什么是数据可视化？数据可视化,就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表,然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。展示需要相比传统的用表格或文档展现数据的方式,可视化能将数据以更加直观的方式展现出来,使数据更加喀观、更具说服力。在各类报表和说明性文件中,用直观的图表展现数据,显得简洁、可靠。

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，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。