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。

数据可视化主流程中的几个关键步骤：数据采集:数据采集的方法和质量，很大程度上就决定了数据可视化的效果。内部数据采集：指的是采集企业内部经营活动的数据，数据可视化公司，通常数据来源于业务数据库，如订单的交易情况。外部数据采集：指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据。数据处理和变换:数据处理和数据变换，是进行数据可视化的前提条件，包括数据预处理和数据挖掘两个过程。




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。




数据可视化公司-纺友云上展(图)由武汉纺友技术有限公司提供。行路致远，砥砺前行。武汉纺友技术有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为软件开发具有竞争力的企业，与您一起飞跃，共同成功!