Som netværkstrafik fortsætter med at stige , analytikere nødt til bedre at forstå netværksdata til service og sikre netværk . Analytikere undersøger netværksdata bruger ord , tal og grafer , og nye metoder til visning af data gør det lettere for analytikere til at visualisere og fortolke data . Derudover viden kompression gennem visualisering bidrager til at gøre data mere tilgængelige og lettere at fastholde , som hjernen tolker visuelle data anderledes end andre typer af data. Oprettelse af en Model

Oprettelse af en model er det første skridt i visuel netværk analyse . Efter indsamling netværksdata skaber visuel netværk analyse en model, der bruger en visuel mønster til at repræsentere data. Den model space fortsætter med at konstruere og vurdere de data, indtil modellen indfanger et mønster. Processen derefter kortlægger mønster for at skabe en repræsentation af de analyserede data.
Patterns

Når man analyserer en stor mængde data , et mønster ofte opstår. Mønstret fortæller analytiker hvordan dataene påvirker netværket . For at vise de mønstre visuelt vil analytikeren bruge forskellige visualiseringsteknikker . Disse teknikker omfatter parallelle og scatter plots foruden andre typer af diagrammer. Visning af data visuelt tillader analytiker til at bestemme, hvad der sker, da de begivenheder finder sted. Mønstre derfor give en visuel repræsentation af data , at analytikeren kan bruge til at få yderligere oplysninger .
Kortlægning

visuelle attributter af dataene er undertiden så vigtige som de data, især i de tilfælde, hvor analysen præsenterer visuelt. Kortlægning af oplysninger kræver analytikeren til at bruge farve diagrammer og designs til at fjerne forvirring og fremhæve de vigtige punkter i analysen. Hvert netværk indeholder unikke oplysninger baseret på forskellige parametre , og kortlægge denne information kræver brug af forskellige modeller. For eksempel kan store netværk kræver flere forskellige modeller for at vise trafik, downloads, uploads og andre relevante oplysninger .
Information Rettidighed

data er en vigtig bestanddel af data analyse . Hvis analytikeren ikke bruger strøm, nøjagtige data , videngrundlaget bliver irrelevant . Derfor bør visuelle netværk analyse anvende rettidige data , der vises hurtigt , for en grundig analyse . Den visuelle netværk analyse proces bør også tildele et navn til ny viden baser. Processen anerkender herefter mønstre og skaber nye modeller for hver begivenhed .