数据挖掘在可视化领域的应用及发展趋势研究

任海燕

摘要：近年来信息技术不断的被应用到各个领域中，随之而来的是人们获取数据的能力不断加强。随着可视化技术的不断完善，其所涵盖的范畴也得到了发展，信息和科学领域也已实现了数据可视化技术。本文以数据可视化为角度，以数据挖掘为技术，对数据挖掘在可视化领域的应用及发展趋势进行探讨与研究。

关键词：数据可视化；数据挖掘；可视化；技术

中图分类号：TP311.13 文獻标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）08-0225-01

互联网时代的到来也意味数据时代的来临，如今整体而言数据具备的最大特点就是多，甚至还可以用海量来形容，给各个行业带来发展的同时也给它们带来了处理处理难度的加大，这就要求各行各业对数据的处理分析能力以及效率不要不断提升，才有可能应对如今庞大的数据。在这种环境下，传统数据技术存在的问题愈加的多，且缺陷也日益被暴露。将数据可视化的相关处理技术在这种背景下顺势而出。数据的可视化的意义在于让数据以多维的形式去进行展现，通过将其维度、属性互相联合，来达到将数据转化为图表来呈现给用户的目的。相对过去的数据处理方式，数据可视化处理数据效、清晰明了，有利于提高用户对数据的识别程度，具有很高的实用价值。数据挖掘技术对可视化的作用需要通过各种算法的支持下才能得已实现。鉴于目前所面临的数据来源愈加的多，且传统的算法功能存在限制。所以，很容易发生各类问题。用户在可视化领域运用数据挖掘技术时，“黑箱”挖掘存在的几率将会大大的降低，通过数据挖掘技术提高数据可视化形成图表的可信度，提升用户对数据规律掌握程度的准确性，以此来提升各行各业的经济活动效率，具有重要的现实意义。

1 挖掘技术在可视化过程中的应用

1.1 数据挖掘在可视化设计预处理阶段的应用

可视化设计预处理最重要的环节就是数据挖掘任务的进行，在这个过程中对数据的基本处理包含有：规约过程，抽取过程，清洗过程、集成过程以及转换过程等。这写过程中涉及到的每个环节都是独立进行的，以相互之间的内在联系去共同完成所有的工作。对数据进行预处理的主要要求有：一是通过选取合适的数据源来对目标数据进行有效的筛选。二是在集成环节需要按照类别的不同来进行数据的粗划分和储存。三是检查数据是否规范，是否存在数据冲突，有数据缺陷的地方要进行精细加工，使得数据从为规范化，且按照相关标准的要求对数据进行转换、汇总、关联以及萍姐。四是再次核对数据，确认没有问题后，通过压缩等方式完成数据挖掘在可视化设计中实现预处理。

1.2 数据挖掘算法在可视化设计中的应用

数据挖掘算法在可视化设计中的应用，主要分为三个结构：通过算法参数设定部件，通过中间环节显示部件，三是界面与算法的映射层，具体内容如下：

第一，通过算法参数来设定部件。由于参数是数据得以计算的基础，所以以可视化为目的对数据进行挖掘之前，首要是对通过分析条件来确定与之相关的参数，特别是参数值与数据集，在非特殊情况下可以可视化图表中对参数值与数据值进行动态的调整，以使得可视化图表挖掘到的数据更多，且范围更为广泛。

第二、通过中间结果来显示部件。由于显示的部件能显示中间的结果，所以数据挖掘技术在可视化领域的优势得到更为突出的体现，用户可以依据显示在部件上的信息而了解到计算的情况以及输出的过程。数据挖掘技术带来的算法让可以让可视化图表内容更精准。

第三，算法与界面的映射层。在可视化领域数据挖掘过程中界面与算法的映射层通过对拓展语言进行以层面为单位的封装，在不同的数据挖掘算法中显示出来的可视化图表的内容不不尽相同，需要通过对用DMX拓展语言加以利用，并实现封装，以此来完成阶段性的计算，最终使计划内容服务于可视化图表。

2 目前挖掘技术在可视化领域的问题

由于数据挖掘技术在计算的方式上存在着差异，但计算机计算的速度又十分的快，现有的数据挖掘技术只能实现可视化结果的现实，需要展示给用户的模型在可视化模式下可被建立，但数据挖掘技术暂时还跟不上。再者整个链接是基于实现可视化技术与数据挖掘技术的过程，由于信息科技领域中的集成技术目前还无法满足在同一个中央处理器下这两项技术的融合，所以这就导致了数据挖掘在可视化过程中连接不够紧密。

3 数据挖掘在可视化领域的发展趋势

数据挖掘工具将会实现挖掘过程可视化、可视化挖掘模型，可视化的质量、程度以及人机交互将是数据挖掘技术得以更好的运用在可视化领域的主要指标。不论是数据挖掘模型或者过程，在可视化方面发展受限主要有两个原因：一是用户对于结果的关注度远高于对模型以及过程的关注度。二是计算机在高速运算时具备简单重复的特性，数据挖掘是否可视并无价值。其作为未来发展趋势的重要性是基于人机交互的基础之上的，综合而言如果人机交互一定成为现实，那么可视化就可以将挖掘过程以及挖掘模型涵盖进去，同时挖掘过程和挖掘模型也是人机交互得已实现的基本要素。除此之外，数据挖掘的质量、程度也将成为要素，并为在挖掘过程以及挖掘模型中实现可视化提供了充足的支持。

4 结语

本文通过对数据挖掘在可视化领域的应用进行了分析与研究，以此了解了与之相关的基本问题。就目前现状而言，数据挖掘技术在可视化领域得到了一定的应用，但很多的问题依旧存在，相关专家需要不断的通过发现问题，而去完善问题，挖掘技术未来发展的重心就是要实现挖掘过程可视化、挖掘模型可视化以及人机交互这几个方面。

参考文献

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