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可视化数据挖掘技术的研究与实现
随着数据的爆炸式增长，数据挖掘越来越受到重视。然而，仅仅靠数据挖掘并不能真正帮助人们理解和掌握数据。因此，可视化数据挖掘技术相应地应运而生。可视化数据挖掘技术可以让人们利用图形和动画等图像方式来展示和分析数据，同时保留数据的本质信息。为了更全面的探讨可视化数据挖掘技术，本文将从以下几个方面进行论述：
一、可视化数据挖掘的意义
数据挖掘的目的无非就是从大量数据中挖掘出有价值的信息。然而，人们的认知方式有其固定的局限性，同时数据量和数据结构的复杂性也给数据挖掘带来诸多挑战。那么，通过可视化技术，我们可以直观、可交互的展示和处理数据，进而提高人们的认知效率。同时，可视化技术应用广泛，比如金融、医疗、教育等行业均可以应用此技术进行数据的分析和可视化。
二、可视化数据挖掘的方法
当前，可视化数据挖掘技术有两种主流方法：可视化与数据挖掘的分离和可视化与数据挖掘的融合。
1.可视化与数据挖掘的分离
可视化与数据挖掘的分离模式需要先通过数据挖掘技术进行数据的处理，然后再通过可视化技术进行数据的可视化。整个过程主要分为数据介绍和数据可视化两个阶段。数据介绍中，通过统计学和数据挖掘方法对数据进行处理，整理出有用信息；数据可视化中，根据用户需求，将处理后的数据以形式图/图例的形式依据空间、颜色等方式，将数据进行可视化处理。
2.可视化与数据挖掘的融合
可视化与数据挖掘的融合模式，是将数据挖掘和可视化技术的优势进行结合，一起用来进行数据挖掘和可视化操作。这种模型中，首先需要利用数据处理和数据挖掘技术为数据进行预处理和抽象化，接着将挖掘后的信息可视化处理，利用可视化技术直观的呈现出来，然后再进行人机互动式的数据挖掘。这种方法，当然需要有相应的工具辅助，如当前主流的Tableau、D3.js、R/GGplot2、Gephi等数据挖掘和可视化平台。
三、可视化数据挖掘技术的应用
1.可视化数据挖掘技术在金融行业中的应用
随着经济发展，金融数据的产生量越来越庞大，金融公司需要将这些数据正确的作出相应的分析和预测工作，以制定最佳的金融策略。但经典的统计学分析方法往往无法满足这种需求。因而，金融公司现在越来越倾向于使用可视化数据挖掘技术来进行数据的可视化展示和处理，以实现更全面更精确的金融预测。
2.可视化数据挖掘技术在医疗行业中的应用
医疗行业的数据涵盖面相当广，治疗方法也千差万别，需要通过数据的分析和挖掘来搜集与演示各种治疗方案的效果，以制定最适合的治疗方案，而可视化数据挖掘技术正是能够满足这些要求的一种技术手法。
3.可视化数据挖掘技术在教育行业中的应用
教育行业中的数据分析和挖掘的应用已经相当普遍。教育工作者利用可视化技术将学生学习情况和考试成绩等数据进行可视化处理，从而更好的了解每个学生的学习优劣，帮助学生更好地进行学习和调整学习方向。
四、可视化数据挖掘技术的发展趋势
目前，可以看出可视化数据挖掘技术的应用和发展速度是越来越快的，但这种趋势将会在未来继续。未来可视化数据挖掘技术将会在以下几个方面进行发展：
1.颜色和形式的创新
颜色和形式是数字信息可视化的基本要素。由于颜色和形式的多样化，可视化数据挖掘技术也在不断向着更人性化和更生动的方向发展着。
2.可视化和软件的深度融合
之前提到过，当前可视化数据挖掘技术中，往往需要使用第三方的工具，这种方式存在一定局限性。未来软件将会更方便地实现可视化操作，从而更好地促进数据的分析。
总之，可视化数据挖掘技术作为一种重要的解决方案，将继续在不同的领域发挥重要作用。在不断的技术革新中，相信可视化数据挖掘技术将促进人们对数据的解析和认知，为数据分析提供更为优秀的解决方案。