下列产品中（）不属于数据可视化工具支持的数据源。

A.仅支持PC端可视化图形配置

B.支持不同风格主题模板的一键切换

C.扶持PC端配置，移动端相关图表组件自动转换

D.拖拽式配置可视分析效果

A.实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新

B.操作复杂：数据可视化工具应对互联网时代信息多变的特点，操作更加复杂

C.更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求

D.多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现

A.基于分析工具便捷应用共享数据集，服务用户完成报表、报告、可视化场景等业务创新。

B.基于评选出的数据分析成果，选择其中的优秀成果进行培育，孵化为大范围应用的普适性成果。

C.数据产品孵化是仅针对中台分析工具提供的在线使用功能。

D.数据产品孵化的目的是从已有的沉淀的成果中选择优秀成果进行孵化，仅限于分析报告产品。

A.借助图像、图表等可视化形式直观地呈现数据

B.选择合适的图形、图像对数据进行合理解读

C.为准确，多角度分析与解读数据提供支持

D.为合理使用数据分析结果奠定基础

A.云计算技术

B.移动互联网技术

C.大数据技术

D.可视化程序设计技术

A.Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一

B.Matplotlib提供了绘制散点图、条形图、折线图、饼图、直方图的方法

C.可通过交互方式实现数据可视化

D.Matplotlib不能支持中文显示

A.基于GIS图层的全过程、全场景、可视化大屏服务

B.支持与多个业务系统联动

C.支持自定义的考区管理与数据统计

D.支持web端、客户端、移动端、执法仪等多端接入

E.支持自定义的展示模块布局

F.从前端音视频采集、编解码到大屏展示全部支持高清，实现“看得见”向“看得清”转变

A.用户控件用 .ascx 文件表示

B.用户控件不会出现在工具箱中，而自定义控件会出现在工具箱中

C.用户控件和自定义控件都不支持缓存

D.用户控件会对使用可视化设计工具的用户提供有限的支持，而自定义控件会提供全面的支持

A.工作流引擎提供了全程可视化的设计器、零代码/低代码开发模式、拖拽式业务搭建方式等低代码开发的标配功能

B.提供大数据分析搜索能力，支持通过关键字搜索获取信息，并支持对搜索对象进行进一步数据分析

C.提供用户可视化分析面板，通过托拉拽的方式自定义数据处理流程，获取数据分析结果

A.统计图表有饼图、时间序列图、散点图、等高线图等多种形式

B.可视化分析用到了支持信息可视化的用户界面以及支持分析过程的人机交互方式与技术

C.可视化技术被大量应用于统计学领域、地理信息系统、数据挖掘分析、商务智能工具等

D.雷达图不适用于多维数据

A.支持会话管理和系统全局变量的可视化修改，用户记忆变量的难度

B.支持多种类型数据源，支持包括Oracle，MYSQL，DB2，OceanBase等数据库到OceanBase的全量迁移和增量实时数据同步

C.一站式交互，数据迁移全生命周期管理，数据迁移的创建、配置和监控都在管控界面上连贯操作完成，交互简便

D.兼容性评估和改造，异构数据迁移OceanBase的对象兼容性评估和改写建议，极大降低业务迁移的门槛和业务改造的难度

E.多重数据校验，提供多种方式校验的保护。要更加全面、省时、高效地保证数据质量