绪论
研究背景与意义
近年来，随着大数据、机器学习、人工智能等技术的迅猛发展和广泛应用，人们的生活、工作和社交方式正在发生前所未有的变化，。在经济数字化、产业数字化和信息数字化的推动下，智慧城市、数字孪生和地理信息等产业的壮大成为了十四五规划和2035远景目标纲要中的重要发展方向，地理信息行业正在
向数字化转型，这为企业带来了新的机遇和挑战
数据可视化是数字化转型中不可或缺的一环，通过将数据映射到视觉元素上，可以呈现出数据分析的结果，有助于挖掘大数据中的规律并推动大数据应用的落地，同时还能提升人们对数字生活的兴趣，数据可视化己成为数字世界中的一座桥梁
数据可视化开发方式存在效率低、需求响应慢、开发门槛高等问题，己不能满足不断激增的应用开发需求，这给企业的发展带来了严峻的考验，主要体现在以下几个方面：
- 对于多维数据可视化开发，通常采用将可视化应用系统进行不同程度的业务功能划分，并把任务分配给不同的开发人员，这些开发人员相互协作来构建完整的数据可视化应用
- 据服务API接口开发是可视化展示动态数据必不可少的一环。传统的服务API接口开发过程往往是冗长而低效的，需要经过需求设计、编码开发、测试部署等多个环节，这使得整个开发流程变得缓慢且易错
多维数据可视化研究现状
数据可视化是一种以抽象的表现形式来显示数据的变化和联系的方法
数据可视化包括数据类型和可视化技术两个主要部分
数据类型主要包括非空问型和空间型
- 非空间型数据包括文本数据、图像数据等
- 空间型数据则根据其内容特性进行分类，可分为二维数据和三维数据，进而产生了二维可视化和三维可视化等多种可视化手段
D3是一款高度定制化的工具，使用门槛较高，但提供了多种类型的布局函数和可视化方法的接口，支持多种数据格式并绑定到DOM
Highcharts是基于HTML5，提供了20种图表类型，具有动态交互性和多种功能，非商业使用免费，但效果不够炫酷，不支持WebGL。
Echarts4是一款开源免费的JavaScript图表库，具有大数据量级的可视化能力，支持多维度数据和时空数据可视化展示，提供丰富的可视化图表库和深度交互能力，配置便捷，定制灵活
其他的大量开源的GIS前端库OpenLayers、Leaflet和Mapbox等以及主流的地图如百度、高德、腾讯、谷歌、天地图等
研究路线
- 组件可视化构建框架设计
- 组件服务API可视化生成框架设计
- 基于多维可视化框架的低代码可视化平台的设计与实现
