大数据背景下数据可视化方法研究
大数据时代下的数据可视化方法
大数据时代下的数据可视化方法在大数据时代，数据可视化成为了一种重要的方式，帮助人们更好地理解和分析海量的数据。
数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，通过视觉化的方式帮助人们发现数据中的模式、趋势和关联。
下面将介绍几种常见的数据可视化方法。
1. 折线图折线图是最常见的数据可视化方法之一。
它通过绘制折线来表示数据的变化趋势。
横轴通常表示时间或者其他连续的变量，纵轴表示数据的值。
折线图适用于展示时间序列数据，可以清晰地显示出数据的趋势和周期性。
例如，我们可以使用折线图来展示某个城市每年的降雨量变化情况。
横轴表示年份，纵轴表示降雨量，每条折线表示一个年份的降雨量变化。
通过观察折线的走势，我们可以判断出该城市的降雨量是否呈现增加或减少的趋势。
2. 柱状图柱状图是另一种常见的数据可视化方法，它通过绘制矩形柱来表示数据的大小。
横轴通常表示不同的类别或者变量，纵轴表示数据的值。
柱状图适用于展示不同类别之间的比较。
例如，我们可以使用柱状图来展示某个公司不同部门的销售额。
横轴表示不同的部门，纵轴表示销售额，每个柱子的高度表示该部门的销售额。
通过比较不同部门的柱子高度，我们可以了解到各个部门的销售情况。
3. 散点图散点图是用来表示两个变量之间关系的一种图表。
它将数据以点的形式展示在二维坐标系中，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量。
散点图适用于展示变量之间的相关性和分布情况。
例如，我们可以使用散点图来展示学生的身高和体重之间的关系。
横轴表示身高，纵轴表示体重，每个点表示一个学生的身高和体重。
通过观察散点的分布情况，我们可以判断出身高和体重之间是否存在正相关或负相关关系。
4. 饼图饼图是一种常用的数据可视化方法，它通过绘制圆形的扇区来表示数据的比例关系。
每个扇区的面积大小表示该数据所占的比例。
饼图适用于展示不同类别之间的比例关系。
例如，我们可以使用饼图来展示某个国家各个行业的就业人数比例。
每个扇区表示一个行业，扇区的面积大小表示该行业的就业人数占总人数的比例。
大数据可视化技术的研究与应用
大数据可视化技术的研究与应用随着互联网、物联网等技术的发展，数据的量、质、速度等属性不断提高，随之而来的信息的可视化成为了重要的课题。
大数据可视化技术是一种通过可视化方式使数据更易于理解、分析、应用的技术。
它是大数据分析与展示的桥梁，广泛应用于交通、金融、工业、医疗等领域。
一、大数据可视化技术的研究进展大数据可视化技术虽然是一个比较新的领域，但其研究进展已经颇为丰富。
近年来，研究者们开始探究使用良好的图形界面来展示大数据，以期货好展示、分析数据。
因此，许多研究工作集中在图形表达领域，包括基于Web、应用程序等的可交互“重量”可视化。
在图形表达方面，大数据可视化技术使用的图形包括热力图、网络图、地图、条形图、散点图等。
石墨烯 (Graphene) 是一个可重复使用的图表和数据可视化库，它提供了许多通用的可视化表达形式。
由于石墨烯能够快速渲染大量数据，因此成为了科学计算、工程和数据分析中最常用的图表库之一。
此外，还有一些可重复使用的可视化库，例如D3. js、Chart. js、Square和Sigma.js。
D3 是一种利用Web标准来创建交互式的可视化图形的JavaScript 库。
它可以将数据转换为HTML、SVG和CSS，使开发者能够更改数据的呈现方式。
而Chart.js是一个简单的可重复使用的可视化库，主要侧重于创建静态图表，如条形图、柱状图、饼图等。
Sigma.js是一种可重复使用的网络可视化库，允许开发者创建半复杂的交互式网络图。
二、大数据可视化技术的应用领域大数据可视化技术广泛应用于各个领域，以下是几个应用案例：1. 金融投资金融风险控制和投资分析拥有大量和复杂的数据。
投资者可以利用大数据可视化技术来分析市场趋势、成交量和价格走势，以及收益率、回撤等金融指标。
2. 工业生产生产过程涉及到的各种数据如订单、机器状态、人工干预等都可以通过大数据可视化技术进行监测和控制。
运用可视化技术的整个产业链包括原材料采购、生产计划、进度跟踪和质量控制，全程监控生产数据或者对表现进行即时屏幕演示。
大数据时代下数据可视化技术
大数据时代下数据可视化技术在数字化和信息化的时代下，数据的产生速度和数据量的增长速度都在迅速地加速，数据的可视化技术由此应运而生。
数据可视化技术通过图表、图像、仪表板等多种方式，将海量、复杂的数据以可读性强、易于理解和分析的方式呈现出来，使得用户能够直观地把握数据背后的趋势、规律、关系，进而做出正确的决策。
在大数据时代的背景下，数据可视化技术愈发重要。
1. 数据可视化技术的应用场景在企业、政府、医疗、教育等领域，数据可视化技术的应用范围非常广泛。
下面举几个例子：1.1 生产管理生产过程中设备故障、配件库存、安全问题等数据都可以通过可视化技术展示出来，便于管理人员随时了解设备运行状况和工作人员的安全情况，提前预警危险，及时处理问题，以保障生产的安全和效率。
1.2 市场营销市场营销人员需要了解客户的消费偏好和购买行为，可通过数据可视化技术展示出销售额、地域分布、消费频次、商品类别等数据，以提高销售效率和预测销售趋势。
1.3 市政服务政府需要提供便捷、高效的服务给公众，同时也需要了解公众的需求和反馈。
数据可视化技术可以帮助政府部门展示出公共资源的使用情况、市民需求和诉求、城市交通状况等。
政府部门可以根据数据提出相关政策、规划和项目，以增强市政服务的质量和效率。
1.4 医疗健康医疗健康领域需要大量的数据分析和可视化，例如临床试验数据、患者病例、医疗资源分布等。
数据可视化技术可以帮助医疗人员迅速掌握业务数据，提高医疗质量和效率，同时对于医疗健康政策的设计和实践也提供了必要的支持。
2.数据可视化技术的优势在大数据时代下，数据的可视化有其不可替代的优势，具体如下：2.1 省时省力数据可视化技术可以帮助用户深度理解数据，无需花费太多时间来分析大量的数据。
用户只需要利用数据可视化工具，通过图表和图像的方式快速获取数据背后的信息。
2.2 增强信息认知能力数据可视化技术可以将海量数据通过不同的可视化方式展示出来，直观地呈现数据的内涵和外延，帮助用户深度理解数据，增强信息认知能力。
大数据时代下的数据可视化研究
大数据时代下的数据可视化研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据已经成为了现代社会不可或缺的一部分。
大数据不仅改变了我们获取、存储和处理信息的方式，也为我们提供了新的视角来理解和分析世界。
然而，大数据的复杂性和海量性使得传统的数据处理和分析方法面临挑战，数据可视化作为大数据处理的关键环节，其重要性日益凸显。
本文旨在探讨大数据时代下的数据可视化研究。
我们将对大数据和数据可视化的基本概念进行界定，明确研究对象和范围。
接着，我们将分析大数据时代下数据可视化的特点和发展趋势，包括可视化技术的创新、可视化需求的多样化和可视化应用的广泛化等。
在此基础上，我们将深入探讨大数据时代下数据可视化的技术挑战和解决方案，如数据降维、可视化算法优化、交互式可视化等。
我们将通过案例分析，展示大数据可视化在不同领域的应用实践和效果评估，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、大数据与数据可视化概述随着信息技术的飞速发展和数据量的爆炸式增长，大数据已经成为当代社会的重要特征。
大数据不仅指数据量的大规模，更是指数据的多样性和复杂性。
这些数据可能来源于社交媒体、企业运营、科学研究、公共服务等多个领域，它们通常以非结构化或半结构化的形式存在，处理和分析这些数据的难度日益增大。
数据可视化作为一种将大量数据转化为直观图形的技术，对于理解和分析大数据具有至关重要的作用。
数据可视化能够将海量的数据信息进行简化，帮助人们快速识别数据中的模式和趋势，揭示数据背后隐藏的信息。
在大数据时代，数据可视化技术不断发展和创新，从简单的图表展示到复杂的交互式可视化，其表现形式日益丰富多样。
大数据与数据可视化的结合，不仅提高了数据分析的效率，也促进了知识的发现和传播。
通过数据可视化，研究者可以直观地展示研究成果，让非专业人士也能理解和接受；企业可以利用数据可视化工具进行市场分析、产品优化等决策支持；政府则可以通过数据可视化来监测公共服务、城市规划等方面的运行情况。
基于数据库技术的大数据分析与可视化应用研究
基于数据库技术的大数据分析与可视化应用研究一、引言随着信息时代的到来，数据量呈指数级增长，大数据已经成为各行业发展的重要驱动力。
在这个背景下，如何高效地处理、分析和利用海量数据成为了各个领域急需解决的问题。
数据库技术作为大数据处理的核心工具之一，在大数据分析与可视化应用中扮演着至关重要的角色。
本文将探讨基于数据库技术的大数据分析与可视化应用研究。
二、大数据分析的挑战与机遇1. 大数据分析的挑战随着数据规模的不断增大，传统的数据处理方法已经无法满足对海量数据进行高效分析的需求。
大数据分析所面临的挑战主要包括数据存储、数据清洗、数据计算和数据可视化等方面。
2. 大数据分析的机遇然而，随着数据库技术的不断发展和完善，大数据分析也迎来了前所未有的机遇。
数据库系统提供了强大的存储和计算能力，能够帮助用户高效地管理和分析海量数据。
同时，数据库系统还支持多种数据处理和查询方式，为用户提供了丰富的分析工具和接口。
三、基于数据库技术的大数据分析方法1. 数据采集与清洗在进行大数据分析之前，首先需要对海量数据进行采集和清洗。
数据库系统可以通过各种方式获取不同来源的数据，并通过清洗和预处理操作将原始数据转换为结构化数据，以便后续分析使用。
2. 数据存储与管理数据库系统作为大数据存储和管理的核心工具，能够提供高效可靠的数据存储服务。
通过合理设计数据库结构和索引，可以实现对海量数据的快速访问和查询。
3. 数据分析与计算数据库系统提供了丰富的数据处理和计算功能，用户可以通过SQL语言或存储过程等方式对海量数据进行复杂计算和分析。
同时，数据库系统还支持并行计算和集群部署，能够提高计算效率和扩展性。
4. 数据可视化与展示通过将分析结果以图表、报表等形式直观展示出来，可以帮助用户更直观地理解和利用分析结果。
数据库系统通常集成了各种可视化工具和插件，用户可以方便地生成各种样式的图表，并将其嵌入到应用程序中进行展示。
四、基于数据库技术的大数据可视化应用案例1. 金融行业风险监控金融机构通过数据库系统对客户交易记录进行实时监控和分析，及时发现异常交易行为并采取相应措施。
大数据分析中的数据可视化与探索性分析方法介绍(Ⅰ)
大数据分析中的数据可视化与探索性分析方法介绍大数据时代的到来，让数据分析变得更加复杂和庞大。
在海量的数据面前，如何进行高效的分析成为了业界的热点话题。
其中，数据可视化与探索性分析方法成为了解决大数据分析难题的得力工具。
本文将深入探讨大数据分析中的数据可视化与探索性分析方法。
一、数据可视化数据可视化是将数据以图形的方式呈现出来，使得人们可以更直观地理解和分析数据。
它能够帮助我们从数据中发现规律、趋势和异常，同时也可以帮助我们更好地传达信息和发现新的见解。
在大数据分析中，数据可视化可以帮助我们理解数据的结构，发现变量之间的关系，识别异常值等。
在大数据分析中，常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI和Python 的matplotlib等。
这些工具可以帮助我们快速地生成各种图表，如折线图、散点图、柱状图等，同时也支持交互式的可视化，使得我们可以根据需要进行快速的数据探索和分析。
此外，数据可视化也可以帮助我们将分析结果以更直观的方式呈现出来，方便与他人分享和交流。
二、探索性分析探索性分析是指在研究中对数据进行初步的探索，以了解数据的基本特征和结构。
它包括描述性统计、数据可视化和相关分析等方法，旨在发现数据中的规律和特点。
在大数据分析中，探索性分析可以帮助我们快速地了解数据的分布规律、相关性以及异常情况，为后续的分析提供重要参考。
常用的探索性分析方法包括直方图、箱线图、散点图、相关系数分析等。
通过这些方法，我们可以对数据的分布情况、变量之间的关系等进行初步的分析，从而为后续的建模和预测提供重要的依据。
此外，探索性分析也可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的问题和挑战，并为进一步的分析和决策提供支持。
三、数据可视化与探索性分析的结合数据可视化与探索性分析可以相互辅助，共同为大数据分析提供支持。
通过数据可视化，我们可以直观地了解数据的分布和结构，发现变量之间的关系，识别异常值等；而通过探索性分析，我们可以进一步对数据进行深入的探索和分析，发现数据中的规律和特点，为后续的建模和预测提供支持。
浅析大数据时代下数据可视化技术
摘要：大数据时代的到来不仅给人们带来无限的可能也带来巨大的挑战。
在当今大数据背景下，海量数据只有在被合理采集、解读与表达之后才能完美展现它们奥秘，而可视化则无疑是让数据变的亲切和便于理解。
所以，只有在理解了数据可视化的概念和技术之后，才能通过对其原理和方法进行研究和合理运用，获取数据背后隐含的价值。
关键词：大数据；数据可视化；可视化技术；应用大数据时代的来袭，使得各行各业发挥各自领域的专业优势，相互合作，将数据可视化推向了当代的热潮。
所以数据可视化顺应大数据时代的到来而兴起，从大数据中掌握相关的规律，从而掌握用户的购买能力、购买习惯等，然后进行相关营销策略的调整，由此可见数据的潜在价值是巨大的。
信息可视化工具可以帮助我们高效处理大量的数据，并以形象化的视图呈现在使用数据的人的面前。
一、数据及数据可视化的基本概念数据，英文名是 Data，是用来描述科学现象和客观世界的符号记录，是构成信息和知识的基本单元。
而大数据比较公认的概念是含有 4 个 V 的特点的数据 : 数据量大(Volume)，变化速度快 (Velocity )、数据类型多样化(Variety) 与价值密度低 (Value )。
从计算机技术的专业角度来说，大数据是结构复杂、数量庞大、类型众多的数据的集合，包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。
在运用这些大数据之前我们需要对数据进行搜集、归类、分析甚至后期的信息重组，转化为我们能够一目了然的、可视化的线条变化趋势和图像，这样我们能够清晰的得出结论。
可视化 (Visualization) 技术是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
二、数据可视化技术分析数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
大数据环境下的数据可视化技术及应用研究
大数据环境下的数据可视化技术及应用研究随着互联网、物联网等技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会发展的热点。
同时，随着数据量的增加和数据来源的多样化，数据可视化技术也得到了广泛的应用和研究。
本文将对大数据环境下的数据可视化技术及应用进行探讨。
一、数据可视化技术的概念和分类数据可视化是指通过图表、地图、网络图等形式，将数据以视觉化的方式呈现出来，以便用户能够更加直观、准确地了解数据的内容和趋势。
根据数据可视化的目的和形式，可以将数据可视化技术分为以下几类：1.统计图表：如柱状图、折线图、饼图等，用于展示数据的数量、比例或变化趋势。
2.地图可视化：如热力图、散点图、流向图等，用于展示地理分布和关系的数据。
3.网络可视化：如节点图、连线图、力导向图等，用于展示社交关系、网络结构等数据。
4.其他可视化技术：如三维图、时间轴、伪彩色图等，用于展示数据的多维度、变化趋势等。
二、大数据环境下的数据可视化技术研究进展随着数据量的急剧增加和数据来源的多样化，数据可视化技术在大数据环境下受到了广泛关注和研究。
以下是一些大数据环境下的数据可视化技术的研究进展：1.可视化分析工具的发展：目前，许多数据可视化平台和工具已经被开发出来，如Tableau、QlikView、Spotfire等，这些工具在大数据环境下可以用于实现数据挖掘、数据可视化等多种功能。
2.大数据可视化算法的研究：为了满足大数据环境下数据可视化的需求，许多新的可视化算法已经被研究和开发出来，如基于多维数据可视化的聚类算法、基于时序数据的分类算法等。
3.大数据可视化与人机交互的研究：在大数据环境下，如何让用户更加方便、直观地使用数据可视化技术是一个重要的研究方向，在这方面，如何设计友好的用户界面、如何增加交互性等都是需要研究的问题。
三、大数据环境下数据可视化技术的应用大数据可视化技术已经被广泛应用于各个领域，以下是一些典型的应用案例：1.金融领域：在银行、证券等金融机构中，大数据可视化技术可以用来分析用户行为、风险管理、交易执行等领域。
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摘要：大数据时代数据飞速增长，高维数据越来越多迫切需要新的数据可视化方法对高维数据进行处理。
本文在传统的radviz数据可视化方法基础上，结合弹簧模型，给出了一种改进的radviz数据可视化方法，并通过两种模型之间的比较，证明了改进的radviz可视化方法增强了属性间的合力，降低了数据遮盖度，更好地保持了原有数据集的特征。
关键词：大数据；数据可视化；radviz；弹簧模型
中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2016）17-0231-03
随着大数据时代的到来，数据产生的速度呈直线上升，数据海量化已成为不可避免的发展趋势。
数据急剧增加对数据处理、数据挖掘以及数据可视化等都是一个极大的挑战。
目前，数据可视化面临高维数据越来越多，数据量越来越大，数据种类越来越多等多种挑战。
针对这些问题，提出了一种radviz数据可视化方法，将高维数据样本非线性的投影到二维目标空间，能够快速找到容易被领域专家认可的可视化模型。
但是传统的radviz可视化方法将属性值均匀分布在圆周上造成属性间的值相互抵消，从而导致数据遮盖度较大及可视化图形有内缩趋势等问题。
本文提出了一种新的改进的radviz可视化方法，改进的方法增强属性了间的合力，降低了数据遮盖度，使得原始数据集的特征能够更好地保持。
1 数据可视化
数据可视化技术诞生于二十世纪八十年代，是运用计算机图形学和图像处理等技术，以图表、地图、动画或其他使内容更容易理解的图形方式来表示数据，使数据所表达的内容更加容易被处理。
数据可视化技术与虚拟现实技术、数据挖掘、人工智能，甚至与人类基因组计划等前沿学科领域都有着密切的联系[1]。
目前数据可视化技术大体可以分为5类：基于几何投影可视化技术、面向像素可视化技术、基于图标可视化技术、基于层次可视化技术以及基于图形可视化技术[2]。
数据可视化的简易工作图如图1所示：
2 传统的radviz可视化方法分析
radviz（radial coordinate visualization）是一种基于弹簧模型的可视化方法，radviz 是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间，实现在平面中对多维数据可视化的一种数据分析方法。
自从ankerst于1996年提出radviz技术以来，radviz技术取得了很大的发展，被广泛应用于可视化分析和数据挖掘等领域。
近年来更是把radviz技术运用到基因表达数据的分类上，且取得了良好的分类效果[3]。
2.1 传统radviz模型
经典的radviz方法通常运用在平行坐标系上，将一系列具有多维度属性的点通过非线性方法映射到二维空间，使人们得以用肉眼观察。
如图2所示，设n个特征变量随机均匀地分布在单位圆周上（如n= 6），记为～，现在假设n个弹性系数不同的弹簧一端全部固定在一个小球上，另一端分别固定在～。
假定第j根弹簧对于观测点i的弹性系数为，如果观测点固定在圆内的一个平衡位置，那么（，）就是n维空间（，…，）在二维空间的投影，便实现了一个n维数据转化到二维坐标的radviz可视化[3]。
其中，表示随机均匀分布在单位圆周上的特征向量；单位圆周表示一个二维空间；o表示特征向量映射在二维空间上的平衡点。
根据胡克定律，对一个弹簧而言，小球所受到的弹力取决于弹簧拉伸的长度（矢量）和弹簧的弹性系数（标量），当小球静止不动时，则表明其受到所有弹簧的合力为零。
对此可得到如下公式：
其中xj表示第j个变量在二维空间的圆周上的坐标，pi表示第i个观测点在圆内二维空间平衡位置的坐标。
公式（2-2）表示第i个观测的平衡位置，式（2-3）表示观测平衡位置向量pi为各变量的坐标位置的加权平均。
为了避免负值的出现，常常采用归一化的方法，
即将最大值和最小值归为1和0，归一化后的所有得数值都位于[0，1]之间[4]。
归一化公式为：
从上述公式分析，我们可以得出如下结论：
（1）维度值越大，那么该投影位置将更靠近该维度在圆周上的位置；
（2）改变圆周上的属性，将影响投影的位置；
传统的radviz可视化方法计算复杂度低；可显示维度大；相似多维对象的投影点十分接近，容易发现聚类信息；直观便于理解。
但是传统的radviz方法也存在一些不足，该方法受数据本身及数据集的类型影响，当相似的数据集或成比例的数据集较多时，数据遮盖度会很大，将会影响对原始数据集的特征保持[5.6]。
3 改进的radviz可视化方法分析
传统的radviz可视化方法受数据本身和数据集类型的影响，一旦相似数据集或成比例的数据集较多，数据遮盖度就会很大，那么原始数据集的特征将会被影响，造成这种现象的原因是传统radviz模型属性间的相互作用增加了数据密集度，使数据覆盖和重复概率增大，从而影响原始数据集的特征。
对此，本文提出了一种改进的radviz模型，新的模型减少了属性间的相互作用，从而使可视化结果更加接近数据集的原有特征。
3.1 改进的radviz 模型
改进模型采取1/4圆来对应n维空间，对于一个n维数据集，那么就将1/4圆n等分，即每一个点表示一个维度，然后通过弹簧模型来将数据集投影到二维平面的1/4圆中。
但是每个点都在1/4圆弧上，则有可能最后的平衡点不在1/4圆内，那么就需要一个固定点来使得平衡点一定落在1/4内，这里把原点设为固定点。
如四维数据集，原理图如下：在图3中，x、y轴分别表示投影点的横、纵坐标；原点表示用来使平衡点一定落在1/4圆内的固定点；mi表示数据集的每一个维度；o表示数据集在1/4圆周上的平衡点；h（x，y）表示平衡点o的坐标函数。
3.2 改进radviz可视化方法的实现
3.2.1 数据预处理
首先要对数据集进行预处理，把非数字转化为数字，然后对数据集进行归一化处理，使得数据集中的所有数据都在[0，1]之间。
本文采用的归一化公式为：
3.2.2 固定点弹性系数
传统的radviz模型没有固定点，当然也就不用设定固定点弹性系数。
但是，在改进的radviz模型中所有的属性都在1/4圆上，他们所受到的弹力都在一侧，无法使得平衡点落在1/4圆内，所以需要提供一个固定点，来提供一个弹力来使得平衡点落在1/4圆内。
本文提出了一种全局均值的固定点弹性系数算法，全距均值就是所有属性中最大值和最小值的均值之和，它可以使数据可视化投影点处于居中的位置，方便进一步的数据处理。
全距均值的计算公式：
3.2.3 新的平衡点坐标计算
其中，圆的半径为1，p表示弹簧弹性系数，k表示第i个数据中第t个属性的值，两个三角函数表示第t个属性沿坐标轴的分量[7.8]。
再由合力为零，得到投影坐标的公式为：
3.3 改进radviz模型与传统radviz模型比较
传统的radviz模型是把所有属性随机均匀分布在一个圆周上，那么属性之间的夹角都是钝角，那就使得属性的投影值小于它的初始值，这就导致属性值的落点更靠近圆点，增加了数据遮盖度，最终导致得到的数据可视化效果较差。
而改进的radviz模型是把所有的属性均匀分布在1/4圆周上，属性间的夹角就是一个锐角，也就是说属性的投影值不小于初始值，这就使得属性值的落点比初始值更远离原点，这就降低了数据遮盖度，最终得到的数据可视化效果就更好。
综上所述，改进的radviz数据可视化方法更好，即更好地保持了数据集的原始特征，又能得到更好的可视化效果；为数据可视化的研究提出了一种更好的方法，使得数据可视化更加容易，得到的结果更加可靠。
4 总结
本文在研究传统的radviz数据可视化方法的基础上，结合传统方法的优点，给出了一种改进的radviz数据可视化方法，并对改进可视化方法进行了分析与比较。
解决了传统方法不能很好保持原始数据集特征和数据遮盖度高的问题，使得数据可视化的效果更好，为数据可视化提出了一种新的参考方法。