数据可视化公司- 纺友

数据可视 交互体验

纺友云上展具备优异的可视化能力， 提供大数据采集、融合、分析、可 视化等全套产品服务，将数据以丰 富的形式显示出来，并进行交互， 帮助用户实现数据可视以及数据分析。

武汉纺友是---国机集团旗下的数字化、虚拟现实服务提供商。2014年9月成立于武汉·中国光谷。2015年取得-技术---、双软---，连续四年获得光谷瞪羚企业及3551人才计划，获得---业务经营---。

中心价值：---分析的智能大数据可视化平台， 不仅仅只是呈现出数据，更能智能 分析，提供决策依据。

数据资源整合分析：构建数据分析模型库，实现数据发掘的模 型化分析；建立数据探索分析能力，发现 数据背后的隐藏规律。

进行数据可视：呈现打造数据全景可视化平台，形式表现； 数据及时更新，实时分类呈现。

bi数据可视化：丰富的数据可视化探索，3d立体化呈现， 提供定制式数据可视化解决方案。

常见的数据问题包括：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---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---壁垒。