在过去十几年的发展中,数据可视化作为一个新兴学科,在信息表达能力方面已经得到了广泛认可,完成了从零到一的转变。数据可视化必然要走向大众化。
武汉纺友是央企国机集团旗下的数字化、虚拟现实服务提供商。2014年9月成立于武汉·中国光谷。2015年取得国家高新技术企业认证、双软企业认证,连续四年获得光谷瞪羚企业及3551人才计划,获得国家增值电信业务经营许可证。欢迎来电咨询!!!
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,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。
我们认识到了数据可视化的必要性,但缺乏数据可视化方面的技能,部分原因可以归结于,数据可视化只是数据分析过程中的一个环节,数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型,但在展示沟通上力不从心。与此同时,对于可视化类型的选择,既不是纯粹美学,也不是完全个人化。一个不合适的方案,受众可能会觉得乏味或者费解,甚至可能造成和受众之间的信任壁垒。