数据可视化表达工具并不只能处理静态数据。事实上，它们可以处理各种类型的数据，包括实时数据、动态数据、交互式数据等。这些工具可以帮助用户以图形、图表和图像的形式展示数据，从而更好地理解和分析数据。
1. 实时数据：随着物联网（IoT）和实时数据流技术的发展，越来越多的数据源产生了实时数据。数据可视化工具可以与传感器、移动设备和其他实时数据源集成，以便用户实时查看和分析这些数据。
2. 动态数据：一些数据可视化工具提供了动态数据展示的功能，允许用户根据需要更新数据。例如，在股票市场中，投资者可以通过数据可视化工具实时跟踪股票价格的变动，并做出相应的投资决策。
3. 交互式数据：一些数据可视化工具还提供了交互式功能，使用户可以与数据进行互动。例如，在商业智能（BI）报告中，用户可以通过点击按钮、选择选项或拖动图表来探索和分析数据。这种交互性使得用户能够更深入地了解数据，从而提高了数据分析的效果。
4. 多媒体数据：除了文本和数字数据外，许多数据可视化工具还可以处理包含文本、图像、音频和视频等多种格式的数据。这使得用户可以将不同类型的数据整合到一个统一的可视化平台上，从而获得更全面的信息。
5. 机器学习和人工智能：一些先进的数据可视化工具还集成了机器学习和人工智能技术，可以根据用户的需求自动调整可视化效果。例如，通过使用自然语言处理（NLP）技术，这些工具可以理解用户的查询意图，并提供相关的数据可视化结果。
总之，数据可视化表达工具不仅可以处理静态数据，还可以处理实时数据、动态数据、交互式数据、多媒体数据和机器学习生成的数据。这些工具为数据分析提供了强大的支持，帮助用户更好地理解数据，发现潜在的机会和挑战。
