主要用於海量數據的關聯分析。由於涉及的信息比較分散，數據結構可能不壹致，通常以人工分析為主，而且分析過程是非結構化和不確定的，很難形成固定的分析過程或模型，很難將數據轉入應用系統進行分析和挖掘。
借助強大的可視化數據分析平臺，可以輔助人工操作對數據進行相關性分析，做出完整的分析圖表。圖表包含了所有事件的相關信息，也完整地展示了數據分析的過程和數據鏈接的趨勢。同時，這些分析圖表也可以保存為其他格式，供相關人員閱讀。
背景技術:
隨著信息技術的發展，每個行業都面臨著海量數據的問題。人們不僅要管理數據，還要從大量的數據中獲取全面的知識和信息，以便對數據進行分析。
隨著學術研究的蓬勃發展，文檔越來越多，對文檔數據分析的需求日益突出。面對海量的文獻數據，人們往往很難長時間找到自己需要的文獻。當讀者對檢索內容不熟悉時，檢索方法效果不佳，容易忽略文獻的長尾部分。
另外，現有的方法已經割裂了文獻之間的宏觀聯系，無法展現文獻的引用網絡，幫助用戶評價文獻的價值，幫助其了解當前的熱門學科、各研究領域的主要人員以及各領域的發展趨勢，無法推薦論文。
本發明的目的是解決缺乏文檔大數據可視化分析方法的現狀，提供壹種文檔大數據可視化分析方法。