数字----纺友(商家)

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    2024-6-9

王总
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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,数字---,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。





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。





数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前,在研究、教学和开发领域,数据可视化乃是一个---活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。





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