数据可视化技术包含以下几个基本概念：①数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间；②数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算；③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据；④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化已经提出了许多方法，数字政务，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。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。数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素来表示，大量的数据集构成数据图像，同时再将数据的各个属性值以多维数据的形式来表示，可以从不同的维度来观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。关于数据可视化的适用范围，虽然存在着不同的划分方法。但是一个常见的关注焦点就是信息的呈现。纺友技术公司(多图)-数字政务由武汉纺友技术有限公司提供。武汉纺友技术有限公司实力不俗，信誉可靠，在湖北武汉的软件开发等行业积累了大批忠诚的客户。纺友带着精益求精的工作态度和不断的完善创新理念和您携手步入辉煌，共创美好未来！)