数据可视化公司-武汉纺友技术公司(在线咨询)

常见的数据质量问题包括：1.数据收集错误，遗漏了数据对象，或者包含了本不应包含的其他数据对象。2.数据中的离群点，即不同于数据集中其他大部分数据对象特征的数据对象。3.存在遗漏值，数据对象的一个或多个属性值缺失，导致数据收集不全。4.数据不一致，收集到的数据明显不合常理，或者多个属性值之间互相矛盾。例如，体重是负数，或者所填的邮政编码和城市之间并没有对应关系。5.重复值的存在，数据集中包含完全重复或几乎重复的数据。正是因为有以上问题的存在，直接拿采集的数据进行分析or可视化，数据可视化公司，得出的结论往往会误导用户做出错误的决策。因此，对采集到的原始数据进行数据清洗和规范化，是数据可视化流程中不可缺少的一环。

在一个日益以数据为主导的世界中，各种各样的用户正在以多种方式收集数据，每一个人都想从他们所有的数据当中了解更多具有价值的信息来辅助企业or个人的管理。而数据可视化和可视化分析就是能够帮助到我们更好的了解或提取数据信息的途径。数据可视化和可视化分析其实是两个新的名词，在中国的发展也不过就是一二十年的时间，很多人可能也是对其的了解停留在字面意思上，对其深入的概念，优势以及数据可视化和可视化如何协同工作都不太清晰。数据可视化意味着以可视化图表的形式来显示数据信息，使人类用户更容易理解见解。数据通常以图形或图表形式显示，例如图表，图形，列表，地图以及综合了这些多种格式的综合数据大屏。数据可视化与可视化分析之间的关系是共生的。

把数据转化成有效的可视化形式（任何种类的图表）是让数据发挥作用的。图表是可视化的中心。要达到合适的数据用合适的图表展示，我们需要掌握图表的特性，可视化图表按其特性可分为分布类、流程类、占比类、区间类、关联类、趋势类、时间类和地图类，可视化图表众多，常用的包括柱图、线图、条图、地图、雷达图、矩形树图、气泡图、饼图、环图、仪表盘等。