表1 数据可视化技术汇总
（1）文本可视化将文本中复杂的或者难以通过文字表达的内容和规律以视觉符号的形式表达出来，同时向人们提供与视觉信息进行快速交互的功能，使人们能够利用与生俱来的视觉感知的并行化处理能力快速获取大数据中所蕴含的关键信息[13] 。截止到目前，文本可视化较为常用的是标签云（Tag Cloud）技术 。标签云通过统计文本中词语的出现频率，按照一定的顺序和规律展现出关键词，如用颜色深浅或字体大小区分关键词的重要性 。最初的标签云采用简单的水平排放的方式，但无法高效利用可视化布局空间；随后出现的Wordle标签云使标签云更紧凑，TagCrowd和Tagul给标签云提供了中文编码的能力，并添加了标签的轮廓 。但是标签云仍有局限性，其仅对文本中的高频词汇按照逻辑顺序进行布局排列，并没有提供帮助上下文理解的可行性办法[14] 。
（2）网络可视化是大数据可视化的重要分类之一，通过对于点、线、面基本元素的运用组织出多种可视化图像，揭示人类无法感知的复杂数据结构[9] 。网络可视化技术可以分为静态网络可视化和动态网络可视化 。静态网络可视化技术包括节点-边可视化、空间填充法，其中节点-边可视化是图可视化的主要形式，空间填充法适用于具有层次特征的图 。由于网络数据体量巨大且结构复杂，静态的可视化图像往往会丢失数据关系的细节，动态网络可视化通过动态快照的方式获取数据变化[15] 。动态网络可视化中应用广泛的是动态视频流可视化 。
（3）时空数据可视化是对带有时间标签与地理位置的数据可视化，以展示其随时间和空间所发生的行为变化[16] 。时空数据可视化的一种典型方法是流式地图，即将时间事件流和地图进行融合，其中时间事件流是采用堆叠的语义流来表达多个变量随时间演化的过程 。由于地理位置具有的三维特征，时空立方体通过在2D平面地图的基础上绘制实体或叠加属性，直观展示空间信息，如在三维虚拟城市地图中的路线或地标建筑[17] 。
（4）高维数据可视化指对具备两个或两个以上属性的数据对象进行可视化的过程 。高维数据可视化可分为空间映射法和图标法 。空间映射法包括散点图、表格透视、平行坐标、降维，图标法包括星型图、雷达图 。典型的高维数据可视化方法是散点图和平行坐标 。散点图是将抽象的数据对象映射到二维坐标表示的空间，整个数据集在空间中的分布反映了各维度间的关系以及数据集的整体特性[18] 。平行坐标技术采用相互平行的若干个坐标轴，每个坐标轴代表数据的一个属性维度，而每个数据对象则对应一条穿过所有坐标轴的折线 。
数据可视分析技术的目标是使数据分析过程透明化，结合了可视化、人机交互和自动分析技术[19] 。数据可视分析包括分析推理技术、视觉呈现和交互技术、数据表示和转换技术、产生传播分析结果技术4部分核心技术 。本文聚焦于数据可视化中的交互技术 。
数据可视化交互指用户通过与可视化系统之间的互动，加深数据理解的过程 。互动可以有多种表现形式，包括选择变量、选择时间段、调整可视化元素（如字体、颜色）等 。数据可视化交互不仅让用户自主选择数据对象及合适的可视化方法，也提升了大规模、复杂多维、动态变化和地理空间的可视化效果 。
常见的数据可视化交互操作包括导航、过滤、关联等（见表2） 。导航技术指在受限空间内，通过调整视角的方式选定视点，并显示可见数据，包括平移、缩放和旋转3种基本操作；过滤技术指通过设置过滤条件进行整体数据视图内的信息筛选，并动态展示过滤效果；关联技术指用动态可视化的方式展现数据之间的关联 。

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