大数据可视化发展综述
数据可视化文献综述
数据可视化文献综述数据可视化是一种流行的技术，能够将数据展现成图形，使之易于理解和分析。
随着数据的增加和复杂性的提高，对于数据可视化技术的需求越来越大。
本文将围绕数据可视化文献综述展开阐述。
第一步，在数据可视化的研究和应用中，最基础的问题是如何选择合适的数据表示方式。
[1] 在这方面，Barth et al.指出，直方图是一种常用的可视化方式，能够有效地展示数据分布情况。
他们进一步提出了一种新的支持交互的直方图设计，可以更加精细地呈现数据，以及对于不同参数的交互效果。
第二步，通过数据可视化，可以提高数据分析的效率。
Kumar等人的研究表明，在网络流量分析应用中，采用可视化的技术能够显著提高分析的效率[2]。
而Koulouri等人的研究，则着重于比较不同的数据可视化工具的使用体验，他们发现，工具的易用性和美观度对于用户的满意度至关重要[3]。
第三步，数据可视化不仅可以用于数据分析，也可以用于产品设计。
Li等人研究了如何将数据可视化应用于产品设计效果的评价，他们针对不同的产品，设计了不同的评价指标，证明了评价指标的重要性，并提出了一种基于统计建模的设计评价方法[4]。
第四步，最近的研究还着眼于利用深度学习技术来解决数据可视化中的一些问题。
例如，Ryan等人提出了一种基于GANs的图像生成方法，可以自动化地从文本数据中生成可视化效果，同时还有能力支持文本数据的分类和聚类分析[5]。
总之，数据可视化在应用和研究中都有着广泛的空间和前景。
它可以通过可视化的方式更好地呈现数据，提升数据分析和产品设计的效率和效果，还可以和深度学习等新技术结合，探索更多可能性。
相信在数据科学领域的未来，数据可视化的技术将会有越来越广泛的应用。
数据可视化分析综述
数据可视化分析综述随着大数据时代的到来，数据可视化分析在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据可视化分析进行综述，包括发展历程、方法、应用场景和未来发展方向等方面。
一、数据可视化分析的发展历程数据可视化分析起源于20世纪80年代，当时主要应用于商业领域。
随着计算机技术的不断发展，数据可视化分析逐渐扩展到其他领域，如科学、工程、医学、社会学等。
在大数据时代，数据可视化分析显得尤为重要，已经成为人们理解和解释数据的重要手段。
二、数据可视化分析的方法数据可视化分析的主要方法包括数据采集、数据预处理和数据可视化的实现方法。
1、数据采集数据采集是数据可视化分析的第一步，其主要目的是收集和整理需要进行分析的数据。
数据采集的方法有很多，包括调查问卷、数据库查询、API接口等。
2、数据预处理数据预处理是对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，以便于进行后续的可视化分析。
数据预处理的方法包括数据清理、数据变换、数据归一化等。
3、数据可视化的实现方法数据可视化的目的是将数据以图形或图像的形式呈现出来，以便于人们理解和分析。
数据可视化的实现方法包括图表法、图像法、动画法等。
其中，图表法是最常用的方法之一，如柱状图、折线图、饼图等。
三、数据可视化分析的应用场景数据可视化分析在各个领域中都有着广泛的应用，下面介绍几个典型的应用场景。
1、商业领域在商业领域中，数据可视化分析被广泛应用于市场分析、营销策略制定、财务管理等方面。
通过数据可视化分析，企业能够更好地理解市场和客户需求，制定更为精准的营销策略，提高财务管理效率。
2、科学领域在科学领域中，数据可视化分析被广泛应用于气象预报、医学成像、物理模拟等方面。
通过数据可视化分析，科研人员能够更好地理解和解释科学现象，加快研究进程。
3、工程领域在工程领域中，数据可视化分析被广泛应用于建筑设计、桥梁结构分析、能源优化等方面。
通过数据可视化分析，工程师能够更好地理解建筑结构和桥梁的受力情况，优化设计方案，提高能源利用效率。
大数据平台的数据可视化及分析
大数据平台的数据可视化及分析随着信息技术的不断发展，数据在我们的生活和工作中变得越来越重要。
大数据平台作为信息化建设不可或缺的一环，其数据可视化及分析功能也越来越受到关注。
一、大数据平台的数据可视化大数据平台的数据可视化就是将数据转化为图表、视觉化的形式，以便更清晰地展现数据所代表的信息和关系。
数据可视化的目的是为了让用户能够更好地理解和处理数据，比如帮助企业管理人员更好地分析数据，以便制定更好的管理策略和决策。
数据可视化的形式很多，比如折线图、柱状图、饼图、散点图、地图等。
具体的可视化形式要根据数据的特点和展示目的进行选择。
同时，在设计可视化界面时，还要考虑数据的呈现方式，比如数据的颜色、字体等。
二、大数据平台的数据分析大数据平台的数据分析是指根据数据进行统计、分析和预测的过程。
数据分析可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析三种。
其中，描述性分析主要是对数据进行汇总、数据清洗、数据分组等处理以便形成数据报告。
诊断性分析则是用来发现数据分布中的问题，以便更好地解决这些问题。
预测性分析则是利用数学模型和算法对数据进行预测，从而帮助企业将未来的业务进行预测和规划。
数据分析的过程中，需要借助多种工具和技术，比如SQL、hadoop等数据处理工具。
另外，数据分析还需要对数据科学的理论和研究进行深入应用。
因此，数据分析的人才需求也越来越高。
三、大数据平台的数据可视化与分析的关系数据可视化与分析是密切相关的。
数据可视化的最终目的是为了分析数据。
通过数据可视化，用户可以更清晰地看到数据的模型和特点。
而数据分析则更深入地分析数据中内容，找到数据中的规律和问题。
因此，大数据平台需要将数据可视化与分析相结合，以便更好地服务于企业需求。
数据可视化不仅可以展示数据，而且可以帮助分析员更加容易地理解数据，从而更好地展开数据分析。
四、大数据平台数据可视化与分析的应用场景1. 应用在商务、金融等领域，帮助企业分析市场趋势，评估市场潜力，从而制定销售策略和商业计划。
大数据可视化技术
提升工作效率
可视化技术能够将复杂的数据以 简单的方式呈现，帮助用户更快 地处理和分析数据，提高工作效 率。
大数据可视化的历史与发展
历史
大数据可视化技术的发展可以追溯到20世纪80年代，随着计算机技术的不断发展，可视化技术也在不断进步。
发展
目前，大数据可视化技术已经越来越成熟，应用也越来越广泛。未来，随着技术的不断发展，可视化技术将更加 智能化、自动化和个性化。
特点
可视化技术能够将复杂的数据以直观 、易懂的方式呈现出来，帮助用户更 好地理解数据，发现数据中的规律和 趋势。
大数据可视化的重要性
提高理解能力
可视化技术能够将大量数据以直 观的方式呈现，帮助用户更好地 理解数据，发现数据中的规律和 趋势。
辅助决策制定
可视化技术能够将数据中的信息 以直观的方式呈现，帮助决策者 更好地制定决策。
ECharts支持多种数据格式， 如JSON、CSV等，可以通过 简单的配置项实现复杂的数据 可视化效果，同时提供了丰富 的API接口，方便用户进行定 制和扩展。
D3.js
总结词
详细描述
总结词
详细描述
D3.js是一款用于制作数据驱 动的文档的JavaScript库。
D3.js允许用户通过数据来操 作文档，使用HTML、SVG 和CSS等技术创建动态、交 互式的数据可视化效果。它 提供了丰富的API和工具， 可以帮助用户快速构建复杂 的数据可视化项目。
优化价格策略和制定促销计划，提高销售额和用户满意度。
案例二：社交媒体的用户行为数据可视化
要点一
总结词
要点二
详细描述
社交媒体平台通过大数据可视化技术，可以更好地了解用 户行为和喜好，优化产品设计和服务。
数据可视化分析综述
数据可视化分析综述
数据可视化是将数据以图表、图形、地图等形式展示出来，帮助人们更好地理解和分
析数据的方法。
通过数据可视化，人们可以从图形中直观地看到数据背后的规律和趋势，
提高数据分析的效果和准确性。
本文将对数据可视化分析进行综述，介绍其意义、方法和
应用。
数据可视化的意义在于，通过视觉化的方式来展示数据，可以帮助人们更快速、更直
观地理解数据。
相比于纯文字或数字的表述，数据可视化更能够激发人们的兴趣和注意力，提高数据的传递效果。
数据可视化还可以帮助人们发现数据中的隐藏规律和趋势，从而为
决策提供重要的依据。
数据可视化的方法包括图表、图形和地图等。
图表是数据可视化常见的方式，例如折
线图、柱状图、饼图等，通过各种不同的图表可以展示数据的不同特征和关系。
图形是对
数据进行艺术化处理后呈现出的图片，例如漏斗图、雷达图等，可以更加凸显数据的特点
和趋势。
地图是以地理空间为背景展示数据的方式，通过地图可以更直观地显示地理位置
和区域之间的差异。
数据可视化的应用广泛，包括商业分析、科学研究、市场营销等领域。
在商业分析中，数据可视化可以帮助企业更好地理解市场和客户，从而制定合理的营销策略。
在科学研究中，数据可视化可以帮助研究人员更好地理解实验结果和模型预测，进一步挖掘和发现新
规律。
在市场营销中，数据可视化可以帮助营销人员更好地了解用户需求和行为，制定个
性化的推广方案。
教育大数据可视化研究综述
教育大数据可视化研究综述郑娅峰1，赵亚宁2，白雪3，傅骞4+1.河南财经政法大学计算机与信息工程学院，郑州4500162.大连海事大学航运经济与管理学院，辽宁大连1160263.河南财经政法大学数学与信息科学学院，郑州4500164.北京师范大学教育学部教育技术学院，北京100875+通信作者E-mail:****************.cn 摘要：教育大数据可视化分析对于复杂教育规律的理解与挖掘具有重要作用，已成为当前教育信息科学研究领域的重要课题。
首先归纳了教育大数据的典型特征，从促进学生元认知发展、辅助教师监督学习过程及提升管理者科学决策水平三个角度介绍了教育大数据应用的最新研究成果，并简述了利用教育大数据实施可视化分析的基本流程。
然后重点对文本数据可视化、多维数据可视化、网络数据可视化、时间序列数据可视化以及地理空间数据可视化等五种主流的教育大数据可视化呈现方法进行特征描述，并给出具体的应用场景。
随后介绍了动态查询与过滤技术、可缩放/变形界面技术和多视图联动技术三个实施教育大数据可视化的关键交互技术方法。
最后依据最新研究动态，从多模态教育数据融合、人机交互、人机协同范式以及教育数据可视化设计的标准规范和评价体系四方面对教育大数据可视化未来研究方向进行了展望。
关键词：教育大数据;可视化分析;大数据可视化；数据融合；人机交互文献标志码：A中图分类号：TP434Survey of Big Data Visualization in EducationZHENG Yafeng 1,ZHAO Yaning 2,BAI Xue 3,FU Qian 4+1.School of Computer and Information Engineering,Henan University of Economics and Law,Zhengzhou 450016,China2.School of Shipping Economics and Management,Dalian Maritime University,Dalian,Liaoning 116026,China3.School of Mathematics and Information Science,Henan University of Economics and Law,Zhengzhou 450016,China4.School of Educational Technology,Faculty of Education,Beijing Normal University,Beijing 100875,China Abstract:Visualization analysis of big data in education plays an important role in understanding and mining com-plex educational rules,which has become an important topic in the field of educational information science research.This paper first summarizes the typical characteristics of big data in education,introduces the latest research results in the application of big data in education from three aspects:promoting students metacognitive development,assis-ting teachers to supervise the learning process and improving managers scientific decision-making level,and describes the basic process of visual analysis using big data in education.Then,this paper focuses on five mainstream visua-计算机科学与探索1673-9418/2021/15(03)-0403-20doi:10.3778/j.issn.1673-9418.2009014基金项目：国家自然科学基金（61907011）；河南省重点研发与推广专项（202102310314）。
数据可视化研究综述
数据可视化研究综述随着大数据时代的到来，数据可视化成为了一种重要的信息传递和分析方法。
本文将从数据可视化的定义、应用领域、技术手段以及未来发展趋势等方面进行综述，以帮助读者全面了解数据可视化的研究现状和未来发展方向。
一、数据可视化的定义数据可视化是指通过图表、图形、地图等可视化手段将抽象的数据转化为直观、易于理解的形式。
它能够帮助人们更好地理解和分析数据，从而发现数据中的模式、趋势和规律。
二、数据可视化的应用领域数据可视化广泛应用于各个领域，包括商业、金融、教育、医疗等。
在商业领域，数据可视化可以帮助企业分析销售数据、市场趋势和用户行为，从而制定更有效的营销策略。
在金融领域，数据可视化可以帮助投资者更好地了解市场走势和风险，进行风险管理和决策支持。
在教育领域，数据可视化可以帮助教育机构分析学生的学习情况和表现，从而实施个性化教育。
在医疗领域，数据可视化可以帮助医生分析患者的健康数据和病历，提供更准确的诊断和治疗方案。
三、数据可视化的技术手段数据可视化的技术手段主要包括图表、图形、地图和可交互式界面等。
图表是最常见的数据可视化形式，包括柱状图、折线图、饼图等。
图形则更加灵活多样，可以通过绘制点、线、面等来展示数据。
地图则适用于展示地理信息和空间分布，常用的地图类型包括热力图、散点图和流向图等。
可交互式界面则可以让用户自由地探索数据，通过选择、过滤和操作等方式进行交互。
四、数据可视化的未来发展趋势随着技术的不断进步，数据可视化的未来发展有以下几个趋势：首先，可视化技术将更加智能化，可以自动识别数据中的模式和趋势，提供更加精准的分析结果。
其次，虚拟现实和增强现实技术将与数据可视化相结合，提供更加沉浸式和直观的数据展示方式。
再次，数据可视化将更加注重用户体验，提供更加友好和直观的界面，方便用户进行数据探索和分析。
最后，数据可视化将与机器学习和人工智能等技术相结合，实现更加智能化的数据分析和决策支持。
数据可视化作为一种重要的信息传递和分析方法，在各个领域都有着广泛的应用。
大数据可视化个人总结
大数据可视化个人总结一、引言随着大数据时代的来临，数据已经成为我们理解世界的关键。
而数据可视化，作为数据驱动的最后一步，更是将复杂的数据转化为直观的图形，帮助我们洞察数据背后的故事。
在过去的一年中，我深入研究了大数据可视化的各种技术和工具，以下是我对此领域的个人总结。
二、大数据可视化的重要性大数据可视化将大量数据以直观、生动的方式呈现出来，帮助我们快速理解数据的内在联系和趋势。
它不仅提高了数据的可读性，也增强了数据的洞察力。
在商业决策、科研分析、教育等多个领域，大数据可视化都发挥着不可或缺的作用。
三、大数据可视化的技术发展近年来，大数据可视化技术取得了显著的进步。
从传统的图表到复杂的数据交互式可视化，技术的进步为数据呈现提供了更多的可能性。
数据可视化工具也变得越来越智能化，可以自动解读数据特征，为用户提供更精准的可视化方案。
四、实践经验与心得在过去的一年中，我通过实际项目体验了多种数据可视化工具和方法。
我发现在进行数据可视化时，不仅要考虑数据的特性，还要考虑观众的认知特点。
例如，对于大量的、复杂的数据，可能需要采用交互式的方式，让观众一步步深入探索。
而对于需要快速理解的数据，则应选择简洁明了的图表。
此外，我也发现数据可视化的过程也是数据清洗和整理的过程。
为了得到准确的可视化结果，我们需要对数据进行预处理，排除异常值和错误数据。
五、未来展望随着技术的进步，我期待大数据可视化将进一步发展。
未来的数据可视化可能会更加注重个性化，根据用户的偏好和需求提供定制化的可视化方案。
同时，随着人工智能技术的发展，数据可视化工具可能会更加智能化，能够自动解读数据并给出合理的可视化建议。
此外，随着物联网和边缘计算的普及，实时数据可视化也将会成为一个重要的研究方向。
六、结语大数据可视化是一个充满挑战和机遇的领域。
通过深入研究和实际操作，我不仅掌握了多种技术和工具，也对这个领域有了更深入的理解。
我期待在未来能够继续在这个领域深耕，为大数据的发展做出更大的贡献。
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数据的展示
We Feel Fine（我们感觉很好）根据来自 大量blog的统计结果，表现了人类的感情。
关联的展示
Musicmap（音乐地图）:他们创建了一个 页面，通过连接线表现音乐之间的关联。
网站的展示
UBrowser 是一个使用开源的概念模 型。Mozilla的渲染引擎Gecko的植入 实例：使用OpenGL在几何面上动态 渲染页面。
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/
Chart
图表
Flow
数据流
Hierarchy 层次结构
Time series 时间序列
Matrix
矩阵
Info-graphic 信息图形
Map
地图
Network
网络
大数据可视化的广泛应用
1.公司财务报表、销售统计 2.经济趋向、股票趋势 3.数据挖掘 4.电子地图 5.核磁共振、CT扫描 6.地质勘探、油气勘探 7.天气预报 8.人口普查 。。。。。。
大数据可视化方法
传统的数据可视化： 我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等。
现代的数据可视化： 面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务 报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据 等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。
概念图
Trendmap 2007
新闻的展示
Newsmap（新闻地图）是google新闻 聚合器上实时的新闻反馈的可视化呈 现。数据块的大小对应了新闻受欢迎 的程度。
2.数据存储技术 大数据是云计算的延伸，云服务及其应用的 出现深刻地影响了超大规模数据库与存储社 区。
3.并行计算
并行处理可以有效地减少可视计算所占用的 时间，从而实现数据分析的实时交互。
大数据可视化分析方法
4.可视化分析算法 大数据的可视化算法不仅要考虑数据规模， 而且要考虑视觉感知的高效法，需要引人创 新的视觉表现方法和用户交互手段。
需要较高的时效性和挖掘分析速度
数据可视化的定义
利用计算机图形学和图像处理技
术，将数据转换为图形或图像在
屏幕上显示出来，并进行各种交
互处理的理论、方法和技术
狭义
数据可视化
广义
指一切能够把抽象、枯燥或难 以理解的内容，包括看似毫无 意义的数据、信息、知识等等 以一种容易理解的视觉方式展 示出来的技术
技术
1，基本工具
Moojnn
• 数据源：Excel,MySQL,SQL,DB2等 • /
GeoFlow
• 数据源：l数据 • /
OSM
• 自由地理数据 • /
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
过程
是指将大型数据集中的数 据以图形图像形式表示， 并利用数据分析和开发工 具发现其中未知信息的处 理过程
数据可视化的几个基本概念
数据空间：由n维属性和m
个元素组成的数据集所构
我们身处一个大数据的时代!
大数据的特点(4V)：
1.Volume 数据量庞大 KB-MB-GB-TB-PB-EB-ZB
2.Variety 类型多样化 各种不同的数据类型：日志文件、音频、视频、
图片、地理位置信息、专业数据 3.Value 价值密度低/价值高
庞大的数据量中价值密度低，但经过分析挖掘 会得出很高价值的信息 4.Velocity 时效性要求高
行业PPT模板：/hangye/ PPT素材下载：/sucai/ PPT图表下载：/tubiao/ PPT教程： /powerpoint/ Excel教程：/excel/ PPT课件下载：/kejian/ 试卷下载：/shiti/
5.用户界面与交互设计 用户驱动的数据简化、可扩展性与多级层次、 异构数据融合、交互查询中的数据概要与分 流、表示证据和不确定性、时变特征分析、 设计与工程开发等。
大数据可视化实现技术
HTML5 canvas; SVG; webGL; flash & actionscript; R; …
1，基本工具（拖拽式） 2，进阶工具（编程式）
大数据可视化技术
概念： 是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图 形或图像在屏幕上显示出来，并利用数据分析和开发工具 发现其中未知信息的交互处理的理论、方法和技术。
特点： 交互性； 多维性； 可视性。
大数据可视化分析方法
1.原位交互分析技术 在进行可视化分析时，将在内存中的数据尽 可能多地进行分析称之为原位交互分析。
大数据可视化的广泛应用
英国航班目的地统计
大数据可视化的广泛应用
世界软饮料品牌架 构极其市场份额
大数据可视化的广泛应用
中国接收海外侨胞汇 款统计
大数据可视化的广泛应用
世界互联网星际图
大数据可视化的广泛应用
CT机扫描患者三 维剖面图
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/
1，基本工具
1.1.1 Moojnn实例
1，基本工具
1.1.2 步骤 1. / 2. 注册登录 3. 建立新工程，导入目标数据库
4. 预览数据
5. 选择合适的图标展示数据：柱状图，饼图等，蜘蛛图等
1，基本工具
1.2.1 GeoFlow 介绍
微软2013年发布的3D可视化工具 运行平台：加载项形式运行在Excel上 版本：支持版本 Excel 2013（带 office 365 ProPlus）或 Office Professional Plus 2013 功能：用户创建、浏览应用到数字地图上的时间敏感型数据并与之交互 最多数据条：100万 可视化类型：立柱型、类似热图的二维斑块、气泡图
行业PPT模板：/hangye/ PPT素材下载：/sucai/ PPT图表下载：/tubiao/ PPT教程： /powerpoint/ Excel教程：/excel/ PPT课件下载：/kejian/ 试卷下载：/shiti/
2，进阶工具
2.1.1 Processing 介绍
目的： 将电子艺术的概念介绍给程序设计师 语言： JAVA，但语法简单并增加许多人性化设计 主要方法： setup{}, draw{} 适用平台： 本机，Java Applet
2，进阶工具
2.1.1 Processing 界面
2，进阶工具
2.2.1 R project
同的维度观察数据，从而
对数据进行更深入的观察
和分析。
数据可视化的理论模型
数据变换将原始数据转换为数据表形式（数据规范化）; 可视化映射将数据表映射为可视化结构，由空问基、标记、
以及标记的图形属性等可视化表征组成（构建可视化结构）; 视图变换则将可视化结构根据位置、比例、大小等参数设置
显示在输出设备上（可视化输出）
1，基本工具
1.2.2 GeoFlow图标
1，基本工具
1.2.3 GeoFlow实例
1，基本工具
1.3.1 OpenStreetMap（救援任务2010年海地大地震）
2，进阶工具
Processing processing https:///
R project R项目 https:///
依附计算机技术的发展换发新 的生命
多维度数据分析
北京
上海
广州
深圳
第一 第二 第三 第四 季度 季度 季度 季度
食品 衣服 鞋子 电器
常用的图表类型
折线图 柱状图 饼图 雷达图（蜘蛛网图） 气泡图 圆环图 面积图 条形图 散点图
我们可以发现很多经典的 统计图表都体现了多维数 据分析的思想
常用的数据可视化形式
Processing
• processing • https:///
R project
• R项目 • https:///
大数据可视化面临的挑战
数据多样性
数据产生速度快
数据量过大 匹配人的心理映 像和认知规律
动态化问题
数据可视化发展历程
可视化思想的起源 (15世纪—17世纪)
数据可视化的孕 育时期(18世纪)
数据可视化早期探索时期
数据可视化初步发展
数据图形的出 现(19世纪前半 叶)
数据统计得到重视
第一个黄金时 期(19世纪中、 末期)
图形图表广泛应用
低潮期(20世纪 前期)
没有实质性进展
新的黄金时期 (20世纪中末期 至今)
3，方法小结
Moojnn
• 数据源：Excel,MySQL,SQL,DB2等 • /
GeoFlow
• 数据源：Excel数据 • /
OSM
• 自由地理数据 • /
1
成的多维信息空间
数据可视化
数据分析：指对多维数据 进行切片、块、旋转等动
3
作剖析数据，从而能多角
度多侧面观察数据
数据开发：利用一定的算
法和工具对数据进行定量
2
的推演和计算
基本思想：将数据库中每
4
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