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红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇一
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红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇三
把光标放在引用参考文献的地方，在菜单栏上选“插入|脚注和尾注”，弹出的对话框中选择“尾注”，点击“选项”按钮修改编号格式为阿拉伯数字，位置为“文档结尾”，确定后word就在光标的地方插入了参考文献的编号，并自动跳到文档尾部相应编号处请你键入参考文献的说明，在这里按参考文献著录表的格式添加相应文献。参考文献标注要求用中括号把编号括起来，以word2007为例，可以在插入尾注时先把光标移至需要插入尾注的地方，然后点击引用-脚注下面的一个小箭头，在出现的对话框中有个自定义，然后输入中括号及数字，然后点插入，然后自动跳转到本节/本文档末端，此时再输入参考文献内容即可。
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红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇四
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红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇五
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在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。
征引过的文献在注释中已注明，不再出现于文后参考文献中。
按照字面的意思，参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。
文后参考文献是指：“为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源。
根据《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范（试行）》和《中国高等学校社会科学学报编排规范（修订版）》的要求，很多刊物对参考文献和注释作出区分，将注释规定为“对正文中某一内容作进一步解释或补充说明的文字”，列于文末并与参考文献分列或置于当页脚地。
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红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇十一
撰写文献综述通常出于某种需要，如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等，所以文献综述的选题，作者一般是明确的，不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广，题目可大可小，大到一个领域、一个学科，小到一个方法、一个理论，可根据自己的需要而定。初次撰写文献综述，所选题目宜小些，这样查阅文献的数量相对较小，撰写时易于归纳整理，否则，题目选得过大，查阅文献花费的时间太多，影响实习，而且归纳整理困难，最后写出的综述大题小作或是文不对题。
选定题目后，应围绕题目进行搜集与问题有关的文献。关于搜集文献的有关方法有多种，如看专著、年鉴法、浏览法、滚雪球法、检索法等等。搜集文献要求越全越好，因而最常用的方法是用检索法。搜集好与文题有关的参考文献后，就要对这些参考文献进行阅读、归纳、整理，如何从这些文献中选出具有代表性、科学性和可靠性大的单篇研究文献十分重要，从某种意义上讲，所阅读和选择的文献的质量高低，直接影响文献综述的水平。因此在阅读文献时，要写好“读书笔记”、“读书心得”和做好“文献摘录卡片”。用自己的语言写下阅读时得到的启示、体会和想法，将文献的精髓摘录下来，不仅为撰写综述时提供有用的资料，而且对于训练自己的表达能力，阅读水平都有好处，特别是将文献整理成文献摘录卡片，对撰写综述极为有利。
红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇十二
人力资源会计是把人力资源管理理论与会计学理论相互借鉴融合，帮助企业合理预测人力资源投资效益，从而进一步提高竞争力。本文从人力资源会计的内涵着手，剖析我国人力资源会计发展的现状，并提出推动其进一步发展的建议。
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红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇十三
1大数据可视化分析的基本概念。
随着科学技术的进步，社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展，物联网、互联网以及云计算发展十分迅速，导致社会充满数据，因此，使得数据成为了新的信息资源，需要人们进行适当的利用，以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此，导致呈现指数形成增长，并且变的更加复杂化，使得大数据区别与传统的数，增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术，可视化基本流程为数据、知识、循环数据，主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候，在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力，从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].
2大数据可视化分析。
2.1文本可视化。
作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息，实际上也是最主要的互联网数据信息，与此同时，也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型，在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点，例如，逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云，依据词频来合理的把关键词进行排序和归类，然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。
现阶段，最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加，如果不能合理的进行设计阀值，就会出现重复覆盖以及局部密集的问题，这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].
2.2网络可视化。
在大数据分析中最常见的关系就是网络关联，例如，社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系，可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点，实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化，是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系，还具有相应的动态流动演化性，所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多，很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题，不能很好的进行可视化，影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类，一类是利用多尺度和层次聚类进行交互，把大规模数据变化为具有一定层次的树结构，然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集，保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式，也可以看出引入交互技术，是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].
2.3时空数据可视化。
时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。
移动终端与传感器发展非常迅速，因此，使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术，分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系，能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下，时空数据具有实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化，一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式，充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性，出现了时空立体方，是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].
2.4多维数据可视化。
多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用，例如，商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律，合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式，主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来，随着大数据的不断发展，几何图形是研究多维数据可视化的重点。
最常用的多维数据可视化的方式就是散点图，二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上，利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如，可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况，还可以体现多维度之间的关系[5].
3结语。
总而言之，作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力，在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。
红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇十四
文献综述是一种重要的学术论文，它在研究生学位论文写作、课题申报与撰写和科研写作能力的培养等方面发挥着不可替代的作用。因而，掌握这门写作技能对于提高科研能力大有裨益。只有依照文献综述的基本特点，重新建构文献综述相关知识的理论体系，才能撰写出思路清晰、内容翔实、语言简练的文献综述，并为开展科学研究提供参考。为此，根据文献综述的概念和特点，笔者提出了撰写文献综述的若干要求。但是在撰写文献综述时，需要先回答以下基本问题：
第一，国内外研究者对某一主题（或内容）进行了哪些研究？回答“研究了什么”的问题。
第二，对于某一主题，国内外研究者是怎样进行研究的？这是回答“怎么研究”的问题。
第三，对于研究结果，国内外研究者的研究之间有什么关联性？即是回答“相关性研究的区别和联系是什么”的问题。
第四，该研究有何突出性的贡献或效果？后世对该研究做出了何种评价？回答“研究怎么样”的问题。
上述的问题是构思文献综述中最核心的问题，如果能比较清楚地回答，那么这篇文献综述的主体内容就基本形成了。但是还要注意以下的若干原则，才能写出高质量和高水准的文献综述。
（一）选文献的“三最”原则。
在撰写文献综述时，收集和选用文献是前提。根据笔者的经验，总结出选用文献时的“三最”原则，即“最权威、最经典和最新的”原则。“最权威”是指当下某个研究领域内最有影响力和最知名的国内外学者、专家和教授的著作、论文、会议论文等各类文献资料，主要是学术论文；“最经典”是指在中外历史文化发展过程中，那些经历了历史和社会的检验的世界名著等，主要是书籍；“最新的”是指近几年来（一般默认为5年）发表的各种文章，而“最新的”资讯主要体现在报纸上，因为报纸信息更换速度和信息承载量都比较大，每日都在更新。
下面以撰写“高等教育学”专业等方面的文献综述为例，“最经典”的文献就是由浙江教育出版社年出版的12本汉译世界高等教育学名著丛书，比如约翰·s·布鲁贝克的《高等教育哲学》。诸如此类的名著就是经历过历史和世人的考验的学术专著，那么他们所蕴含的文化价值和知识价值就比较大。如果你在思考和撰写文献综述中，连这种非常重要的文献你都没有收集到，那么，你的研究就缺乏重要的理论支撑，其研究结果就可以预想而知了。“最权威”的论文就是《高等教育研究》和《教育研究》上发表的学术论文，它们代表着这个领域研究发展的现状和最前沿的学术动态。“最新的”的文献就是光明日报、中国社会科学在线、教育报、教师报等报纸上传递的教育类的知识或报道。恪守这“三最”原则，就为后续研究提供了最珍贵和最有价值的文献资料，有利于研究所用。
（二）读文献的忠实原则。
在选择好文献之后，就是读文献。文献既是研究的.材料，也是评论的对象。阅读文献时，可以采取“史-著-论”的顺序展开阅读，才能更接近于对原文的理解，才能分清谁是作者的观点，谁是前人的观点，哪些是描述性的文字，哪些是议论性的文字。特别一提的是，有研究者提倡“史论著”的阅读法，笔者在此讲三者的顺序略微做了一下调整，提倡采取“史-著-论”的顺序展开阅读。理由如下：“著”和“论”的存在显著差异。著作类原创性更强，知识覆盖面更广，逻辑关联性更强，而论文类知识涵盖量有限，更多作品只是对著作类的解读或释义，算是比较二次性的作品。它研究的基础已经是建立在别人的文献基础之上，而著作类，特别是学术专著，更多地体现出作者的原创性，它更多依赖于长期的教育生活实践，它的研究成果对实践的指导意义和作用更有针对性和实效性。
在研究过程中，某些研究者为了多快好省地发表论文，在对文献资料收集不全的情况下或者对文献资料并没有真正理解其中的涵义的情况下就开始写作，这就违背了对研究中的客观性和实事求是的原则。忠实于原文原观点。尤其是一些外文资料。要做到忠实原则并不容易。某些主题或学科专业类的文献并不是普通研究者或人士可以获得的最原始或一手的资料。造成这种研究的原因有：一是研究者的身份和地位；二是文献资料的珍贵程度；三是学科专业的特性。由于上述原因，所以来执行和落实忠实性原则时就会大打折扣。
（三）写作时的综述结合原则。
撰写文献综述时要“综”“述”结合。文献综述应有述有评，对所引述文献应做提炼、分析，尽量避免对所引述文献只做一般性简介。在广泛收集阅读文献的基础上，对已有研究成果作出合理性地评述，为进一步研究提供方向和依据。有些研究者不是系统化地回顾现有的研究文献，找适合研究的问题或可预测的假设，却宣称某种研究缺乏文献，从而自认他们的研究是探索性研究。这样有选择性的综述文献就带有明显的主观偏见。
“综”即收集“百家”之言，综合分析整理；“述”即结合作者的观点和实践经验对文献的观点、结论进行叙述和评论。只有把两者合理地融合在一起，才算是一篇合格的文献综述。如你所研究的主题是关于德育方面的，通过检索知网、万方、维普、人大复印资料、百链图书馆和goolge学术收索等网站，发现关于德育方面的文献资料就收集全面了。殊不知还有一些重要的文献未能进入你的视野。如中国高校人文社会科学网中关于德育研究方面的学术论文。该网站论文主要是由南京师范大学道德教育研究所主办的《道德教育研究》期刊发表的论文，而这一部分论文及研究成果就不能在上述我们常说常用的网站上查阅到。
（四）写作时的读者意识。
文献综述属于学术论文中的一种，它的读者群体具有特殊性。主要供高校、科研机构、期刊社、研发中心、企事业单位等科研人员或教学人员阅读，简言之主要供同行交流。鉴于这种特殊的读者群体，撰写文献综述时就需要考虑该群体的文化需求，学会换位思考，在恪守学术规范和职业道德的前提下，用专业和平实的语言写作，这样才能让读者理解和明白作者的真实意思。
所谓读者意识，就是写作过程假想读者对象，写作过程倾诉或交流的目标人群。作者在创作过程中始终存在着“隐在读者”，这一“读者”存在于作者创作的任何一个环节。写作中的读者意识另一层含义就是学会换位思考。如果我是读者，通过读某人写的文献综述，我能从中收获什么呢？这篇文献综述的新颖和独特之处在哪里呢？有没有一种似曾相识的感觉呢？有时，你去读别人写的文献综述时，常常能找到似曾相识的感觉，其实，这类文章多半属于低水平高重复的文章。如果在读别人的文献综述时，能找到眼前一亮或者拍案叫绝或读完之后意犹未尽之感，那么这类文献综述就算是比较上乘之作。换位思考，就是在理性分析和对比分析中，站在读者的角度体验自己写出的文献综述是怎样的感觉，试想，它将给读者们留下怎样的第一印象呢？如果我们善于这样的思考，我们就为文献综述的修改找到了方向，从而才能不断地提高自己的论文水平和质量。
综上，撰写文献综述较为妥帖的处理方式就是保持“中庸”———不偏不倚。因为没有人可以完全肯定地说自己的研究是十分完美的，也没有人可以评价他人的研究一点价值都没有。当然，这种“中庸”之道也要注意适度，如果掌握了翔实可靠的文献资料，并且对研究问题做出了理性分析，那么就要勇于打破“中庸”式的平衡。
红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇十五
由于文献综述的特点，致使它的写作既不同于“读书笔记”“读书报告”，也不同于一般的科研论文。因此，在撰写文献综述时应注意以下几个问题：
1、搜集文献应尽量全。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提，否则，随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好多综述的，甚至写出的文章根本不成为综述。
2、注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。在搜集到的文献中可能出现观点雷同，有的文献在可靠性及科学性方面存在着差异，因此在引用文献时应注意选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。
3、引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析，因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容，不能篡改文献的内容。
4、参考文献不能省略。有的科研论文可以将参考文献省略，但文献综述绝对不能省略，而且应是文中引用过的，能反映主题全貌的并且是作者直接阅读过的文献资料。
总之，一篇好的文献综述，应有较完整的文献资料，有评论分析，并能准确地反映主题内容。
红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇十六
论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。
【一】浅谈贾母的叛逆。
曹雪芹《红楼梦》这部作品中塑造的贾母虽然不是中心人物，却如同纽带连接着重要的人与事;虽然她生活闲适、注重享乐，却以“世事洞明”的经验掌握着荣府的全局;虽然她是以贾府为首的封建贵族家长的首席代表，应该严守封建思想、封建礼教的规则，但是她言行举止的深处却分明透射着严重违反“封建规范”的叛逆之光。
一、贾母对待宝玉、黛玉及她们的爱情的态度、做法不合封建“正道”，具有叛逆性。
1.对宝玉的“大逆不道”用宠爱、纵容培育了他的叛逆思想;2.对黛玉的“不靠谱”贾母同样用爱的外衣包裹，任其发展;3.宝黛的自由恋爱严重违背封建礼教，贾母非但不予干涉，反而暗中促成。
二、贾母处理家庭事务的决策违背封建礼教规则，充满叛逆性。
1.违背长幼有序，冷落袭了爵的长子贾赦，偏爱次子贾政;2.重女权，任王夫人、王熙凤家政大权独揽，飞扬跋扈;3.贾赦欲娶鸳鸯时，她严辞柯责儿子，保护仆女;4.倡导男女平等，注重培养孙女才艺。
三、贾母喜爱的、调教出来的仆女的超级叛逆性格映射出她思想深处的'叛逆。
晴雯、鸳鸯的叛逆可谓大逆不道，足以让封建统治者惊心动魄，贾母却爱着她们、护着她们。
综上所述，贾母虽以“老封君”表面形象维护着封建礼教，许多行为却越出“正轨”，是叛逆的。
红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇十七
［5］著者.题名[d].所在城市：学位授予单位,出版年.[学位论文]。
［6］著者.题名，报告号[r].出版地(城市名):出版者,出版年.[科技报告、手册等]［7］著者.准编号标准名称［s］.出版地:出版者,出版年.
（如）.[电子文献]。
［10］专利所有者.专利题名：专利国别，专利号［p］.公告日期.获取和访问路径.
红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇十八
文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，在根据提纲进行撰写工作。
前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。
主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。
总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。
参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的`编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。
红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇十九
[4]甘汉，水资源合理配置理论与实践研究，中国水利水电科学研究院博士论文，．。
[12]n．伯拉斯著，戴国瑞等译，水资源科学分配，水利电力出版社，1983年．。
[15]华士乾主编，水资源系统分析指南，水利电力出版社，1988．。
[22]安徽省水文总局，.安徽省地表水资源（送审稿），1982．。
[23]北京中水新华国际工程咨询有限公司，.合肥市节水型社会建设规划，．。
[25]肥东县发展计划委员会，2009年肥肥肥国民经济和社会发展用用公报，．。
红楼梦的论文参考文献（通用20篇）篇二十
随着科学技术的进步，社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展，物联网、互联网以及云计算发展十分迅速，导致社会充满数据，因此，使得数据成为了新的信息资源，需要人们进行适当的利用，以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此，导致呈现指数形成增长，并且变的更加复杂化，使得大数据区别与传统的数，增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术，可视化基本流程为数据、知识、循环数据，主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候，在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力，从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].
2大数据可视化分析。
2.1文本可视化。
作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息，实际上也是最主要的互联网数据信息，与此同时，也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型，在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点，例如，逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云，依据词频来合理的把关键词进行排序和归类，然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。
现阶段，最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加，如果不能合理的进行设计阀值，就会出现重复覆盖以及局部密集的问题，这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].
2.2网络可视化。
在大数据分析中最常见的关系就是网络关联，例如，社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系，可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点，实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化，是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系，还具有相应的动态流动演化性，所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多，很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题，不能很好的进行可视化，影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类，一类是利用多尺度和层次聚类进行交互，把大规模数据变化为具有一定层次的树结构，然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集，保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式，也可以看出引入交互技术，是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].
2.3时空数据可视化。
时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。
移动终端与传感器发展非常迅速，因此，使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术，分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系，能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下，时空数据具有实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化，一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式，充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性，出现了时空立体方，是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].
2.4多维数据可视化。
多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用，例如，商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律，合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式，主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来，随着大数据的不断发展，几何图形是研究多维数据可视化的重点。
最常用的多维数据可视化的方式就是散点图，二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上，利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如，可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况，还可以体现多维度之间的关系[5].
3结语。
总而言之，作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力，在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。
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