduction......Page 19
Part 1: Overview......Page 27
 Chapter 1: Why Graphs?......Page 29
  Visualization in Business......Page 30
  Graphs in Business......Page 33
   Finding Anomalies......Page 35
   Managing Networks and Supply Chains......Page 37
   Identifying Risk Patterns......Page 41
   Optimizing Asset Mix......Page 44
   Mapping Social Hierarchies......Page 46
   Detecting Communities......Page 48
  Graphs Today......Page 51
  Summary......Page 52
 Chapter 2: A Graph for Every Problem......Page 53
  Relationships......Page 54
  Hierarchies......Page 58
  Communities......Page 62
  Flows......Page 66
  Spatial Networks......Page 71
  Summary......Page 75
Part 2: Process and Tools......Page 77
 Chapter 3: Data—Collect, Clean, and Connect......Page 81
  Collect: Identify Data......Page 82
   Potential Graph Data Sources......Page 83
   Potential Hierarchy Data Sources......Page 91
   Getting the Data......Page 93
  Clean: Fix the Data......Page 95
  Connect: Organize Graph Data......Page 97
   Compute the Graph......Page 99
   Graph Data File Formats......Page 101
  Summary......Page 111
 Chapter 4: Stats and Layout......Page 113
   Density......Page 114
   Number of Components......Page 115
   Degree and Paths......Page 116
   Centrality......Page 119
   Viral Marketing Example......Page 121
   Node-and-Link Layouts......Page 123
   Other Layouts......Page 124
   Force-Directed Layout......Page 125
   Node-Only Layout......Page 132
   Time Oriented......Page 133
   Top-Down and Other Orthogonal Hierarchies......Page 135
   Radial Hierarchy......Page 137
   Geographic Layout and Maps......Page 138
   Chord Diagrams......Page 140
   Adjacency Matrix......Page 141
   Treemap......Page 143
   Parallel Coordinates......Page 144
  Putting It All Together......Page 148
  Summary......Page 149
 Chapter 5: Visual Attributes......Page 151
  Essential Visual Attributes......Page 153
   Node Size......Page 155
   Node Color......Page 158
   Labels......Page 163
   Edge Weight......Page 169
   Edge Type......Page 170
  Combining Basic Attributes......Page 172
   Shape......Page 174
   Node Image......Page 175
   Node Border......Page 176
   More Attributes......Page 177
   Interference and Separation......Page 178
  Putting It All Together......Page 179
  Summary......Page 181
 Chapter 6: Explore and Explain......Page 183
  Explore, Explain, and Export......Page 184
  Essential Exploratory Interactions......Page 186
   Zoom and Pan (and Scale and Rotate…)......Page 188
   Identify......Page 190
   Filter......Page 192
   Isolate and Redo Layout......Page 194
   Identifying Neighbors......Page 197
   Paths......Page 199
   Deleting......Page 200
   Iterative Analysis......Page 202
  Explain......Page 203
   Sequence of a Data Story......Page 204
   Legends......Page 206
   Annotations......Page 207
   Export Data Subsets, Graphs, and Images......Page 209
  Putting It All Together......Page 211
  Summary......Page 212
 Chapter 7: Point-and-Click......Page 213
   Summarizing Links......Page 214
   Adjacency Matrix Visualization in Excel......Page 216
   NodeXL Basics......Page 219
   Social Network Features......Page 222
   Gephi Basics......Page 227
   Caveats......Page 231
  Cytoscape......Page 234
   Cytoscape Basics......Page 235
   Importing Data into Cytoscape......Page 236
   Visual Attributes......Page 238
  yEd......Page 244
   yEd Basics......Page 245
  Summary......Page 248
 Chapter 8: Lightweight ­Programming......Page 249
   Getting Started......Page 250
   Cleaning Data......Page 251
   Extracting a Set of Nodes from a Link Data Set......Page 253
   Transforming E‑mail Data into a Graph......Page 259
   Graph Databases......Page 267
   D3 Basics......Page 268
   D3 and Graphs......Page 276
   D3 Springy Graph......Page 290
  Summary......Page 297
Part 3: Visual Analysis......Page 299
 Chapter 9: Relationships......Page 301
  Links and Relationships......Page 302
   Similarities in Fraud Claims......Page 303
   Cybersecurity......Page 305
  E‑mail Relationships......Page 308
   Spatial Separation......Page 309
  Actors and Movies......Page 312
  Links Turned into Nodes......Page 316
  Summary......Page 318
  Organizational Charts......Page 319
  Trees and Graphs......Page 323
  Drawing a Hierarchy......Page 326
  Decision Trees......Page 332
  Website Trees and Effectiveness......Page 335
  Summary......Page 340
 Chapter 11: Communities......Page 341
  What Defines a Community?......Page 343
  Graph Clustering......Page 344
   A Social Network Case Study......Page 345
   Social Media Using NodeXL and Gephi......Page 346
   Layouts that Cluster......Page 349
   Using Color to Characterize Clusters......Page 352
   Community Detection......Page 354
   Using Color to Distinguish Clusters......Page 356
   Community Topic Analysis......Page 360
   Community Sentiment......Page 364
  Cliques and Other Groups......Page 368
   Cliques in Social Media......Page 369
   Community Groups with Convex Hulls......Page 371
  Summary......Page 374
 Chapter 12: Flows......Page 377
  Sankey Diagrams......Page 378
  Constructing a Sankey Diagram......Page 382
   Create the Page Structure......Page 383
   Visualize the Data......Page 384
   Highlight Flow through a Node......Page 388
  Community Layouts with Flow......Page 390
  Chord Diagrams......Page 393
  Constructing a Chord Diagram......Page 395
   Prepare the Data......Page 396
   Create the Page Structure......Page 397
   Process and Model the Data......Page 398
   Visualize the Data......Page 402
   Interactive Details on Demand......Page 408
  Behavioral Factor Tree......Page 410
  Summary......Page 413
 Chapter 13: Spatial Networks......Page 415
  Schematic Layout......Page 416
   A Modern Application......Page 419
  Small World Grouping......Page 423
  Link Rose Summaries......Page 424
   Building a Link Rose Diagram......Page 427
  Route Patterns......Page 434
   Visualizing Route Segments......Page 436
   Track Aggregation......Page 440
  Summary......Page 441
Part 4: Advanced ­Techniques......Page 443
 Chapter 14: Big Data......Page 445
  Graph Databases......Page 447
   A Product Marketing Example......Page 448
   Creating and Populating a Graph Database......Page 450
  Graph Query Languages......Page 453
   Gremlin for Graph Queries......Page 454
   Using Graph Queries to Extract Neighborhoods......Page 458
  Analyzing Neighborhoods......Page 461
   Topic Word Clouds......Page 467
  Plotting Network Activity......Page 470
  Community Visualization......Page 472
  Summary......Page 474
 Chapter 15: Dynamic Graphs......Page 475
   Organic Animation......Page 476
   Full Time Span Layout......Page 480
   Ghosting......Page 481
   Fading......Page 483
   Community Evolution......Page 484
   Clustered Transaction Analysis......Page 487
   Spatial Transaction Analysis......Page 495
  Summary......Page 498
 Chapter 16: Design......Page 499
  Nodes......Page 500
   Node Shape......Page 501
   Node Size......Page 510
   Node Labels......Page 511
   Link Shape......Page 512
   Color Palettes......Page 518
  Summary......Page 522
Glossary......Page 523
Index......Page 527