| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外可视化的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内可视化的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 可视化混乱的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 可视化海量税务数据的问题分析 | 第14-16页 |
| 1.4 主要研究内容和预期研究成果 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 可视化的相关研究 | 第19-29页 |
| 2.1 可视化方法概述 | 第19-21页 |
| 2.2 可视化技术的分类 | 第21-25页 |
| 2.2.1 基于几何的技术 | 第21-22页 |
| 2.2.2 面向像素的技术 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于图标的技术 | 第23页 |
| 2.2.4 基于层次的技术 | 第23-24页 |
| 2.2.5 基于图形的技术 | 第24-25页 |
| 2.3 平行坐标可视化 | 第25-28页 |
| 2.3.1 平行坐标可视化原理 | 第26-27页 |
| 2.3.2 平行坐标可视化工具 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于混乱度分析的海量税务数据可视化 | 第29-49页 |
| 3.1 研究概述 | 第29-30页 |
| 3.2 混乱的概念及度量 | 第30-33页 |
| 3.2.1 混乱的概念 | 第30-32页 |
| 3.2.2 混乱的度量 | 第32-33页 |
| 3.3 基于混乱度分析的可视化方法框架 | 第33-34页 |
| 3.4 缺失值填充 | 第34-42页 |
| 3.4.1 缺失值填充的方法 | 第34-37页 |
| 3.4.2 混合型数据转换成数值型数据 | 第37-42页 |
| 3.5 维度排序处理 | 第42-46页 |
| 3.5.1 离群点的定义 | 第42-43页 |
| 3.5.2 离群点的计算 | 第43-45页 |
| 3.5.3 最佳维度顺序分析 | 第45页 |
| 3.5.4 维度重排序算法 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-49页 |
| 第4章 基于混乱度分析的海量税务数据可视化系统及实现 | 第49-59页 |
| 4.1 系统设计目标 | 第49页 |
| 4.2 可视化系统的体系结构 | 第49-50页 |
| 4.3 海量税务数据可视化系统的功能实现 | 第50-58页 |
| 4.3.1 开发平台 | 第50页 |
| 4.3.2 系统工作流程 | 第50-52页 |
| 4.3.3 缺失值填充模块的实现 | 第52-53页 |
| 4.3.4 混合型数据转换为数值型数据模块的实现 | 第53-55页 |
| 4.3.5 离群点计算模块的实现 | 第55-56页 |
| 4.3.6 维度排序模块的实现 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 实验设计及结果分析 | 第59-65页 |
| 5.1 数据集的选取 | 第59页 |
| 5.2 实验衡量标准 | 第59-60页 |
| 5.3 实验方法 | 第60页 |
| 5.4 可视化效果及分析 | 第60-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |