1. 面试官：通过数据可视化展示，解释什么是数据孤立点，并举例说明如何在实际数据中发现和处理数据孤立点。

2. 面试官：设计一种创新的数据可视化方法，用于展示多维数据的关联和交互影响。详细说明该方法的原理和优势。

3. 面试官：介绍一种高效的数据探索方式，结合可视化技术，发现数据之间的相关性和趋势，以及对异常数据进行识别和处理。

4. 面试官：通过数据可视化分析，展示时序数据的周期性变化，并说明如何利用这些周期性变化进行预测和分析。

5. 面试官：提出一种创新的数据聚类可视化方法，用于发现数据集中的不同群体和群体之间的关联。详细描述该方法的算法原理和实现方式。

6. 面试官：利用交互式可视化展示多维数据的时间序列分析，包括季节性变化、趋势变化和周期性变化。设计一个用户友好的界面，使用户可以自由地探索和分析数据。

7. 面试官：探讨在大数据量下的数据可视化挑战，并提出一种创新的可视化方案，用于有效地展现和理解大规模数据的特征和趋势。

8. 面试官：从数据分布的角度出发，设计一种新颖的可视化方法，用于展示数据的形状和分布特征。解释该方法如何帮助用户发现数据中的规律性和异常值。

9. 面试官：利用可视化技术展示时间序列数据的异常检测与识别，包括异常点的发现和异常模式的识别。详细说明该可视化方法的优势和应用场景。

10. 面试官：介绍一种基于可视化的数据集成方法，用于整合多个数据源的信息，并展示不同数据源之间的相关性和数据之间的关联性。详细说明该集成方法的实现步骤和应用价值。