()技术可以将所有数据的特性通过图的方式展现出来。

当然，我很乐意帮助你理解这道题。首先，让我们来分析一下每个选项：
A: 支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它通过找到一个超平面来区分不同的数据类别。虽然SVM可以用来分析数据，但它并不是专门用来以图的形式展示数据特性的。
B: 神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过层连接。神经网络可以用于处理和分类数据，但它本身并不直接以图形方式展示数据的特性。
C: 数据可视化是一种将数据转换为图形或图像的技术，以便于人们理解和分析。它确实可以将所有数据的特性通过图的方式展现出来，比如散点图、柱状图、热图等，这些都是数据可视化的例子。
D: 数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程，它通常涉及使用算法和统计方法来发现数据中的模式、关联和趋势。虽然数据挖掘可以生成一些可视化结果，但它本身并不是用来直接展示数据特性的图形化技术。
根据题干，我们需要选择一个可以将所有数据的特性通过图的方式展现出来的技术。显然，这个描述最符合的选项是C: 数据可视化。
现在，让我们用一个生动的例子来加深理解。想象一下你正在研究一个城市的交通流量。你可以使用数据可视化技术，比如制作一个热力图，来展示不同时间段和不同地点的交通密度。这样，你就能直观地看到哪些地方交通最繁忙，哪些时间段交通流量最高，这就是数据可视化如何帮助我们将数据的特性以图形化的方式展现出来的一个例子。