可视化车间-武汉纺友

常见的数据问题包括：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，可视化车间，是数据可视化流程中不可缺少的一环。

当下随着大数据热潮的到来，数据可视化作为一个新兴的领域，受到了学术界和工业界的重视。从可视分析、数据---到商业报表，各个领域都在越来越多的使用它。既然是数据可视化，说明数据是主体，可视化只是将数据以可视的形式表达的手段。未来的数据可视化趋势已成为了必然性，国内的数据可视化工具也越来越多，这样的趋势只有---才能走的更远。

可视化：过去，现在和未来概括地说，有三种类型的可视化分析：描述性，规范性和预测性。简单的类型是描述性分析，它描述已经发生的事情并提出其---原因。规范分析能够使事情---：除了帮助企业了解原因之外，它还帮助企业从发生的事情中学习并制定可---其当前绩效和盈利能力的策略和策略。预测分析是很有益的，但也可以说是复杂的类型。它可以帮助用户识别建议未来情况和行为的模式。使用可视化做出更明智的决策。

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