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根本原因。规范分析能够使事情更上一层楼：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改善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。

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。

为您的数据选择正确的数据可视化在数据可视化技巧中，这一技巧至关重要。有无数的可视化图。但是选择正确的选择很重要，这样才能有效地突出显示数据中的关键趋势。每个图都有特定的用途，应该知道在哪里使用哪个图。条形图他们提供了快速浏览的大量信息。例如，比较多年来两种不同产品的销售额。折线图对于可视化连续时间间隔内的数值趋势很有用。它们有效地捕获了数据中的趋势和模式，可用于比较多个值。这种数据可视化的一个示例是显示过去几个月公司月收入的趋势。散点图对于显示两个变量之间的关系很有用。使用散点图可以轻松发现数据中变量或离群值之间的任何相关性。例如，数据采集公司，它可以用来比较房屋价格随客厅大小的变化。饼图适合于显示同一类别中项目的比例分布。但是，应谨慎使用它们，否则弊大于利。






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