很多企业的营销活动以前一直在使用静态数据报告的形式来提出相对应的问题解决方案，但是这样对于时间上来说非常的低效率，但当你将静态图表替换成需要预先配置好的数据可视化大屏或者是bi报动态表，提高工作效率的时候，也能够同时实时根据数据分析结果，调整营销策略，使销售收入翻倍。包括在与新冠疫情战斗时，新闻报道和统计当中都用到了不少可视化来进行分析。

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，可视化车间，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。

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