大数据可视化技术是一种将大量复杂的数据集通过图形化的方式展示出来的方法。它可以帮助用户更好地理解数据，发现问题并做出决策。大数据可视化技术指标包括以下几个方面：
1. 数据量：这是衡量大数据可视化技术性能的重要指标之一。数据量越大，需要处理的数据就越多，对硬件和软件的要求也就越高。
2. 数据处理速度：这是衡量大数据可视化技术性能的另一个重要指标。数据处理速度越快，用户就可以更快地获取到数据信息。
3. 数据可视化质量：这是衡量大数据可视化技术性能的关键指标。数据可视化质量越高，用户就越能清晰地看到数据之间的关系，从而做出更准确的决策。
4. 交互性：这是衡量大数据可视化技术性能的一个重要指标。用户可以通过点击、拖拽等操作来查看不同的数据视图，这种交互性可以大大提高用户的使用体验。
5. 可扩展性：这是衡量大数据可视化技术性能的另一个重要指标。随着数据量的增加，系统是否能够有效地处理这些数据，是衡量其性能的一个重要标准。
6. 准确性：这是衡量大数据可视化技术性能的关键指标。如果数据可视化的结果与实际数据不符，那么这个技术就无法达到预期的效果。
7. 实时性：这是衡量大数据可视化技术性能的一个重要指标。如果系统无法实时地处理和展示数据，那么用户就无法及时地获取到需要的信息。
8. 易用性：这是衡量大数据可视化技术性能的另一个重要指标。用户是否能够轻松地使用这个技术，是衡量其性能的一个重要标准。
9. 成本：这是衡量大数据可视化技术性能的一个重要指标。在满足性能要求的同时，系统的运行成本也是一个重要的考虑因素。
10. 可维护性：这是衡量大数据可视化技术性能的一个重要指标。系统的维护成本和复杂性也是一个重要的考虑因素。
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