智能数据可视分析技术综述.pdfVIP

软件学报

ISSN

1000-9825,

CODEN

RUXUEWE-mail:

jos@

JournalofSoftware,2024,35(1):356−404

[doi:

10.13328/ki.jos.006911]

©中国科学院软件研究所版权所有.Tel:

+86-10

*

智能数据可视分析技术综述

1121

骆昱宇,

秦雪迪,

谢宇鹏,

李国良

1(清华大学

计算机科学与技术系,

北京

100084)

2(青海大学

计算机技术与应用系,

青海

西宁

810016)

通信作者:

李国良,

E-mail:

liguoliang@

摘要:

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,

是大数据分析的重要目标.

可视分

析是一种重要的大数据分析方法,

它利用人类视觉感知特性,

使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,

并

支持以人为本的交互式数据分析.

然而,

可视分析仍然面临着许多挑战,

例如数据准备代价高、交互响应高延迟、

可视分析高门槛和交互模式效率低.

为应对这些挑战,

研究者从数据管理、人工智能等视角出发,

提出一系列方法

以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.

系统性地梳理、分析和总结这些方法,

提出智能

数据可视分析的基本概念和关键技术框架.

然后,

在该框架下,

综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能

数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.

最后,

展望智能数据可视分析的未来发展趋势.

关键词:

数据可视化;

可视分析;

智能数据可视分析;

数据管理;

人工智能

中图法分类号:

TP311

中文引用格式:

骆昱宇,

秦雪迪,

谢宇鹏,

李国良.

智能数据可视分析技术综述.

软件学报,

2024,

35(1):

356–404.

.

cn/1000-9825/6911.htm

英文引用格式:

Luo

YY,

Qin

XD,

Xie

YP,

Li

GL.

Intelligent

Data

Visualization

Analysis

Techniques:

A

Survey.

Ruan

Jian

Xue

Bao/Journal

of

Software,

2024,

35(1):

356–404

(in

Chinese).

/1000-9825/6911.htm

IntelligentDataVisualizationAnalysisTechniques:ASurvey

1121

LUO

Yu-Yu,

QIN

Xue-Di,

XIE

Yu-Peng,

LI

Guo-Liang

1(Department

of

Computer

Science

and

Technology,

Tsinghua

University,

Beijing

100084,

China)

2(Department

of

Computer

Science,

Qinghai

University,

Xining

810016,

China)

Abstract:

How

to

quickly

and

effectively

mine

valuable

information

from

massive

data

to

better

guide

decision-making

is

an

important

goal

of

big

data

analysis.

Visual

analysis

is

an

important

big

data

analysis

method,

and

it

takes