一、与传统数据挖掘技术相比较

       与传统的数据挖掘技术相比，可视化数据挖掘技术可以更好地处理数据，提高清晰度，保证可视化效果，进一步提高数据的准确性凹。可视化数据挖掘技术可以通过不同的算法完成。虽然数据的来源较多，但是算法有限。为了解决问题发生概率较高的问题,需要用户参与数据挖掘过程，减少问题的发生率，提高数据挖掘质量。

二、可视化数据挖掘技术的数据收集方式

       可视化数据挖掘技术通过可视化的方式收集和整理数据,在收集过程中结合规律找出隐含的关系和技术。可视化技术主要通过挖掘过程中获取最终信息。与传统数据技术相比，可视化数据挖掘技术具有一定优势。比如，分析经济发展数据时，可视化数据挖掘技术可以把国家生产、消费和总收入等数据，通过多维抽象的方式呈现，并将这些数据传递给分析人员。

       分析人员可以通过浏览的方式分析数据，在分析过程中找到一定规律,通过总结数据规律，判断我国经济的发展状况，预测未来经济的发展方向，制定相关战略。数据挖掘过程中，可视化技术主要体现在可以通过图形的方式表达，人们可以直观看到具体情况。这些图形可以展示数据的来源、数据挖掘过程以及人们想要的结果。当用户需要某些数据时，可以通过可视化的方式进行观察，获取所需信息。由于算法的问题，数据挖掘过程中易出现错误率问题。

三、与传统技术相比存在的优势

       传统数据挖掘技术中，主要通过自动挖掘的方式，在一定程度上提高了工作效率，但用户不能参与其中，导致得到的数据错误率较高。为了解决这一问题，可以应用可视化数据挖掘方式，让用户全程参与数据挖掘过程,保证数据的有效性。当出现问题时，用户可以调整数据挖掘过程，更好地获取有用信息。

四、可视化数据挖掘技术的展现形式

       数据挖掘结果模型的可视化:主要利用可视化数据挖掘技术，让人们创建相关模型，通过折线图、决策树和散点图了解具体情况。每个图形都有各自的特点，每个图形的适应性都不同。

       以折线图为例,其一般运用到商场销售量中，可以很清晰了解当月、当季度的销售量变化。通过折线的方式，可以让人们更好地了解当下的销售情况，结合折线走势制定未来的销售计划以。应用散点图分析数据时，可以清晰发现分布规律，便于整理数据。