数据可视化是将大量的数据进行呈现、解释和沟通的过程，通过图像、图表和地图等形式展现数据，使数据更直观、易于理解和传达。以下是数据可视化的一般流程：
1. 数据收集和整理：收集数据并进行整理，比如筛选、分类或者聚合。
2. 数据分析：使用统计方法和机器学习技术对数据进行分析，找出其中的规律、异常和趋势。
3. 数据可视化：选取适合展示数据的可视化工具，比如折线图、柱状图、热力图、散点图、地图等，并对数据进行适当的加工和精细的设计，以提高可视化效果和吸引力。
4. 反馈和优化：根据用户反馈和数据变化，不断优化和改进可视化效果，提升数据的沟通和应用效果。
以下是一些常用的数据可视化工具：
1. Tableau：一款商业化的数据可视化软件，可以轻松地生成交互式的图表、热力图、地图等可视化工具。
2. Power BI：微软提供的数据可视化工具，类似于Tableau，可以帮助用户轻松生成图表和报表。
3. Excel：简单易用的数据可视化工具，通过图表、图像和文字等方式展示数据，可以满足简单数据处理和分析的需求。
4. D3.js：基于JavaScript的数据可视化库，可以帮助用户制作各种复杂的交互式可视化图表和地图。但需要一定的编程能力。
5. Chart.js：一款开源的JavaScript图表库，支持多种图表类型和交互式特效，适合制作基础的图表。
需要注意的是，在制作数据可视化时，除了工具的选择和技巧的掌握外，还要充分了解数据本身的特点和业务环境的需求，以确保数据可视化的准确性和可读性。
1.我们这里有一张表格，可以看到里面销量的数据很多，看起来效果非常的不好，不直观。 这里就可以优化销量这一栏。
2.我们选择销量列，在上方【数据】选项卡中选择【条件格式】，在数据条中选择一个好看的样式。
3.这样一来数据的差距对比性就出来啦。
