财务论文参考文献（实用17篇）

总结是我们内心成长和进步的见证，也是对过去时光的珍视和纪念。总结的写作要注意语言的准确性和简洁性，避免冗长赘述。小编为大家整理了一些优秀的总结范文，供大家参考学习。

财务论文参考文献篇一

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。

财务论文参考文献篇二

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。

财务论文参考文献篇三

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。

财务论文参考文献篇四

[2]张新民。企业财务报表分析[m]，北京：对外经济贸易大学出版社，2001

[3]吴唐青。mba典型案例精华读本[m]合肥：安徽人民出版社，2002

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[7]程干祥企业理财目标新探《财会月刊》2001

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[9]斯蒂芬。a.罗斯公司理财[m]吴世农、沈艺峰等译北京机械工业出版社2000.

财务论文参考文献篇五

【摘 要】随着科学技术以及互联网的发展，数据逐渐朝着爆发方面发展，数据信息数量急剧增加，为了给广大用户提出更合理的幅度，人们开始重视大数据。大数据技术实际上是一种数据挖掘、预测分析、人工智能、统计分析语言处理以及存储数据的综合技术，形成了数据工程新研究领域。可视化技术是大数据分析的重要形式，大数据可视化技术主要是在数据自动分析功能的前提下，利用人们挖掘数据过程中对于可视化技术的分析和认知能力，充分融合人类自身和机器的各自特征，依据交互技术，辅助人们可以更加直观的进行数据分析。

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。

参考文献：

[3] 刘法建 , 张捷 , 章锦河等 . 旅游流空间数据获取的基本方法分析--国内外研究综述及比较 [j]. 旅游学刊 ,,27(6)：101-109.

财务论文参考文献篇六

一、参考文献类型少

文献资料是多类型的，包括是学术著作、期刊论文、学位论文、研究报告、研讨会论文、政府部门的资料与数据汇编、国家政策文件等。

当前，很多毕业生写论文参考的文献主要集中在期刊论文、学术著作和学位论文，对国家政策文件、研究报告、研究会论文等关注不够，因此参考的文献类型较少，出现比较片面、或研究不典型的情况。

从学术研究上来说，这两者是同等重要的，但是对于一些特殊专题来说，研究后者可能更有价值。

比如国家政策不仅包含过去的研究成果，也包含目前研究的热点、前沿问题，是研究中不可忽视的文献。

所以，文献综述要尽可能参考不同类型的文献资料，做到全面有力。

二、过度依赖已有的研究成果

学术研究是渐进的过程，新的研究要依赖于过去已有的'研究成果，但是，过度依赖就成为一种简单的重复。

目前，不少研究生写文献综述时，很难跳出别人的研究思路框架，不自觉的重复别人的观点，或者用目前已有大量参考文献的研究领域作为选题，这些都是对已有的研究成果过度依赖的表现，这也导致很难有学术创新成果。

所以，写文献综述时，我们首先要明白一点，文献综述是为了找到的研究起点。

在文献综述写作过程中，不能过度依赖已有的研究理论或观点，大胆的做出突破。

三、否定已有研究成果

有些研究者在表达自己观点时，热衷于否定已有研究成果，并以此来凸显自己研究的原创性。

要知道，文献综述要坚持全面性原则，批判与肯定同时进行，当方面的批判或肯定都是不理性的，也是不客观的。

目前，很多毕业论文总是喜欢说自己的研究填补了空白，对别人的研究不能给予客观的评价。

然而，其所谓的空白不外乎两种情况：一是研究意义重大但实在太难没人研究；二是研究没有意义或价值所以没人研究。

其实，从根本上来说，这样的研究空白是有风险的，更何况，为了凸显自己而极力否定他人研究这种行为本身就是不理性的，没有价值的。

所以，我们在写文献综述时，应该客观的评价已有的研究成果，避免对其局限性大做文章，这是对研究者的尊重，也能保证自己研究的客观性。

四、简单罗列文献

文献综述应该是通过寻找各种文献的内在关联来实现学术增值，而不是对已有文献的简单罗列。

有些研究者在写文献综述时，会不自觉的将文献罗列在一起，将各种没有关联的文献罗列在一起确实会比较容易，但这只能是一种低水平的描述型文献综述，很难获得审稿人的认可。

由于文献繁多，很多原始文献是比较凌乱无序的，所以，作者写文献综述时，首先要对原始材料进行整理，即订正那些错误的材料，补充那些缺漏的材料，区分哪些材料是有用的，哪些是没用的，哪些是过时的。

其次，要对原始材料进行强有力的关联论证，即找出这些原始材料之间的内在关联，诸如今天的研究跟过去的研究有什么关联，未来的研究同今天的研究有什么关联。

最终在它们之间的内在关系引导下来写文献综述。

财务论文参考文献篇七

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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财务论文参考文献篇八

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。

财务论文参考文献篇九

1、尽管直接引用在论文写作中比较少见，但是对于原始资料的改写却很常见。如果使用了他人的思想和成果，就需要在正文里注明出处，并将其列在文章最后的文献列表里。

2、参考文献不仅是对他人贡献的一种承认，也可进一步引领读者获取其他感兴趣的文献中的.信息。另外，文献还给编辑提供了审稿人信息，并显示了作者对本专业领域的熟悉程度。

3、大多数作者会收集超出稿件所需要的文献。从所有文献中立刻筛选出相关文献比较困难。评述文章因包含大量信息，所以含有很多文献，而研究论文则不同，它应当只列出最相关的文献，并且为使读者容易阅读，应尽量将文献数量控制在合适的或期刊要求的规模。

4、最相关文献通常是期刊论文、书籍和博士学位论文。会议摘要、会议论文集、个人通信和未出版的数据可以在文中以括号引用，但这些文献一般不列在文后的参考文献里，通常只能用来支持研究结果，而不应用来支持任何重要的结论，不能作为最相关或有效的文献。

为降低文献数量，引用原始文章并选择最重要的、水平最高的或最近的论文，而不是列出关于某个话题的所有论文。应当引用第一手资料来证实特定的研究结果，此类资料是经过同行评审出版的科学家的原始数据、结果和理论。在主题的概述中，也可使用评述文章，意在提供关于某个主题的全面概述。

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财务论文参考文献篇十

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财务论文参考文献篇十一

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。

文档为doc格式。

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