把数据转化成有效的可视化形式(任何种类的图表)是让数据发挥作用的。图表是可视化的中心。要达到合适的数据用合适的图表展示,我们需要掌握图表的特性,可视化图表按其特性可分为分布类、流程类、占比类、区间类、关联类、趋势类、时间类和地图类,可视化图表众多,常用的包括柱图、线图、条图、地图、雷达图、矩形树图、气泡图、饼图、环图、仪表盘等。
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。
数据说白了就是一组可定性或可量化的值。随着计算机存储能力的大幅提高,人们对于数据的关注与日俱增,大数据一词近几年来也被人们频频提及。而数据可视化的主要任务是将数据转换为易于感知的图形。因此,为了准确的表达数据,我们需要了解一些数据相关的概念。在数据可视化中,我们通常不特别区分区间型和比值型,将其统称为数值型。进而可将数据类型进一步精简为三种:类别型、有序型、数值型。以上信息由专业从事可视化车间的纺友于2024/5/22 8:02:48发布
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