国外可视化发展较早，19 世纪早期就已经出现手工绘制的统计图、地图等，并发明了各种图表，包括：柱状图、折线图和饼图等常用图表。到了20 世纪中期，随着计算机技术的快速发展，各种图形的绘制方法由手工绘制迁移到计算机实现，推动着可视化技术的发展和应用。

1967 年，图书《图形符号学》的出版，提出了可视化图形学的基本要素，并描述了一种关于图形设计的框架。

1977 年，美国著名统计学家 John Tukey 将可视化引入统计分析领域，并发表了“探索式数据分析”的基本框架，进一步推动可视化发展和应用。

1987 年，美国计算机科学家布鲁斯·麦考梅克等人编写的国家科学基金会报告《科学计算之中的可视化》，首次阐述了科学可视化的目标和范围，结合图像处理与图形学技术，在计算机屏幕上显示科学计算数据转换的图形和图像，利用交互处理的理论、算法和技术对图形或图像做交互式的可视化。

1990 年 IEEE 举办首届 VisualizationConference 揭开了可视化研究领域的帷幕，引领可视化发展方向，并于 1995 年和 1997 年相继召开了 IEEE Symposium on InformationVisualization 和 International Conference on InformationVisualization 国际会议，开启了信息可视化领域研究新篇章，极大地推动了可视化技术的发展。随着时间的推移，可视化领域的研究越来越深入，各类科研机构和企业都积极参与到可视化领域研究当中，持续促进可视化技术的发展，扩大可视化技术的应用范围。Oracle、IBM、微软等软件公司也参与其中，并推出了基于可视化技术的商业智能解决方案，促进了可视化技术的普及和应用。特别是随着各行业信息化向深度和广度延伸，在各行业应用系统中集成可视化功能也日渐普及。

国内可视化技术研究从上世纪 90 年代初开始，由于硬件设备昂贵、数据量大、算法复杂和运算能力差等诸多因素，数据可视化的研究仅在国家级研究中心、大学和企业研发中心进行，制约着国内可视化技术的发展。近年来，随着计算机性能的提升和个人计算机的普及，促进了国内相关软件行业和可视化技术的发展，数据可视化技术已经扩展到工程、军事、学、经济等各个领域。从2008 年开始，国内相继举办可视化研讨会、可视化分析大会等，针对科学计算可视化、信息可视化、可视化分析等内容进行深入探讨，促进了国内的可视化算法、可视化分析等领域的持续发展。特别是在各行业应用系统中集成数据可视化功能模块已成为趋势。

在大数据背景下，对于特定问题可能存在海量数据需要处理，就某一domain而言，数据和处理流程往往存在多对多的关系，为了为数据找到其适合的处理流程，我们可以考虑对数据类型进行约束而让处理流程受限于输入类型，以达到处理逻辑推理的目的。本设计旨在使用wings框架，使用其内置的RDF、OWL等语言对数据类型进行划分，并在输入数据时约束其具体类型。针对不同的输入数据类型制定不同的处理流程，并根据数据进行语义推理决定其合适的流程模板。当新数据产生时，根据流程制定时的规则可以自动适应可能存在的流程模板，通过流程重用的方法，加快同类数据的处理过程。在大数据分析领域，数据可视化是人为分析数据的重要方法，旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。在众多提供可视化的软件与编程语言中，R语言所提供的可视化图表是一个重要的工具。目前的前端可视化潮流中，很多可视化图表由R语言完成。R语言中有很多库来创建图表，但是目前利用R语言所绘制的图表存在以下问题：1）图表交互性差2）扩展性不足。为了弥补以上两个不足之处，课题的任务就是利用前端技术设计并实现可交互且可扩展的可交互性的数据可视化套件。

2. 研究的基本内容与方案

为实现目标，需要完成的工作主要包括：

1）制定合适的数据分类方法；

2）根据不同类型数据设计不同的数据处理流程；