静态可视化为用户提供了面前的单一视图。交互式数据可视化大屏使用户能够深入研究数据并提取和检查同一数据集的各种视图，从而选择希望以可视化格式查看的特定数据点。数据可视化大屏可以使数据驱动的见解更加清晰，并且可以增强整个***的理解。数据分析是数据可视化展示的来源，并通过链接视觉模型和图表形式并展现数据分析结果。

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。

我们认识到了数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的技能，部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在展示沟通上力不从心。与此同时，对于可视化类型的选择，既不是纯粹美学，也不是完全个人化。一个不合适的方案，受众可能会觉得乏味或者费解，甚至可能造成和受众之间的信任壁垒。

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！