我们今天说的以事件角度分析数据为基础，通过可视化分析事件的内在含义。属于数据分析的挖掘与理解。之前我们首先要了解事件的概念、类型、要素、定义。通过正确理解和方法去分析事件会更有逻辑、更清晰。

事件概念

从表面意思来说，事件就是事情要素的集合，且伴随时间概念产生一个时间段的事情，可能是历史发生、正在发生或未来预测发生的事情。有短时间发生的、长时间持续的。有好的事件，也有坏的事件。比如 911 事件、新冠病毒事件、七星连珠天象、等等。甚至产生事件的影响，影响也同样分为好影响和坏影响。

事件最好先对发生的事件有一个定义，比如对事件的性质、类型、时间估算或已发时间时间段等等。这样才能确定要分析的目标。

新华字典里，事是自然界和社会中的现象和活动：事情。事件。事业；

新华字典里，件是量词，用于个体事物：一件事。

在汉语词典里定义：事件是有一定社会意义或影响的大事情

统计学，亦称随机事件，概率论的基本概念之一，是随机现象的表现，是由某些基本事件构成的集合。

事件要素

根据目标分解要素，通过事件概念不难看出，第一，时间是事件的关键要素，时间也可以作为衡量事件的要素，时间越长事件程度可能越高，时间可以进行分类分析，如特殊事件、开始结束时间、未来时间等；第二，地点，可能涉及的地点，多少事实事件是有地点的，但在数据分析中，通过局部事件分析，不一定对宏观地点进行详细分析，也可能作为参考现分析局部的量化特征。最好再从结果结合时间、地点分析当前结果、预测后续可能；第三，人或事物主体，大多数人可能是事件主体，但也可能主体不是人，是动物、天气、自然等事物。

事件分析方法及应用

我们在数据分析过程中，特别是案事件调查过程中，主要以人为核心，去分析周边数据关系，比如人的行为，吃、穿、住、用、行等等都可以是行为；比如人的轨迹，交通、职住等；比如人的物品，银行卡、房子、车子、电脑、手表等等；比如人的关系，夫妻、同事、同学、老乡、雇佣等等。

我们通过人的关联要素分析人的整体事件情况，在其他分析过程中人的行为、轨迹、物品、关系都可以作为分析起点，也就是对数据源的思考。

我们多维度去分析事件的结果，比如事件时间结果，通过时间为主线，分析事件的影响、事件的回溯、事件的活跃的、事件的维度统计、事件的趋势。

我们可以通过要素频次（比如交易次数）、数量（比如通过银行卡确定人员数量）、均数（周期时间内的平均值，有助于预测和推出结果验证）、时间趋势（可以通过时间分析最大、最小值、平均值等）、事件过滤（通过不同维度过滤重点事件结果，突出事件核心要素）、事件要素关系和事件间关系（事件要素关系就是事件本身内部要素之前的关联分析；事件间关系就是不同事件之前可能发生或已经产生的关系，）、可视化分析方法等等。

事件可视化分析

我们今天看看以资金数据和话单数据如何事件可视化分析，还是通过清林情报分析师软件工具，来演示一下事件可视化分析的效果。

（1）资金数据事件可视化分析

我们还是用这个 10W 的资金数据，我们通过几秒钟通过数据导入把数据灌进来

通过对数据进行一个事件的设置

这个资金数据的关键要素时间基础有了，我们可以通过设置预设一下初始分析项目，大小代表对数值型数据的可视化分析变量。设置好以后我们就可以“事件”功能进行可视化分析了。

不同功能区，集成了时间轴调节（需要导入数据设置类型时间格式）、可以通过选择进行分析目标可视化比对，图形包含二个形式，一个是“圆点”一个是柱状图。可以对分析目标进行分组和颜色的标记。

日历可视化分析，可以进行年、月、日维度显示。交易金额的大小，同样可以分析交易总金额、转入、转出情况。

对数据不同维度字段进行分类过滤分析。可以明显看出资金交易趋势走向。通过拖拽就可以分析出对应资金范围的账号。这里是转出金额范围内的 3 个账号。其他维度分析也是同样原理。

（2）话单数据事件可视化分析

把准备好的通话数据进行数据导入，同样预设置一下通话事件关系，我们选择本机号码作为分析分类点，通过时间，具体分析通话时长。如下图

通过事件可视化分析工具，我们很容易看出“131oooo5750”通话时长最长，

双击时长最多的柱状图查看结果，2010 年 9 月份，这里结果支撑双击递进查看具体时间的通话时长。

日历模式查看月分类通话时长数据