DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.32.012

摘" 要：該文主要探討大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的概念、特點(diǎn)、分類、應(yīng)用領(lǐng)域和優(yōu)化等方面，并且通過金融領(lǐng)域的股票市場(chǎng)分析案例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析和決策的重要工具和手段。通過大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)，可以將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人類易于理解和分析的形式，幫助人們更加深入地了解數(shù)據(jù)的規(guī)律和意義，從而實(shí)現(xiàn)更加科學(xué)、準(zhǔn)確和有效的決策。但是，在大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的應(yīng)用過程中，還存在一些問題和挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步深入研究和優(yōu)化。因此，未來需要繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的研究和應(yīng)用，以更好地滿足各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和決策需求。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)處理；交互式；技術(shù)優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TP391" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2023）32-0046-04

Abstract： This paper mainly discusses the concept， characteristics， classification， application field and optimization of big data visualization analysis technology， and carries out experimental verification through the stock market analysis case in the financial field. It is found that big data visualization analysis technology has become an important tool and means for data analysis and decision-making. Through big data visualization analysis technology， a large amount of data can be transformed into a form that humans can easily understand and analyze， helping people to understand the laws and significance of data more deeply， so as to achieve more scientific， accurate and effective decision-making. However， there are still some problems and challenges in the application of big data visualization analysis technology， which need to be further studied and optimized. In the future， therefore， it is necessary to continue to strengthen the research and application of big data visualization analysis technology to better meet the needs of data analysis and decision-making in various fields.

Keywords： big data visual analysis technology; data analysis; data processing; interaction; technical optimization

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了當(dāng)今社會(huì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力之一。大數(shù)據(jù)擁有海量、多樣、高速和復(fù)雜等特點(diǎn)，給數(shù)據(jù)分析和決策帶來了巨大挑戰(zhàn)。而大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的出現(xiàn)，為人們解決了這一難題。大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)能夠?qū)⒋罅康臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人類易于理解和分析的形式，通過圖表、動(dòng)畫等方式，幫助人們更加深入地了解數(shù)據(jù)的規(guī)律和意義。本文主要從大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的概念、特點(diǎn)、分類、應(yīng)用領(lǐng)域和優(yōu)化等方面進(jìn)行了探討和分析，并通過金融領(lǐng)域的股票市場(chǎng)分析案例進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)分析和決策的重要工具和手段。但是，在大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的應(yīng)用過程中，還存在一些問題和挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步深入研究和優(yōu)化。因此，本文提出了數(shù)據(jù)預(yù)處理、可視化分析技術(shù)優(yōu)化、交互式分析和多維度分析等方面的優(yōu)化措施，以期為大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的進(jìn)一步研究和應(yīng)用提供參考和借鑒。

1" 研究背景、目的和意義

1.1" 研究背景

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等信息技術(shù)的發(fā)展，大量的數(shù)據(jù)被產(chǎn)生和積累。數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)使得人們需要更加高效和準(zhǔn)確地獲取和處理數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和價(jià)值。而數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)正是應(yīng)運(yùn)而生的。數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)通過圖表、圖形、地圖等方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人類易于理解和分析的形式，讓人們能夠更加直觀、深入地了解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和意義，從而進(jìn)行更加準(zhǔn)確和科學(xué)的決策。數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的發(fā)展與大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展密不可分。大數(shù)據(jù)技術(shù)將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式從離線批處理轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)流式處理，讓數(shù)據(jù)的獲取、處理和存儲(chǔ)更加高效和快速。而數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)則是將這些高效快速的數(shù)據(jù)處理結(jié)果轉(zhuǎn)化為人類可視化的圖形、圖表和地圖等形式，能夠更加方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的結(jié)合是大數(shù)據(jù)時(shí)代的必然趨勢(shì)。

運(yùn)用CiteSpace對(duì)數(shù)據(jù)可視化相關(guān)關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析。研究時(shí)間區(qū)間為2009—2023年得到關(guān)鍵詞分析圖譜（如圖1所示）?？梢钥闯觥翱梢暬焙汀皵?shù)據(jù)可視化”節(jié)點(diǎn)最大，其次是“學(xué)習(xí)分析”“大數(shù)據(jù)”“在線學(xué)習(xí)”等節(jié)點(diǎn)?？芍芯恐攸c(diǎn)集中于數(shù)據(jù)可視化和學(xué)習(xí)分析等領(lǐng)域。

1.2" 研究目的和意義

本文旨在探討大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的運(yùn)用和發(fā)展趨勢(shì)，分析其在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和不足，并提出相應(yīng)的解決方案和改進(jìn)措施。具體來說，本文的研究目的和意義如下。①探究大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的發(fā)展歷程和發(fā)展現(xiàn)狀，分析其技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域，了解其主要的應(yīng)用場(chǎng)景和功能。②分析大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和不足，深入研究其面臨的挑戰(zhàn)和難點(diǎn)，包括數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高等問題。③提出相應(yīng)的解決方案和改進(jìn)措施，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、可視化分析技術(shù)優(yōu)化、交互式分析和多維度分析等方面的改進(jìn)。④通過案例分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，驗(yàn)證本文提出的解決方案和改進(jìn)措施的可行性和有效性。

2" 大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)概述

2.1" 大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)基本概念

大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)是將海量、復(fù)雜、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人類可視化的圖形、圖表和地圖等形式，讓人們能夠更加直觀、深入地了解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和意義，從而進(jìn)行更加準(zhǔn)確和科學(xué)的決策。數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、可視化處理、交互式分析和多維度分析等步驟。

2.2" 大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)特點(diǎn)

①數(shù)據(jù)量大。大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)所涉及的數(shù)據(jù)往往具有海量性，需要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持，通過分布式計(jì)算和存儲(chǔ)來處理和管理。②數(shù)據(jù)類型多樣。大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)所處理的數(shù)據(jù)類型多種多樣，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。③數(shù)據(jù)質(zhì)量不高。大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)所處理的數(shù)據(jù)質(zhì)量往往不高，可能存在噪聲、缺失、異常等問題，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗。④數(shù)據(jù)可視化處理需要高效快速。大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)需要將大量的數(shù)據(jù)通過圖表、圖形、地圖等形式轉(zhuǎn)化為人類易于理解和分析的形式，因此需要具有高效快速的處理能力。⑤交互式分析和多維度分析能力強(qiáng)。大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)需要支持交互式分析和多維度分析，讓用戶能夠更加深入地探索數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和意義。

2.3" 大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)分類

大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)可以按照不同的方式進(jìn)行分類，包括數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)處理方式、應(yīng)用領(lǐng)域等。按照數(shù)據(jù)類型可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化等。按照數(shù)據(jù)處理方式可以分為靜態(tài)可視化和動(dòng)態(tài)可視化。靜態(tài)可視化主要是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為靜態(tài)的圖表、圖形和地圖等形式，用戶只能夠通過觀察圖表等形式來理解數(shù)據(jù)的規(guī)律和意義。而動(dòng)態(tài)可視化則可以讓用戶通過交互式的方式來探索數(shù)據(jù)的規(guī)律和意義。按照應(yīng)用領(lǐng)域可以分為金融可視化、醫(yī)療可視化、教育可視化和交通可視化等。

2.4" 大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域

大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括但不限于以下幾個(gè)方面。①政府領(lǐng)域。政府領(lǐng)域需要處理大量的社會(huì)數(shù)據(jù)，包括人口、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等。大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的形式，讓政府決策者更加深入地了解社會(huì)狀況和問題，從而提高政府決策的科學(xué)性和有效性。②金融領(lǐng)域。金融領(lǐng)域需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分析和決策，大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)可以將金融數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的形式，讓人們更加深入地了解金融市場(chǎng)的規(guī)律和趨勢(shì)，從而進(jìn)行更加科學(xué)和準(zhǔn)確的決策。③醫(yī)療領(lǐng)域。醫(yī)療領(lǐng)域需要處理大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括患者的電子病歷、醫(yī)學(xué)圖像、生物信息等。大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的形式，讓醫(yī)生和研究人員更加深入地了解疾病的發(fā)生和演化規(guī)律，從而提高診斷和治療的效果。④教育領(lǐng)域。教育領(lǐng)域需要處理大量的教育數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)、教學(xué)資源、學(xué)習(xí)軌跡等。大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的形式，讓教師和教育管理者更加深入地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和特點(diǎn)，從而提高教學(xué)和管理的效果。⑤交通領(lǐng)域。交通領(lǐng)域需要處理大量的交通數(shù)據(jù)，包括交通流量、擁堵狀況、道路狀況等。大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的形式，讓交通管理者更加深入地了解交通狀況和變化趨勢(shì)，從而提高交通管理的效率。

3" 大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)優(yōu)化

3.1" 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的關(guān)鍵步驟之一。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約等步驟。數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、減少數(shù)據(jù)的噪聲和異常值，從而提高后續(xù)可視化分析的準(zhǔn)確性和效率。

3.2" 可視化分析技術(shù)優(yōu)化

可視化分析技術(shù)的優(yōu)化是大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的另一個(gè)關(guān)鍵方面。可視化分析技術(shù)優(yōu)化包括可視化表達(dá)方式的優(yōu)化、可視化交互方式的優(yōu)化和可視化算法的優(yōu)化等方面。

3.3" 交互式分析

交互式分析是大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的又一個(gè)關(guān)鍵方面。交互式分析可以讓用戶更加深入地了解數(shù)據(jù)的規(guī)律和意義，從而提高分析的準(zhǔn)確性和效率。交互式分析包括用戶界面設(shè)計(jì)、交互式可視化技術(shù)和用戶反饋等方面。

3.4" 多維度分析

多維度分析是大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的又一個(gè)關(guān)鍵方面。多維度分析可以讓用戶從不同的維度深入地探索數(shù)據(jù)的規(guī)律和意義，從而提高分析的準(zhǔn)確性和效率。多維度分析包括多維數(shù)據(jù)表示、多維數(shù)據(jù)查詢和多維數(shù)據(jù)挖掘等方面。

4" 大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)應(yīng)用案例分析

4.1" 金融領(lǐng)域案例分析

金融領(lǐng)域是大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。金融領(lǐng)域需要處理大量的金融數(shù)據(jù)，包括股票、基金、期貨和外匯等。通過大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)，可以將這些金融數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的形式，讓投資者更加深入地了解金融市場(chǎng)的規(guī)律和趨勢(shì)，從而進(jìn)行更加科學(xué)和準(zhǔn)確的投資決策。以股票市場(chǎng)為例，利用大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)可以對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析。通過股票交易數(shù)據(jù)的收集和處理，可以繪制出股票市場(chǎng)的漲跌幅、成交量、換手率等關(guān)鍵指標(biāo)的圖表和趨勢(shì)圖。同時(shí)，還可以通過可視化分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)股票市場(chǎng)的趨勢(shì)分析、多維分析和交互式分析，讓投資者更加深入地了解股票市場(chǎng)的規(guī)律和趨勢(shì)，從而進(jìn)行更加科學(xué)和準(zhǔn)確的投資決策。

4.2" 醫(yī)療領(lǐng)域案例分析

醫(yī)療領(lǐng)域是大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。醫(yī)療領(lǐng)域需要處理大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括患者的電子病歷、醫(yī)學(xué)圖像、生物信息等。通過大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)，可以將這些醫(yī)療數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的形式，讓醫(yī)生和研究人員更加深入地了解疾病的發(fā)生和演化規(guī)律，從而提高診斷和治療的效果。以腫瘤治療為例，利用大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)可以對(duì)腫瘤治療進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析。通過腫瘤患者的生物信息、醫(yī)學(xué)圖像等數(shù)據(jù)的收集和處理，可以繪制出腫瘤治療的關(guān)鍵指標(biāo)的圖表和趨勢(shì)圖，如腫瘤的大小、形狀、位置和生長(zhǎng)速度等。同時(shí)，還可以通過可視化分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)腫瘤治療的趨勢(shì)分析、多維分析和交互式分析，讓醫(yī)生和研究人員更加深入地了解腫瘤治療的規(guī)律和趨勢(shì)，從而提高腫瘤治療的效果。

4.3" 教育領(lǐng)域案例分析

教育領(lǐng)域也是大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。教育領(lǐng)域需要處理大量的教育數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)、教學(xué)資源、學(xué)習(xí)軌跡等。通過大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)，可以將這些教育數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的形式，讓教師和教育管理者更加深入地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和特點(diǎn)，從而提高教學(xué)和管理的效果。以學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)分析為例，利用大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)可以對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析。通過對(duì)學(xué)生的成績(jī)、學(xué)習(xí)行為等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和處理，可以繪制出學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)的趨勢(shì)圖、分?jǐn)?shù)分布圖、科目排名等關(guān)鍵指標(biāo)的圖表和趨勢(shì)圖。同時(shí)，還可以通過可視化分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)的趨勢(shì)分析、多維分析和交互式分析，讓教師和教育管理者更加深入地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和特點(diǎn)，從而提高教學(xué)和管理的效果。

4.4" 交通領(lǐng)域案例分析

交通領(lǐng)域也是大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。交通領(lǐng)域需要處理大量的交通數(shù)據(jù)，包括交通流量、擁堵狀況、道路狀況等。通過大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)，可以將這些交通數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的形式，讓交通管理者更加深入地了解交通狀況和變化趨勢(shì)，從而提高交通管理的效率。以城市交通管理為例，利用大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)可以對(duì)城市交通進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析。通過交通流量、擁堵狀況等數(shù)據(jù)的收集和處理，可以繪制出城市交通的趨勢(shì)圖、流量分布圖、擁堵點(diǎn)分布圖等關(guān)鍵指標(biāo)的圖表和趨勢(shì)圖。同時(shí)，還可以通過可視化分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)城市交通的趨勢(shì)分析、多維分析和交互式分析，讓交通管理者更加深入地了解城市交通狀況和變化趨勢(shì)，從而提高交通管理的效率。

5" 大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析

為了驗(yàn)證提出的解決方案和改進(jìn)措施的可行性和有效性，本文開展了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)選取了金融領(lǐng)域的股票市場(chǎng)分析作為案例，采用了大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)，分別使用靜態(tài)可視化和動(dòng)態(tài)可視化2方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化展示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用動(dòng)態(tài)可視化的方式能夠更加直觀、快速地發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)的規(guī)律和趨勢(shì)，比靜態(tài)可視化方式更加高效和實(shí)用。基于此，通過構(gòu)建科學(xué)的大數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用體系，對(duì)于提升技術(shù)發(fā)展效能、拓展技術(shù)應(yīng)用空間具有至關(guān)重要的意義，有待深入研究和探索。

6" 結(jié)束語

綜上所述，本文主要從大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的概念、特點(diǎn)、分類、應(yīng)用領(lǐng)域和優(yōu)化等方面進(jìn)行了探討和分析。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)分析和決策的重要工具和手段。通過大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)，可以將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人類易于理解和分析的形式，幫助人們更加深入地了解數(shù)據(jù)的規(guī)律和意義，從而實(shí)現(xiàn)更加科學(xué)、準(zhǔn)確和有效的決策。然而，在大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的應(yīng)用過程中，還存在一些問題和挑戰(zhàn)。比如，數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗、可視化表達(dá)方式的選擇、交互式分析和多維度分析等方面都需要進(jìn)一步深入研究和優(yōu)化。因此，未來需要繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的研究和應(yīng)用，以更好地滿足各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和決策需求。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王璐.大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)及其應(yīng)用研究[J].電腦校園，2022（4）：268-270.

[2] 王斌.大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)應(yīng)用研究[J].科學(xué)與信息化，2021（14）：3-4.

[3] 申曦，姚利青，郭麗琴，等.大數(shù)據(jù)審計(jì)中可視化分析技術(shù)研究[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技，2021（18）：162-164.

[4] 周俊宇.大數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)在電網(wǎng)公司的應(yīng)用分析[J].中國(guó)軍轉(zhuǎn)民，2020（15）：71-72.

[5] 馬紅玉，張柳.大數(shù)據(jù)中的可視化分析技術(shù)[J].山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019（z1）：56-58.

[6] 邵銀龍，盧迪，陸艷艷.光伏領(lǐng)跑者基地大數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)應(yīng)用研究[J].電力大數(shù)據(jù)，2017，20（9）：59-62.

[7] 徐彤.運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和可視化技術(shù)的數(shù)據(jù)大屏交互體驗(yàn)系統(tǒng)研究[J].河南科技，2019（7）：25-27.

[8] 陳斌.基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析的可視化技術(shù)研究[J].通訊世界，2019，26（9）：205-206.

[9] 楊金萍.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能數(shù)據(jù)采集與可視化分析系統(tǒng)研究[J].數(shù)字化用戶，2022，28（50）：16-18.

[10] 渠海珊.可視化技術(shù)在電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[J].精品，2021（4）：241-242.

基金項(xiàng)目：2023年甘肅省教育科技創(chuàng)新項(xiàng)目（2023B-455）

作者簡(jiǎn)介：楊政安（1978-），男，副教授。研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)安全、信息處理、數(shù)據(jù)庫(kù)研發(fā)等。