Navi：基于自然语言交互的数据分析系统

随着大数据时代的到来，数据分析的作用日益显著，它能够从海量数据中发现有价值的信息，从而更有效地指导用户决策。然而，数据分析流程中存在三大挑战：分析流程高耦合、交互接口种类多和探索分析高耗时。为应对上述挑战，本文提出了基于自然语言交互的数据分析系统Navi，该系统采用模块化的设计原则，抽象出主流数据分析流程的三个核心功能模块：数据查询、可视化生成和可视化探索模块，从而降低系统设计的耦合度。同时，Navi以自然语言作为统一的交互接口，并通过一个任务调度器，实现了各功能模块的有效协同。此外，为了解决可视化探索中搜索空间指数级和用户意图不明确的问题，本文提出了一种基于蒙特卡洛树搜索的可视化自动探索方法，并设计了基于可视化领域知识的剪枝算法和复合奖励函数，提高了搜索效率和结果质量。最后，本文通过量化实验和用户实验验证了Navi的有效性。     

智能数据可视分析技术综述

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.然而,可视分析仍然面临着许多挑战,例如数据准备代价高、交互响应高延迟、可视分析高门槛和交互模式效率低.为应对这些挑战,研究者从数据管理、人工智能等视角出发,提出一系列方法以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.系统性地梳理、分析和总结这些方法,提出智能数据可视分析的基本概念和关键技术框架.然后,在该框架下,综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.最后,展望智能数据可视分析的未来发展趋势.