以及信贷 类型是否符合企业的记 录。对 于一些 偏离长条的行为进行记录并标记 ，借助 可视化
的数据挖掘过程 ，决策 者能够更加准确 的掌握
是 否 能够 放 贷 于 该个 人 或 企 业 。 ４ 总结
１可视 化及 数据 挖掘 的含义
所 谓 的 可 视 化 ，也 就 是 指 人 借 助 视 觉 观 察
Ｄ ａ ｔ ａ Ｂ ａ ｓ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ・ 数据库技术
可视化数据挖掘技术
文／ 黄 凤
由上 述分 析可 以发 现，可 视化 技术 与数
有平行坐标法与投影追踪等 ４ 、 面 向像素技术。
面 向像 素 技 术 主 要 是 分 析 像 素 点 在 屏 幕 当 中 的
可视化结 果能够 便于人们理解和记忆，并且对 于信 息的表达方式、处理方式是其他方式无法 替代 的。 可视化技术普遍是 以人所习惯的 图形、 图像为工 具融入 到信息处理技术当中，主要是
来 ，让用户看懂 ，这也是为知 识分析师 、企业 信息，从 而逐渐 降低企业 的竞 争力 。此外 ，伴 管理者提供更多依据进行决策和分析。 随着 信 息技 术与 计 算 机 技 术 的不 断 发 展 ，数 据
分布状况 ，其能对于一些数据量庞大的数据库 进行细致 的分析 ，进而获得数据的整体结构和 分布状况 。 因为面 向像素技术分析 的是像素点，
所 以其 能 够 按 照 分 析 目标 的 不 同 ， 选 择 不 同 的 管道技术 。
性 和拓 展 性。 随着信 息的 不断增 多，如 何快 速 、准确 的提 取 有使 用价值 的信 息，成 为 分析可视化
信贷欺骗 的发生 ，从而提高信贷企业的经济利
益 。借助可视化数据挖掘技术，应用异常检测
与人工神经网络 的方式检测信贷 申请的过程， 并借助 Ｃ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ 软件对所获得的数据库进 行
统一性分析和记录，对具备信贷欠款和 拖欠 的 信贷人统计到一起，并在信用贷 款的申请中计 算其可能存在的信用欺骗度，首先，是多次申 请信贷的记录；其次，个人或企业的经济状 况
视化方式展现 出来 ，例如 将结 果通过 树形图形 展现 出来 ，从而 为数据使 用者提供更加真实、 可靠 、完整 的数据分析结 果。普遍状况 下，数 据挖掘 的结 果抓 哟分为 分类与关联两 种，其都 是 以人类视觉能容 易接 受的方 式展现 ：流程 的 可视化 。数据挖掘 的流程 可视化 最终 目的是将 数据挖掘 的整个过程 以某种可视化方 式显示 出
将信 息化数 据以更加直观的方式让人所接受和
理 解 。通 过 仿 真化 、 形 象 化 、 模 拟 化析
可视 化数 据挖 掘 的主要技 术 主要 是 以下 四种 ：１ 、标准 ２ Ｄ与 ３ Ｄ技术 。这一技术主要
挖掘技术必然会 随之创新 ，对此 ，就必须相关 工作 者及 时掌握社会上全新 的数据挖掘技术 ，
【 关键词 】可视化 数据挖掘 技术分析
挖 掘主要有三个阶段，数据准备、模型生成 、
知 识 使用 以 及 流程 可 视 化 。
数据 准备：数据 的准备阶段主要是借助可
传 统 的数 据 挖 掘 技 术 在 应 用 过 程 中 ，应 视 化数据 挖掘技术将数据预处理的过程展现 出 来，简单而言，就是将复杂、大量的原始数据 用者是无法观察 到数据挖掘 的过程 ，只能够 获 通 过某种规律进行展现和规划 ，这里所致的可 得结果 ，在数据分析与挖掘 的过程 中使用者 并 视化技术主要是包括数据的转换、丢失值得处 不能直观的观察过程 ，其往往 会导致使用者更 理、 数据 的裁剪 以及数据 的采样等；生成模型： 与单一性 的分析数据挖掘结果 ，失去数据挖掘 生成 模型这 一过程中主要是将 目标数据库通过 的 意 义 。 可 视 化 数 据 挖 掘 技 术 结 合 了计 算 机 与 数据 挖掘 操作技术细化数据挖掘每一个细节、 用 户 的视 觉 感 受 ，是 一 种 能够 直 观 观 察 的数 据 过程 ，并将 其展 现出来。其中主要包括模型的 挖 掘方式 ，在数据挖掘过程为用户提供直观性 选 择、参 数的设计、数据的训练集、数据的挖 的信息数据 ，便于用户交互流量数据 ，从而 极 掘细节 以及 结果的储存 等过程；数据使用。在 大程度提升数据挖掘的效率、 准确性、 有效性 ， 数据使用这 一阶段中，可视化数据挖 掘技术的 获得 更有 使用价值 意义的数据 结果。 操作 目的主要是把数据挖掘 的结果通 过某种 可
并在 思维中形成客观事物影像的过程 ，这是一 种 心智处理的过程。可视化能够提升人们对事
综上所述 ，在大数据时代环境下，做好数 据 挖掘工作有着 非常明显的作用和意义 ，假设 如果无法完成 良好的数据挖掘技术工作 ，便无 法 展现大数据 的优 势，导致缺 乏针对性 的数据
物 的观察准确性并形成一个完整 的整体概念 。
伴 随着科 研技 术 的 不断发展
以 及 社 会 的 不 断 创 新 ， 网络 信 息 技 术 强化 了社 会信 息 交流 的流 畅
据挖掘技术本质上是两个不 同的领域 ，但是都 与计算机技术有一定程度的关联性 。数据挖掘 的过程需要可视化技术的支持 ，可视化分析本
身 也 是 数 据 挖 掘 的 一 个 过 程 。其 中 ，可 视 化 主
数据挖掘技 术。
要是指将 某一些无法看见的或抽象的事物通过 要是采用计算机创建相应的图形，从而理解哪
能够看见的图像或图形可视化 出来 ；可视化主 排列方式 ，其应用方式主要是递归技术与数据 些大量、复杂、无需的数据信息 。可视化数据
例如 ，在信贷方面的应用 中，信贷数据的 挖掘和普通数据挖掘不相同，主要是统计和挖 掘一些信用度较高的用户。金融行业 的信贷欺 骗行为不断增多 ，这也为可视化数据挖掘技术 的应用提供 了更多的空间，借助挖掘 技术防止