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，数据采集公司，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。
数据可视化大屏的设计流程：1.梳理业务需求：大屏设计要避免为了展示而展示，排版布局、图表选用等应服务于业务，所以大屏设计是在充分了解业务需求的基础上进行的。2.根据业务场景抽取关键指标：关键指标是一些概括性词语，是对一组或者一系列数据的统称。3.确立指标分析维度：同一个指标的数据，从不同维度分析就有不同结果。4.选定可视化图表类型：当确定好分析维度后，事实上我们所能选用的图表类型也就基本确定了。5.了解物理大屏，确定设计稿尺寸多数情况下设计稿分辨率即被投大屏的信号源电脑屏幕的分辨率。6.页面布局、划分：尺寸确立后，接下来要对设计稿进行布局和页面的划分。7.可视化设计：根据定义好的设计风格与选定的图表类型进行合理的可视化设计。8.页面定稿、开发。9.整体细节调优与测试。
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。
纺友云上展-数据采集公司由武汉纺友技术有限公司提供。武汉纺友技术有限公司为客户提供“VR,3D,影视制作,数字展厅,BI数据可视化,信息技术开发”等业务，公司拥有“云上展”等品牌，专注于软件开发等行业。，在湖北省武汉市洪山区珞喻路889-1号融众国际18层的名声不错。欢迎来电垂询，联系人：夏经理。