武汉纺友-数字政务








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。






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,数字政务,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。




数据可视化的主要目的是清楚地传达数据的含义,帮助解释趋势和统计数据,并显示过往数据分析文字报告无法看到的数据实时更新趋势。数据可视化运用可以帮助我们加强对数据信息的解释和理解,而且是以尽可能简单的图表可视化形式来表现,让我们从数据中获取见解变得更加容易。当数据分析用户希望查看分析结果并快速从中了解数据信息时,他们就可以使用数据可视化。




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