文脈 データ侵害事件。2004年から2017年の間に、世界で30000件以上のレコードが侵害された事件。英語版。私は、変数レベル間の数値を比較する可能性も含めてデータを可視化したいと思いました。私は変数のレベルとデータにいくつかの改善を加え、可視化を行いました。私はまた、[このデータセットのスペイン語版][1]をアップロードしました。私はTableauソフトウェアを使って可視化を行いました。 私のブログのこの記事で、詳細を読むことができます：[スペイン語版][2]と[英語版][3]。また、このリンクで可視化を見ることができます：[スペイン語版][4]と[英語版][5]。 内容 このデータセットには270の観測値と11の変数があります。そのほとんどはカテゴリ変数です。事件は2004年から2017年の間に発生しました。最終更新日：2018年2月。形式：CSV2。 変数（列）[英語]： - 主体：侵害が発生した組織（公的または私的）の名前。文字列 - 別名：主体の他の知られている名前。文字列 - 内容：何が起こったかの概要を説明します。文字列 - 年：侵害が発生した年。日付 - 失われたレコード数：侵害によって影響を受けたレコードの数。整数 - セクター：組織の主要なセクター（または事業分野）。文字列 - 漏洩方法：侵害の主な原因。文字列 - 第1情報源（リンク）：侵害に関する詳細情報がある最初のURL。文字列 - 第2情報源（リンク）：侵害に関する詳細情報がある2番目のURL。文字列 - 第3情報源（リンク）：侵害に関する詳細情報がある3番目のURL。文字列 - 情報源名：ニュース、公式報告、ブログなどの情報源の名前。元のデータセットにあった一部の壊れたリンクを置き換えた後、一部の名前が変更されていることに注意してください。文字列 謝辞 [Informationisbeautiful.net][6]。改善する前に、2017年末にこのサイトから最初のデータセットをダウンロードしました。 インスピレーション データ可視化で回答したい主要な質問は、「2004年から2017年の間に、組織やセクターで重要なデータ侵害によって何件のレコードが侵害され、その理由は何か？」でした。私は、年、セクター、漏洩方法間の数値を比較できる視覚的な回答を得たいと思いました。将来的にデータマイニング用の新しい変数を追加してデータセットを改善することは素晴らしいことでしょう。完全で徹底的な「2004 - 2017年のデータ侵害」データセットを実現することは、この期間の事件の詳細な分析に役立つでしょう。2017年は史上最悪の年でした。 [1]: https://www.kaggle.com/estratic/brechas-datos-2004-2017-es-20180218 [2]: https://www.estratic.com/2018/02/09/visualizando-brechas-de-datos-2004-2017/ [3]: https://www.estratic.com/2018/02/09/visualizing-data-breaches-2004-2017-2/ [4]: https://www.estratic.com/brechas-de-datos/ [5]: https://www.estratic.com/data-breaches-viz/ [6]: http://www.informationisbeautiful.net/visualizations/worlds-biggest-data-breaches-hacks/