数据库中的知识发现(KDD)是近年来人工智能领域最富活力的研究方向之一。而数据挖掘(DM)是KDD的一个关键的步骤，它是从数据中提取潜在的有用知识的过程。 与数据挖掘相关的技术领域非常多，它不仅包括数据挖掘及知识发现，而且还关系到很多其它的研究领域，包括多元统计，数据库接口，信息检索等。在过去的十几年的研究中，人们在这些领域获得了重大的进步，发现了很多数据挖掘技术，并且很多已有的技术也得到进步。不仅对很多现有的技术进行了较大地改进，而且还提出了很多新的数据挖掘技术，开发出不同种类的数据挖掘工具。 本文将可视化技术应用到银行卡数据挖掘系统中，尝试在数据挖掘的系统中使用更多的可视化技术，用颜色、表格、图形等方式来进行数据可视化和知识可视化。研究表明，在数据挖掘中引入可视化技术，将多维、复杂的数据良好地表示出来，可以有效的提高了数据挖掘的效率和效果。 本文的研究工作主要有以下几个方面： (1)首先介绍了本论文的选题背景。概要介绍了国内外可视化技术在数据挖掘中的研究现状，和可视化技术应用到数据挖掘领域的一些最新动态；并且介绍了可视化技术的概念和基础知识，技术的分类，可视化挖掘工具，着重介绍了本课题将会用到得一些可视化技术； (2)阐述了软件设计时候的信息的封装和接口描述，确定了可视化系统模块的设计目标和所遵循的思想； (3)结合银行卡项目研究和设计可视化系统的架构和数据流程。为提高可视化系统的可维护性和可移植性，提出可视化模块的独立封装和接口定义，对于可视化部分来说，数据挖掘算法是透明的、无关的。只要符合接口的标准定义，就可以达到多种方式的展示。 (4)可视化模块系统集成的多种的可视化工具展示方式，其中交互式可视化对分类算法得到的关联规则进行交互式问答展示，多次读取数据，允许和用户之间的交互，提高用户获得有用知识的能力。基于JFreeChart的图形可视化包括了柱形图，条形图，折线图，XY图等展示方式，并且为了减少数据库IO操作，提高可视化效率，在进行数据抽取转换装载(ETL)时，触发对分析库的对应数据属性进行了实时的汇总计算，并且保存计算结果提供给数据可视化时使用。设计实现 ADTree树形展示算法，通过前序遍历访问多叉决策树。确定数据源XML的标识格式，ADTree以Applet的方式嵌入到Web页面中，支持与用户更多的交互，实现了整棵树形的缩放以及节点的收放，分类模型节点信息可视化。