大数据时代,计算机技术的广泛运用使得数据种类繁多,利用这些海量的数据挖掘出有用信息是当前亟待解决的问题。目前,医院和疾病控制中心越来越重视信息技术。对医学数据进行有效的挖掘及可视化分析,获取隐含的知识是目前主要的研究方向。对于疾控中心来说,强化媒体监测和公众沟通,还需要对媒体信息进行可视化分析和处理。本文在R平台上,将数据挖掘技术与可视化技术相结合,对职业健康体检数据和职业健康舆情信息进行可视化分析研究,完成正在建设的福州市职业健康监护与监测信息系统的可视化分析功能。文章介绍了数据挖掘技术、可视化技术及R平台的相关知识,对用到的数据挖掘技术,可视化技术及R平台和Shiny交互式包进行了详细的介绍。本文的主要工作是利用R平台搭建了职业健康数据的可视化系统,对福州疾控中心体检数据进行基本的统计分析,得到感兴趣的职业健康数据分布。利用回归树和Apriori算法分析处理后的体检数据,挖掘出值得关注的疾病-暴露关联和不同疾病之间的关联。可视化处理后的数据和分析结果,通过图形图像来清晰、直观地展示挖掘出的关联信息。为了挖掘出较完整的关联信息,给出了一个新的兴趣度计算策略,在初步的关联规则挖掘后,通过人机交互来不断更新潜在规则的兴趣度,实现对规则的筛选,使得规则结果更加可靠实用,提高挖掘效率。另外还介绍了文本挖掘的基本概念,对职业病热点信息进行地图背景的词云分析展示。提出了一种新的基于分子云的词云生成算法,它简化了天文学领域的分子云数值演化模型,应用于生成词云,使得产生的词云具有变幻莫测的星云特效,以提升公众沟通效果。