大数据可视化可以帮助用户更加深刻地透过数据看清本质规律，发现行业的真相。（)

由于学科的交叉性发展，数据分析的手段和方法更加丰富，包括了常规分析、数据挖掘、商务智能、大数据技术、数据可视化。（)

大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节,其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用（）

在数据大爆炸的互联网时代，不仅数据量呈现几何级数的增长，数据的类型也变得更加的复杂多样，大数据采集技术则变得尤为重要，它是大数据挖掘的基础。（)

数据可视化是一种媒介，探索，展示和表达数据含义的一种方法。（)

大数据可视化也是位于科学设计和艺术三个不同的人类活动的交叉领域，复杂数据可视化即涉及科学也有关设计，它的艺术性实际上是使用的独特手法，蕴藏着无限的可能性。（)

大数据营销可以帮助企业实现精准营销，但也会存在消费者信息泄露致使消费者权益受损的问题（)

信息可视化仅包括信息图形、知识、科学、数据等的可视化表现形式，不包括地图、表格、图形，文本。（)

用户可以像处理表中的数据一样处理视图中的数据的显示（）

当条形图数据系列的列数过多时，可以插入图标分界线将图表分为两部分，使图表表达数据更加清晰。（)

曲线拟合时需要考虑数据本身分布特征,才能更好的体现并在可视化中展现数据的模式（）