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大数据发展时代，数据的量级在不断增加，人们每天都产生并需要处理大量的数据。人类天生对于图表形式的信息具有更好的接收效果，所以对于信息可视化的研究在当今时代之下也是如火如荼。如今存在着形形色色的可视化的方法和工具，用来满足人们各种各样的可视化需求。但是这些方法和工具，对于普通的用户存在很高的技术门槛，而且越是功能复杂的应用在表现形式上也越加独立而难以重复利用。 为了降低可视化的技术门槛，将用户从繁芜复杂的可视化工具的选择和学习中解放出来。设计了一个提供可视化服务的平台KS-Visualizer。该平台力求将用户从可视化的技术层面上迁移到应用层面上，将数据和应用进行松耦合处理，将各种可视化的形式和手段进行模板化，使用户不必要关心可视化的具体实现，仅仅需要准备相应的数据。系统平台使用开放式的模板模块设计，方便紧跟可视化的发展前沿，增加新的可视化形式和手段。 在可视化模板应用的基础上，进行了二次功能的设计和开发。平台提供画布功能给用户对已经存在的可视化视图进行二次利用。用户可以将已有的可视化视图进行关联组合和排布，形成新的布局，对已知关系的数据进行全方位的可视化展示，对于未知关系的数据进行数据之间关系发现的尝试。就画布中视图的布局问题，借鉴了网页瀑布流的布局形式，对等宽的瀑布流算法进行了一定的改进，设计了非等宽的瀑布流算法并实现到系统平台当中。同时对于最节省画布空间的布局进行了一定的研究，在二维装箱问题的算法基础上，做了一定的优化，并提供给用户进行使用。 在系统的具体实现上，将常见的一些数据可视化的方法，封装成了系统的模板。完成了40个左右的各类展现形式的模板，提供给用户进行选择和使用，并且在系统中对这些模板进行了分类，方便用户找到自己需要的可视化模板。