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2.1.1 GEPHI的安装 6
2.1.2 GEPHI的基本结构单元和使用 6
2.2 D3.JS的简要介绍 11
2.2.1 D3.JS的安装 11
2.2.2 D3.JS的部分API和使用 12
2.3 本章小结 13
3 TWITTER数据的分析与筛选 14
3.1 TWITTER数据的分析 13
3.1.1数据类型的分析 14
3.1.2 数据语言的分析 14
3.2 数据的筛选和挖掘 14
3.3 本章小结 16
4 可视化成果的展示与分析 16
4.1 GEPHI的成果展示与分析 16
4.1.1 方案介绍 16
4.1.2 GEPHI的成果展示 16
4.1.3 GEPHI的成果分析 22
4.2 D3.JS的成果展示与分析 24
4.2.1 方案介绍 24
4.2.2 D3.JS的成果展示 24
4.2.3 D3.JS的成果分析 27
4.3 本章小结 28
结 论 29
致 谢 30
参考文献31
1 绪论
1.1 数据可视化概述
1.1.1 数据可视化的基本概念
可视化（Visualization）就是一种利用计算机图形学技术与图像处理技术，在屏幕以图像或者图形的形式将数据显示出来，并且对数据做出交互式处理的方法、理论和技术。【1】可视化涉及到计算机图像处理、计算机视觉、图形学、计算机辅助设计等多个领域，【2】正在日益发展成为一种进数据处理、数据分析与数据表示等一系列问题的综合技术。【3】以图形和图像为主要方式的可视化技术正是作为目前正在飞速向前发展的虚拟现实技术的有力依托。【4】
而数据可视化则是作为一种以视觉表现形式为主的对于数据的一种研究；【5】其中，作为一种以某种概要形式抽提出来的信息，这种数据的视觉表现形式被定义，包括各种属性和变量所对应的相应的信息单位。【6】
1.1.2 数据可视化的主要宗旨
数据可视化主要旨在借助于图形化的手段，清晰并且有效地进行沟通并且传达信息。【7】但是，这并不能就意着，数据可视化就一定会因为要实现它的功能用途而令人感到枯燥并且乏，或者是仅仅是为了看上去绚丽多彩而变得极端复杂。为了能够有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观高效地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集进行深入洞察。然而，设计人员往往也并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。【8】
数据可视化与信息可视化、科学可视化、统计图形以及信息图形密切相关。当前，在开发、教学和研究等领域，数据可视化是一个极为关键而且及其活跃的一个方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较为年轻的信息可视化领域的统一。【9】
1.1.3 数据可视化的使用范围
根据数据可视化的适用范围的不同，存在着各种不同的划分方法。一个常被关注的焦点就是信息是如何呈现出来的。【10】例如，迈克尔•弗兰德利提出了数据可视化的两个主要的组成部分：统计图形和主题图。Frits H. Post从计算机科学的视角，将这一领域划分为如下所示的多个子领域：
1） 可视化算法与技术方法
2） 立体可视化
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