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。它在如此有限的空间中传递给观看者的信息量之大，而无需太多解释，这真是令人惊讶。使用数据可视化传达消息非常容易，因为它使数据中的趋势和模式变得生动起来！不仅如此，而且鉴于人脑的工作原理，它还使观众能够以更快更简单的方式掌握洞察力。因此，毋庸置疑，数据可视化对于任何领域的分析都是至关重要的！

数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素来表示，大量的数据集构成数据图像，同时再将数据的各个属性值以多维数据的形式来表示，可以从不同的维度来观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。关于数据可视化的适用范围，虽然存在着不同的划分方法。但是一个常见的关注焦点就是信息的呈现。

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