数字政务-武汉纺友








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,数字政务,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。




中心价值:多维分析的智能大数据可视化平台, 不仅仅只是呈现出数据,更能智能 分析,提供决策依据。

数据资源整合分析:构建数据分析模型库,实现数据发掘的模 型化分析;建立数据探索分析能力,发现 数据背后的隐藏规律。

进行数据可视:呈现打造数据全景可视化平台,形式表现; 数据及时更新,实时分类呈现。

BI数据可视化:丰富的数据可视化探索,3D立体化呈现, 提供定制式数据可视化解决方案。






数据可视化主要借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息,发展到后来,应用3D图形来展示,使得数据更加的生动与形象。信息的质量很大程度上依赖于其表达方式,同样的,对数据进行数据分析后,可视化可以帮助用户更好地理解数据信息,挖掘数据价值。数据可视化的本质就是视觉对话,数据可视化将数据分析技术与图形技术结合,清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。数据和数据可视化是相辅相成的,数据赋予可视化以依据,可视化增加数据的灵活性。企业利用数据可视化可以更好地提取有价值的信息。




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