数据在我们这个时代变得越来越重要了，就像是黄金和石油一样宝贵，而数据可视化就是把杂乱无序的数据生成更直观的统计图形、图表等，来更加清晰有效地传递信息并以此做出决策。
既然已经有许多的答主推荐了很多好用的可视化工具，那我们就来讲讲怎样从杂乱无章的数据到最后生成易于理解和使用的数据报表的整个流程。
一、数据清洗
如何去整理分析数据，其中一个很重要的工作就是数据清洗。数据清洗是指对“脏”数据进行对应方式的处理，脏在这里意味着数据的质量不够好，会掩盖数据的价值，更会对其后的数据分析带来不同程度的影响。有调查称，一个相关项目的进展，80%的时间都可能会花费在这个工作上面。因为清洗必然意味着要对数据有一定的理解，而这个工作是自动化或者说计算机所解决不了的难题，只能靠人脑对数据进行重新审查和校验，找到问题所在，并通过一些方法去对对应的数据源进行重新整理。
清洗数据的方式大概可以分为以下几类，筛选、清除、补充、纠正，例如：
· 去除不需要的字段：简单，直接删除即可。但要记得备份。
· 填充缺失内容：以业务知识或经验推测填充缺失值；以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值；以不同指标的计算结果填充缺失值。
· 格式不一致：时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致，这种问题通常与输入端有关，在整合多来源数据时也有可能遇到，将其处理成一致的某种格式即可。例如一列当中储存的是时间戳，某些跨国公司的不同部门在时间的格式上有可能存在差别，比如2019-01-12，2019/01/12等，这时候需要将其转换成统一格式。
· 内容中有不需要的字符：某些情况使得有些数据中包含不需要的字符。例如从网络爬到的数据会包含一些编码解码的字符如%22，这种情况下，需要以半自动校验半人工方式来找出可能存在的问题，并去除不需要的字符。
· 数据提取：例如咱们只有用户身份证的信息，但是需要用户生日一列，这时候我们可以直接从身份证号中按照一定规律将生日信息提取出来。
以上只是一部分数据清洗的方式，具体清洗方式步骤还是需要放到具体的业务需求中。数据清洗永远不是独立存在的，它还和很多相关的领域一起并行，例如数据安全性、稳定性和成本。不同的情况下，需要考虑不同的数据清洗方式或者工具。
如果大家想要进一步去了解数据分析过程中的数据清洗，建议大家可以使用微策略的产品来体验一下数据清洗的方法和流程。
二、设计图表
设计图表的作用就是将数据转换为有意义的洞见，从而做出相应的商业决策。
通常来说，数据可视化的工具都会提供许多的图表来适用于不同的数据，在MicroStrategy的产品中还可以自己添加第三方的图表或使用我们提供的SDK来丰富自己的可视化效果库。
例如我们在展示与地理相关的信息时，可以利用地图来更直观的表达，而折线图更加能反应出事物发展的趋势。
当然，静止图表显然不能满足现在的商业需求，用户可以自行添加筛选器来浏览不同维度的数据，也可以在两个图表之间建立映射关系，或者在单个图表中向下钻取。我们利用这些高级的数据分析功能，就可以找出隐藏在数据之下的洞见。
三、发布与分享
在商业环境中，数据的安全性十分重要，所以针对一个数据报表发布的过程中，我们会针对不同的部门或者不同的职位设置不同的访问权限。这样保证了设计一个数据报表就可以满足不同的地区和角色工作人员的数据访问需求。
另外，产品对多平台访问的支持也十分重要，许多的商业决策也许就在路途中做出，所以移动端的体验和桌面一样重要。
在MicroStrategy的Library产品覆盖了桌面端和移动端，并且是为数不多能在移动端获得原生体验的产品。同时，用户也可以在产品中分享洞见、并与同事协同工作。
如今的商业决策，绝不仅仅只是基于以往经验的定性分析，通过数据可视化得出的洞见，并一步步量化得到最优解，从而使得风险最低、利润最大已经是行业趋势。随着大数据的在各行各业中的广泛应用，数据可视化的重要性也不言而喻，以上就是在商业环境中数据可视化的主要流程，感谢阅读。
可视化工具包罗万象，数不胜数，但平时工作中常用的也就那么几款：
1）Excel
Excel虽然是入门级的数据分析工具，但作为微软杀器之一，自然有很多亮眼的功能，譬如其中内嵌的可视化功能。在Excel中有很多不错的可视化效果，包括迷你图，瀑布图，旭日图，散点图等。可以说，Excel是可视化最为便捷的工具之一。然而由于排版和颜色等不够专业，因此距离高大上的效果还是有不小差距。当然，其中不乏精品。
2）PPT
不得不说，PPT是实际工作中运用最为广泛的一款软件，为什么呢，因为汇报。而PPT作为可视化工具，其本领以深入人心。制作出来的图表、样式等，并不输于专业的绘图软件，虽然操作起来会更加复杂。
3）PS&AI
属于专业设计师的技能包，大型展会海报、电影海报等等均是其作品，当然用到数据呈现这块，虽然有些大材小用，但质量做出来，还是很有保证的、
4）Echarts
百度良心产品之一，可视化效果极为显著，最为关键的是，他是免费的。不过，在使用过程中，你需要懂一点JS代码。
5）Power BI仪表盘工具
微软爸爸的又一作品，刚才说到Excel已经可以实现不错的可视化效果了，然而和Power BI相比，就有点小巫见大巫的感觉了。Power BI是专业的可视化报表工具，并且可以与Excel无缝衔接，并且内嵌了很多实用的数据处理功能。
并且，还可以将作品进行云端分享。
6）Tableau
较为成功的BI工具之一，操作流畅，界面精美，当然这样精美的软件是需要费用的。
另外还有很多工具，例如BDP，图表秀，数加平台、魔镜等，但个人认为上面几款已经足够使用，切勿贪多。
答：一、数据可视化工具
1、Jupyter：大数据可视化的一站式商店
2、Tableau：AI，大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案
3、Google Chart：Google支持的免费而强大的整合功能
4、D3.js：以任何您需要的方式直观地显示大数据
5、Smartbi：真Excel操作，简单易用
二、数据可视化工具的特征
1、能够处理不同种类型的传入数据
2、能够应用不同种类的过滤器来调整结果
3、 能够在分析过程中与数据集进行交互
4、能够连接到其他软件来接收输入数据，或为其他软件提供输入数据
5、 能够为用户提供协作选项
推荐几款我比较常用的可视化工具
Excel
通常认为Excel不是可视化工具，不过也确实能作出一些很漂亮的图表，主要问题在于默认的图表设计都太丑了太丑了。如果你想做得好一点，可能要花的时间比较多。不支持一键拖拽生成图表，在细节的处理上需要花更多的时间。
BDP
更新快，有需求可以提，客户体验非常好，功能也比较nice,免费版基本能满足个人需求，收费版本费用也不高，一份快餐的价格可以整一个月。 不过我用的地方不是很多，地图图表生成非常方便，还可以依据地址自动转经纬度数据。数据处理不需要求助于程序员，拖拽就能操作，不会sql，不会excel也可以搞定数据分析（不过懂excel会帮助理解）。不过更让我心动是表连接和图文混排，这对于经常出报表的人来说，简直一大福音。
Tableau
老牌子可视化工具，就是有点贵。只有public版是免费的，其他版本可以15天试用。
上手也不难，不过更新的速度没有前者快。不过毕竟是市场这么大了，会的话求职应该是有加分的，BDP相对名气小很多。 最大的特点是实时。
Python/R
这个需要一点代码功底。Python里的matplotlib和R当中的ggplot2包，成图效果非常棒。
实际上还有很多其他的像echart,D3.js，highcharts等等，工具的选择上是非常多的，我个人的建议是在精专一个的同时多了解一下其他的工具。“你手里拿着锤子，看什么都是钉子”，不要被你自己所掌握的工具所限制，我们的出发点始终是问题解决的。我们应当做的是“你眼里看着钉子，拿什么都是锤子”。（文/艾萌atanqing，一个略懂数据分析的心理咨询师）
链接：http://pan.baidu.com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw
Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。
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Python基础知识
Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面
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Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图
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