可視化車間-武漢紡友(圖)

常見的數據質量問題包括：1.數據收集錯誤，遺漏了數據對象，或者包含了本不應包含的其他數據對象。2.數據中的離群點，即不同于數據集中其他大部分數據對象特征的數據對象。3.存在遺漏值，數據對象的一個或多個屬性值缺失，導致數據收集不全。4.數據不一致，收集到的數據明顯不合常理，或者多個屬性值之間互相矛盾。例如，體重是負數，或者所填的郵政編碼和城市之間并沒有對應關系。5.重復值的存在，數據集中包含完全重復或幾乎重復的數據。正是因為有以上問題的存在，直接拿采集的數據進行分析or可視化，得出的結論往往會誤導用戶做出錯誤的決策。因此，對采集到的原始數據進行數據清洗和規范化，是數據可視化流程中不可缺少的一環。
數據可視化服務是什么？
數據可視化服務（datalake visualization）通常是指一個一體式的大數據可視化服務平臺，適應多個數據源，提供豐富多樣的二維、三維可視化組件，采用拖放布局，旨在幫助快速定制和應用自己的大數據大屏。
數據可視化服務的呈現有許多操作場景，可視化車間，有些人認為這只是把數據變成圖表。他們可能沒有想到，傳統的圖表只是靜態數據，而大數據可視化服務做出實際的數據表示，結果是動態的。即使在什么表面上也是不同的，在移動端、大屏端顯示，背后的技術要求肯定是不同的。
當下隨著大數據熱潮的到來，數據可視化作為一個新興的領域，受到了學術界和工業界的重視。從可視分析、數據新聞到商業報表，各個領域都在越來越多的使用它。既然是數據可視化，說明數據是主體，可視化只是將數據以可視的形式表達的手段。未來的數據可視化趨勢已成為了必然性，國內的數據可視化工具也越來越多，這樣的趨勢只有*才能走的更遠。
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