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可視化：過去，現(xiàn)在和未來概括地說，有三種類型的可視化分析：描述性，規(guī)范性和預(yù)測性。簡單的類型是描述性分析，它描述已經(jīng)發(fā)生的事情并提出其根本原因。規(guī)范分析能夠使事情更上一層樓：除了幫助企業(yè)了解原因之外，它還幫助企業(yè)從發(fā)生的事情中學(xué)習(xí)并制定可改善其當(dāng)前績效和盈利能力的策略和策略。預(yù)測分析是很有益的，但也可以說是復(fù)雜的類型。它可以幫助用戶識別建議未來情況和行為的模式。使用可視化做出更明智的決策。
常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括：1.數(shù)據(jù)收集錯(cuò)誤，遺漏了數(shù)據(jù)對象，或者包含了本不應(yīng)包含的其他數(shù)據(jù)對象。2.數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)，即不同于數(shù)據(jù)集中其他大部分?jǐn)?shù)據(jù)對象特征的數(shù)據(jù)對象。3.存在遺漏值，數(shù)據(jù)對象的一個(gè)或多個(gè)屬性值缺失，導(dǎo)致數(shù)據(jù)收集不全。4.數(shù)據(jù)不一致，收集到的數(shù)據(jù)明顯不合常理，或者多個(gè)屬性值之間互相矛盾。例如，體重是負(fù)數(shù)，或者所填的郵政編碼和城市之間并沒有對應(yīng)關(guān)系。5.重復(fù)值的存在，數(shù)據(jù)集中包含完全重復(fù)或幾乎重復(fù)的數(shù)據(jù)。正是因?yàn)橛幸陨蠁栴}的存在，直接拿采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析or可視化，得出的結(jié)論往往會誤導(dǎo)用戶做出錯(cuò)誤的決策。因此，對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化，是數(shù)據(jù)可視化流程中不可缺少的一環(huán)。
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第4年
