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中国联通引擎计划第二期数据分析班-单元测试9（大数据可视化）
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1. 在Python可视化中from pyecharts import Bar命令后可以画出: ( )
2适用于多维数据，且每个维度必须可以排序的图是: ( )
3. 数据可视化的主要作用不包括: ( )
4. 采用可视表达技术，刻画文本和文档，直观地呈现文档中的有效信息被称作( )
5. 开源数据可视化工具不包括: ( )
6. 数据可视化的发展趋势不包括: ( )
7. 从宏观角度看，数据可视化的功能不包括( )
8. 散点图矩阵通过( ) 坐标系中的一组点来展示变量之间的关系
9. 下列( ) 不是专门用于可视化时间空间数据的技术。
10. 可视分析的运行过程可看作是( ) 的循环过程。
11.现实状况的给出和论证一定要严谨合理，逻辑性强。这正是数据分析师存在的意义( )
12.一图胜千言。在数据报告中需要大量地使用各种图表而非文字会达到更好的分析效果( )
13.数据的结论不一定是要从数据中得出来，但要严谨的切合数据分析的主题( )
14.标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华( )
15.R语言只能用作数据分析，而Python语言既可以用作数据分析也可以用作数据可视化( )
16.类别型数据是指用于区分物体，可以用于区分一组对象，但是无法提供对象的定量数据( )
17.数据可视化的真实性是指是否正确地反映了数据的本质，以及对所反映的事物和规律有无正确的感受和认识( )
18.数据可视化能将复杂的数据转换为更容易理解的方式传递给受众( )
19.可视分析流程图中的起点是输入数据，终点是处理数据（ ）
20.极坐标图形是使用原点和半径来绘制的。（ ）
21.用户感知交互效果的过程被称作立即反应。（ ）
22.文本可视化流程包括：原始文本–文本信息挖掘–视图绘制–人机交互( )
23.交互延时是决定交互有效性最重要的因素之一。( )
24.好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望;( )
25.好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受;( )
26.数据可视化是大数据中重要的一环，是帮助企业更好地利用数据进行商业决策的唯一依据（ ）
27.真实有效的数据支撑是利用数据可视化进行决策非常重要的一个前提 ( )
28.图表类型的选择有依赖于所要处理和展现的数据类型，例如离散数据的数值可清晰计数，最适合用气泡图展示。(对)
29. pyecharts中的render()默认将会在根目录下生成一个render.html的文件，文件可以用浏览器打开。( )
30.pyecharts 可以生成独立的网页，也可以在 flask , Django 中集成使用( )
