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，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。
为您的数据选择正确的数据可视化在数据可视化技巧中，这一技巧至关重要。有无数的可视化图。但是选择正确的选择很重要，可视化车间，这样才能有效地突出显示数据中的关键趋势。每个图都有特定的用途，应该知道在哪里使用哪个图。条形图他们提供了快速浏览的大量信息。例如，比较多年来两种不同产品的销售额。折线图对于可视化连续时间间隔内的数值趋势很有用。它们有效地捕获了数据中的趋势和模式，可用于比较多个值。这种数据可视化的一个示例是显示过去几个月公司月收入的趋势。散点图对于显示两个变量之间的关系很有用。使用散点图可以轻松发现数据中变量或离群值之间的任何相关性。例如，它可以用来比较房屋价格随客厅大小的变化。饼图适合于显示同一类别中项目的比例分布。但是，应谨慎使用它们，否则弊大于利。
数据可视化主流程中的几个关键步骤：数据采集:数据采集的方法和质量，很大程度上就决定了数据可视化的效果。内部数据采集：指的是采集企业内部经营活动的数据，通常数据来源于业务数据库，如订单的交易情况。外部数据采集：指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据。数据处理和变换:数据处理和数据变换，是进行数据可视化的前提条件，包括数据预处理和数据挖掘两个过程。
可视化车间-纺友云上展(图)由武汉纺友技术有限公司提供。武汉纺友技术有限公司为客户提供“VR,3D,影视制作,数字展厅,BI数据可视化,信息技术开发”等业务，公司拥有“云上展”等品牌，专注于软件开发等行业。，在湖北省武汉市洪山区珞喻路889-1号融众国际18层的名声不错。欢迎来电垂询，联系人：夏经理。
