图示数据处理检测通常包括对图示数据的准确性、完整性、一致性和可读性的检查，以确保数据能够正确地传达信息和支持决策。
数据完整性检查：验证图示数据是否完整，是否存在缺失或错误的数据。
数据准确性验证：确认数据的准确性，检查是否存在数据输入错误或计算错误。
数据一致性检查：检查数据在不同部分之间是否一致，例如在不同图表或表格中。
数据可读性评估：评估图示数据的清晰度和易读性，确保数据能够被容易地理解。
图表类型选择评估：检查所使用的图表类型是否适合数据的类型和目的。
坐标轴标注检查：确认坐标轴的标注是否清晰、准确，并且与数据相符。
数据标签和注释检查：检查数据标签和注释是否完整、准确，并且能够提供足够的信息。
颜色和标记使用评估：评估颜色和标记的使用是否有助于区分不同的数据系列或类别。
数据排序和分组检查：检查数据是否按照正确的顺序排列或分组，以便更好地呈现数据的关系。
数据异常值检测：识别数据中的异常值或离群点，并评估其对数据分析的影响。
数据趋势分析：检查数据是否呈现出明显的趋势或模式，以便进行进一步的分析和预测。
数据比较和对比评估：评估不同数据系列之间的比较和对比是否清晰、准确。
数据可视化效果评估：检查图示数据的可视化效果是否吸引人，并且能够有效地传达信息。
数据更新和维护检查：确认数据是否及时更新，并且是否有适当的维护和管理机制。
数据来源和可靠性评估：评估数据的来源和可靠性，确保数据的质量和可信度。
数据隐私和安全检查：检查数据的隐私和安全措施是否得当，以保护数据的机密性和完整性。
数据合规性检查：确认数据的处理和使用是否符合相关的法规和标准。
数据可视化工具评估：评估所使用的数据可视化工具的功能和性能，确保其能够满足需求。
用户体验评估：考虑用户对图示数据的使用体验，是否易于操作和理解。
数据可视化设计原则遵循评估：检查图示数据是否遵循了良好的数据可视化设计原则。
数据故事讲述能力评估：评估图示数据是否能够有效地讲述数据背后的故事和信息。
数据可视化效率评估：检查数据可视化的效率，是否能够快速生成和呈现数据。
数据可视化可扩展性评估：考虑数据可视化是否具有可扩展性，以适应未来的数据增长和变化。
数据可视化交互性评估：评估数据可视化是否具有交互性，以便用户能够更深入地探索数据。
数据可视化的可定制性评估：检查数据可视化是否可以根据用户的需求进行定制。
数据可视化的多平台兼容性评估：确保数据可视化在不同的平台和设备上都能够正常显示。
数据可视化的响应式设计评估：检查数据可视化是否能够适应不同的屏幕尺寸和分辨率。
数据可视化的动画效果评估：评估动画效果是否能够增强数据的可视化效果和用户体验。
数据可视化的导出和分享功能评估：检查数据可视化是否能够方便地导出和分享给其他用户。
