一.可视化目标数据可视化。 其目的是为了检查异常数据，将数据转换为信息，显示某些活动的趋势，为查看数据背后的特殊现象提供有效的方法。
二.常见可视化工具Excel
是最常见的可视化工具，操作简单，只需将图表插入单元格即可显示。 您也可以根据需要添加辅助项，使图表更易于理解。
PowerBI/TableAU
目前市场上有许多相同类型的数据可视化工具，它们有一些共同的特点。
)可快速、支持多种数据源导入数据；
)2)可以在不改变原始数据的情况下对数据进行预处理；
)3)拖动数据字段时，将显示相应的图表。
难点如下。
)1)如何发现数据项之间的关联
)2)如何将正确的数据放在正确的位置
)3)如何合理地将不同的图表排版在同一张纸上
遗憾的是，提供的可视化图表模板是固定的，无法定制，有时无法满足使用者的需求。
SPSS
SPSS是世界上最早的统计分析软件，以功能丰富、效率高、操作简单而著称，是一个非常适合数据分析的工具软件，适用于经济学、医学、教育学、管理学、心理学、广告学、统计学与商业、工业、林业、农业等
其操作流程大致如下。
(1)数据导入
)2)切换为变量，试图观察各变量值的含义
)3)根据目的和数据特点，选择相关功能
)4)参数的设定
(5)报告输出(包括相关表格、图表、处理分析流程等) )。
重要的是功能的选择和各功能参数的理解度。
因此，在使用此工具之前，必须根据项目确定数据分析的目的和数据分析的方法，并选择正确的工具和方法。
其缺点是呈现的图表不是特别华丽，不支持，或者部分支持定制，适合科学研究和报告。
程序设计
您可以通过编写python第三方库、echarts、HTML/CSS/JS等程序来可视化数据。
其优点是可以自定义图表，无论是简单的还是华丽的，都可以不受限制地制作。
难点在于掌握编程相关知识，可以灵活运用于各种项目。
三、图表类型大致可分为两种类型。
1 .比较分析
)1)比较型图表
像条形图一样，反映了数据项之间的大小关系、数量的变化程度
)2)时间序列图
反映时间线上数据的变化，如折线图
)3)关系型图
主要用于两组以上人群的相关分析，如散点图
2 .分布图
)1)语云
反映数据分布的密集程度，字体大小等于出现频率。
)2)直方图、地图
反映了某一类别、某一空间中数据的分布情况，在直方图中，柱体的高度等于某一类别出现的频率。
在地图上，表示了不同区域颜色浓度不同的空间中数据的分布频率。
)3)饼图，堆积条形图
反映了部分在整体中的比例。