近年来,我国经济发展迅速,国际影响力不断提高,我国股票市场成为影响全球金融指数的重要因素。随着IT技术的发展舆情数据量呈现指数级增长,传统的舆情分析方法已经不能成为投资者了解股市、掌握股市运作规律的有效手段。数据可视化技术是利用图形化手段传达数据信息并进一步挖掘深层次信息的有效方法。为了方便股民了解信息、给投资者提供参考、使股票市场健康发展,本文根据股票舆情数据的特点,采用数据可视化技术对股票舆情进行可视化展示和分析。首先,对股票文本进行预处理。使用Jieba分词方法对舆情文本进行中文分词处理。根据股票数据的特点和停用词表,对文本数据进行去停用词处理,使用向量空间模型对文本进行表示,将非结构的文本信息转化成计算机可以识别的形式。其次,采用XGBoost算法对股票舆情进行分类。为了进一步提高分类精度,提出一种改进的XGBoost算法,采用贝叶斯优化算法充分利用先验知识来不断逼近函数分布,调节超参数并逐渐找到使全局提升最大的参数,将最优超参数带入XGBoost算法中进行文本分类。再次,针对股票的层次化结构引入气泡树图,并提出一种基于气泡树图的交互式可视化设计。气泡树图反应股票数据的分层特点,交互式可视化设计实现股票信息的可视化以及不同层级节点的放大,多角度的展示股票舆情信息。最后,根据上述方法对沪深300成分股的数据进行实验,并对实验结果进行可视化,验证了本文方法的有效性。