技术人最不该忽视可视化数据分析！

不公道数据也是相对付详细的说明场景而言的，譬喻，我们为权衡电话营销职员的示意设定了一个数据指标——均匀每周乐成3单倾销即为优越员工，这里就必要团结场景将“演习期员工”剔除，可能说，将事变年限过短的样本数据剔除。

4.3 对非凡值做风雅化处理赏罚

为了可视化结果，我们必要存眷那些寄义不明的数据和“极度数据”，这些数据的存在偶然辰会直接影响我们的内容揭示。

★ 空、null、0

这3个数据值是典范的“寄义不明“数据，有些场景下，他们表达的意思沟通，有些则代表了截然差异的信息。我拿”测验“作为一个case来比喻这三者的区别：

• 0：小明介入了语文测验，得了0分;
• 空：小明没介入语文测验;
• null：小明没有语文这门测验。

在举办可视化表达时，必然要留意对数据的精确表达。

★ 极度数据

极度数据指一种样本数据极度漫衍不匀称的环境，好比“100条某产物的销量漫衍，1笔记录10W，别的99笔记录在0~1000之间，“如实”回响数据的图表将很丢脸出**大部门样本数据的特性信息**。必要团结营业场景，做应对处理赏罚(好比剔除&“矮化”极度数据，并做对应的文本表明)

4.4 汇聚数据到公道水平

在行使BI器材举办可视化展示的时辰，必要留意原始数据的数据量巨细。凡是软件处事地址的处事器机能不是无穷的，吻合巨细的数据量有助于取得交互展示的最佳示意。

当原始数据过大，我们可以按照现实场景，剔除某些字段，对数据举办汇聚。

（编辑：湖南网）

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