利用数据可视化工具可以有效地发现处理后数据中的异常或不一致。以下是一些具体的方法：
1. 柱状图和折线图：通过绘制不同变量的柱状图或折线图，可以直观地比较数据的分布和趋势。异常值通常会在图形中表现为明显偏离正常模式的点或线段。
2. 箱线图：箱线图能展示数据的中位数、四分位数范围以及异常值范围。通过观察箱线图，可以快速发现数据中的离群点。
3. 散点图：将两个相关变量绘制在散点图上，如果存在异常的点簇或偏离趋势的点，可能表示数据存在异常或不一致。
4. 热力图：对于多维数据，可以使用热力图来观察数据的分布模式。异常区域在热力图中会呈现出与周围明显不同的颜色。
5. 聚类分析可视化：通过聚类分析的可视化结果，可以发现与其他数据点明显不同的聚类，可能暗示存在异常情况。
6. 时间序列图：对于时间序列数据，观察时间序列图上的波动、峰值和谷值，有助于发现异常的时间点或模式。
7. 平行坐标图：平行坐标图可以同时展示多个变量，便于发现变量之间的异常关系或不一致。
8. 雷达图：通过雷达图可以比较不同类别或个体的数据特征，发现异常情况。
在使用这些可视化工具时，需要仔细观察图形中的细节，结合数据的背景和业务知识，来准确判断是否存在异常或不一致。同时，也可以通过交互操作和深入分析来进一步挖掘潜在的问题。
