随着城市的快速发展,城市生活更加多元化和复杂化,人们丰富的出行活动带来了大量的移动轨迹数据。轨迹数据包含时空和语义信息,有助于城市规划和人们行为活动的理解,已成为一大研究热点。本文采用开车数据和公共交通数据对用户出行模式进行了的相关可视分析,实现了相应的可视分析技术。本文以稀疏交通卡口数据研究开车出行行为模式。系统实现了交通卡口宏观流量探索;基于套牌车识别算法设计了可视查询模型;通过空间气泡图、CirFlow图、往返时间分布图等分析可视查询结果在全局、单卡口、卡口对上的时空分布。通过案例分析了交通卡口流量分布、套牌车行为的识别过程等,验证了本文方法能够有效分析卡口通行数据。本文基于公共自行车租赁数据研究公共交通出行模式。本文建立了时间-空间-用户属性三维张量模型,采用非负张量分解算法将张量分解为多个基本模式。在时间、空间和用户属性维度上,分别采用时间曲线图、热力图和年龄仪表图进行可视编码和展示,支持用户交互式探索不同模式间的时间、空间、用户年龄的分布情况。最后,利用纽约和芝加哥两个城市的公共自行车租赁数据案例,验证了用户行为模式分析的有效性。