1、针对可视化的数据探索

确定要可视化展示的数据，收集所需要的原始数据。然后进行可视化数据探索，即对待分析的数据进行认识，如查看数据类型，元数据背景、特性、观测点等。这可以在很大程度上指导设计分析方式和可视化图表。

2、数据清洗

检查数据的完整性和准确性，统一不同数据的单位，去除重复或无用的数据，把原始数据处理成统一的格式；

然后进行数据清洗，也就是将未经分析处理的原始数据转换为分析时使用的“干净”数据。数据清洗的常见操作包括缺失值处理、异常值检测、标签转换等。

3、构建可视化图表

接下来，需要进行可视化图表的构建，这就是使用基于清洗数据创建图表的步骤。这就是我们可视化的过程，根据数据的类型，维度，量级等特征，选择合适的可视化工具，如折线图、柱状图、散点图、气泡图、热力图等。

4、图形交互功能实现

数据可视化是对数据以图形的形式进行展示的一种技术，可以帮助人们快速理解大量数据，更快捷地把握信息。实现数据可视化的主要方式是通过数据分析和图形交互功能，实现数据的可视化。数据分析可以根据不同的需要把数据划分为类别、形状和规模等，以便人们更好地理解数据的含义。而图形交互功能则是以图形的方式对数据进行展示，使人们能够清晰明了地看到数据的变化趋势和联系，从而实现数据的可视化。

4、分析结果

从可视化图表中观察、分析数据，提取出重要信息。对可视化的数据进行分析，识别出从图表中可能存在的任何情景，以及任何潜在的趋势和关系。以确保分析结果具有可靠性，以最大化分析过程的准确性。