信息可视化和可视化数据挖掘，重点关注新的图形工具……信息可视化和可视化数据挖掘，重点关注使用 JMP 和 SAS 进行抵押贷款欺诈分析的新图形工具
安德斯·哈塞尔罗特博士，劳埃德银行数据挖掘经理
丹尼尔·凯姆，康斯坦茨大学计算机科学系博士、教授、数据分析与可视化研究组组长
Matthias Schaefer，硕士，合著者，康斯坦茨大学计算机科学系
历史上从未出现过像今天这样海量的数据。探索和分析如此海量的数据变得越来越困难。信息可视化和可视化数据挖掘可以帮助处理海量信息。可视化数据探索的优势在于用户可以直接参与数据挖掘过程。过去十年间，大量信息可视化技术应运而生，用于支持海量数据集的探索。本文提出了一种信息可视化和可视化数据挖掘技术的分类方法，该分类方法基于待可视化的数据类型、可视化技术以及交互和扭曲技术。我们通过几个示例来演示这种分类方法，其中大多数示例都涉及本特刊中介绍的技术和系统。
