| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要工作和创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 数据分析及可视化分析技术介绍 | 第13-23页 |
| 2.1 大数据处理技术简介 | 第13-15页 |
| 2.1.1 大数据分析技术 | 第13-14页 |
| 2.1.2 大数据分析工具 | 第14-15页 |
| 2.2 数据分析技术简介 | 第15-18页 |
| 2.2.1 数据降维处理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 数据挖掘常用方法 | 第17-18页 |
| 2.3 可视分析技术简介 | 第18-23页 |
| 2.3.1 可视分析的理论基础 | 第18-19页 |
| 2.3.2 高维数据可视化技术 | 第19-20页 |
| 2.3.3 可视化模型技术 | 第20-21页 |
| 2.3.4 可视化模型推荐技术 | 第21-23页 |
| 第三章 启发式可视化分析 | 第23-28页 |
| 3.1 启发式思想 | 第23-24页 |
| 3.2 启发式可视分析方法 | 第24-26页 |
| 3.2.1 方法的提出 | 第24页 |
| 3.2.2 方法基本特征 | 第24-25页 |
| 3.2.3 与探索式数据分析的关联 | 第25-26页 |
| 3.3 应用价值分析 | 第26-28页 |
| 3.3.1 与其他模型的对比 | 第26-27页 |
| 3.3.2 应用意义 | 第27-28页 |
| 第四章 可视化分析系统构建设计 | 第28-53页 |
| 4.1 系统需求分析 | 第28-32页 |
| 4.1.1 启发式分析的实践方式 | 第28-29页 |
| 4.1.2 系统功能层次划分 | 第29-30页 |
| 4.1.3 系统功能细化需求 | 第30-31页 |
| 4.1.4 系统业务流程 | 第31-32页 |
| 4.2 系统框架与核心功能模块设计 | 第32-50页 |
| 4.2.1 模块关系概述 | 第32-33页 |
| 4.2.2 数据获取与解析模块设计 | 第33-36页 |
| 4.2.3 基于Hadoop的大规模数据处理模块的实现 | 第36-37页 |
| 4.2.4 数据特征与质量分析模块设计 | 第37-42页 |
| 4.2.5 可视化模型推荐模块设计 | 第42-46页 |
| 4.2.6 可视化算法设计 | 第46-50页 |
| 4.3 系统界面交互设计 | 第50-53页 |
| 4.3.1 系统前端交互方式设计 | 第50-53页 |
| 第五章 可视分析系统功能实现与展示 | 第53-71页 |
| 5.1 开发环境构建 | 第53页 |
| 5.2 数据分析子系统的实现 | 第53-59页 |
| 5.2.1 数据解析模块 | 第53-54页 |
| 5.2.2 基础数据分析模块 | 第54-57页 |
| 5.2.3 可视化模型推荐 | 第57-59页 |
| 5.3 可视化模型构建实现 | 第59-62页 |
| 5.3.1 D3.js构建可视化图形 | 第59-60页 |
| 5.3.2 可视化图形的配置 | 第60-61页 |
| 5.3.3 可视化图形的交互 | 第61页 |
| 5.3.4 成果分享 | 第61-62页 |
| 5.4 启发式分析过程测试 | 第62-71页 |
| 5.4.0 测试数据集 | 第62-63页 |
| 5.4.1 系统界面与用户管理 | 第63页 |
| 5.4.2 数据导入与启发式分析测试 | 第63-64页 |
| 5.4.3 可视化模型推荐功能测试 | 第64-68页 |
| 5.4.4 数据分析成果展示与分析 | 第68页 |
| 5.4.5 系统可用性测评 | 第68-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 现有工作总结 | 第71页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76页 |