微博是基于用户关系的信息分享、传播以及获取的平台,它能够方便用户通过手机、网络等方式在网络上发表自己的看法,与他人交换信息。如今微博不只是一个简单的社交工具,更是渐渐成为了一个比大众媒体具有更快传播速度的媒介,很多新闻都是最早从微博传播开来。微博已经成为广大的真实社会在虚拟世界中的一个映射,影响着每一个人的生活。因此,研究微博上的信息具有十分重要的意义。然而,微博上的信息具有海量性,复杂性,多样性等特点,传统的一些对数据分析的方法已经很难适应这一特点。本文将针对这一特点,利用数据可视化集中关注的是建立以直观的方式传达抽象信息的手段和方法来解决这些缺陷。同时也利用计算机实现自动生成可视化图像能够减少人力资源,提高可视化效率,具有很大开发价值与发展意义。对微博数据进行分析,可视化并提供人机交互,将是一个最具有发展潜力的研究方向之一。本文采用最近新兴的3D标签云,实现一种即视感强烈的可视化效果,可以生动形象的展现微博相关信息详情。除此之外,本文也通过地理信息,把情感话题通过可视化在地理位置上展示给用户,用户可以根据相应的地理位置对其话题情感倾向进行推测。本文的主要工作包括:(1)介绍数据可视化的基本方法及相关技术;(2)介绍TF-IDF算法用于关键字提取;(3)介绍基于情感词典的中文微博情感倾向分析方法;(4)对采集到的微博数据利用上述技术进行分析和可视化,并完成以下三个可视化产品:(1)3D标签云;(2)话题情感倾向性地理分布;(3)话题关键字地理分布。除此之外,本文在结论中还对本课题的后续工作提出了相应的展望。