目前多维和高维数据普遍存在于日常生活和科学研究中。多维数据的信息可视化一直是研究热点,多维数据的复杂性不仅体现在其维度高、数据规模大,还体现在维度间的相关关系复杂。因此分析多维数据维度之间的关联和模式,对多维数据的可视分析方法研究也有着重要意义。现在的维度分析方法大多将一个维度作为一个整体来分析,认为所有维度相关性是同一粒度的,但是在真实数据中,维度间的相关性可能是多尺度的。因此,本文将采用维度细分的方法针对多尺度相关性开展维度分析研究。实际上,维度细分将造成维度数量增多,是传统多维数据分析所不乐见的,但是多层次的维度也能够体现多层次的数据关联模式,对于分析多维数据隐藏的信息有一定价值。本文通过提出的维度细分方法将一个维度细分为多个子维度,然后计算维度与子维度之间的相关性以表示多尺度的相关性,并分析细分前后的相关性差异。本文基于多尺度相关性分析设计了一个可视化系统,系统提供了合适的可视化视图、丰富的交互和可视化方法,帮助用户同时进行数据空间和维度空间的分析。本文利用力导向图作为基础视图来映射相关矩阵和重叠矩阵,作为本文的维度视图。本文也提供了几种对数据域进行观察的辅助视图,可以与维度视图进行联动分析。此外,本文可保存并展示历史分析过程中的多个维度视图和辅助视图。同时,通过对一个合成数据集和两个真实数据集进行实验以及用户研究,本文证明了方法和系统在进行多尺度维度分析方面的有效性。