大数据可视化分析学是一门研究如何将大量复杂数据通过图形化的方式展示出来的学科。它包含了多个分析维度，以下是其中的一些主要维度：
1. 时间序列分析：这是对数据随时间变化的趋势进行分析的方法。例如，可以分析某个产品的价格随时间的变化趋势，或者某个地区的人口数量随时间的变化趋势。
2. 空间数据分析：这是对数据在空间上的分布和关系进行分析的方法。例如，可以分析某个城市的交通流量在一天中的变化情况，或者某个地区的犯罪率在不同时间段的变化情况。
3. 分类数据分析：这是对数据进行分类并分析其特征的方法。例如，可以分析某个用户的行为模式，将其分为不同的类别，然后分析每个类别的特征。
4. 聚类数据分析：这是对数据进行分组并分析其内在规律的方法。例如，可以分析某个用户的购物行为，将其分为不同的群体，然后分析每个群体的特征。
5. 关联规则分析：这是发现数据中项集之间的关联性的方法。例如，可以分析某个超市的商品销售数据，找出购买某一商品的同时会购买其他商品的关联规则。
6. 预测分析：这是根据历史数据预测未来趋势的方法。例如，可以预测某个产品的销售量，根据过去的数据找出可能影响销售量的因素，然后预测未来的销售量。
7. 异常检测分析：这是发现数据中的异常值或离群点的方法。例如，可以检测某个数据集中的异常值，找出可能导致异常的原因。
8. 可视化分析：这是将数据分析结果以图形的形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。例如，可以将某个城市的人口密度图、交通流量图等以图形的形式展示出来。
9. 交互式分析：这是通过用户与数据的交互来分析数据的方法。例如，可以设计一个在线问卷，让用户填写自己的意见，然后通过数据分析找出用户最关心的问题。
10. 多维数据分析：这是对多维数据进行综合分析的方法。例如，可以分析某个公司的财务报表，将其分为多个维度，然后分析每个维度的特征。
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