正确流程：数据采集 -> 数据处理和变换 -> 可视化映射 -> 用户感知
一、数据采集
数据采集是数据分析和可视化的第一步，俗话说“巧妇难为无米之炊”，数据采集的方法和质量，很大程度上就决定了数据可视化的最终效果。
数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看，可以分为内部数据采集和外部数据采集。
1.内部数据采集：
指的是采集企业内部经营活动的数据，通常数据来源于业务数据库，如订单的交易情况。如果要分析用户的行为数据、APP的使用情况，还需要一部分行为日志数据，这个时候就需要用「埋点」这种方法来进行APP或Web的数据采集。
2.外部数据采集：
指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据，具体目的包括，获取竞品的数据、获取官方机构官网公布的一些行业数据等。获取外部数据，通常采用的数据采集方法为「网络爬虫」。
二、数据处理和变换
数据处理和数据变换，是进行数据可视化的前提条件，包括数据预处理和数据挖掘两个过程。
一方面，通过前期的数据采集得到的数据，不可避免的含有噪声和误差，数据质量较低；另一方面，数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进一步的数据挖掘才能提取出来。
三、可视化映射
对数据进行清洗、去噪，并按照业务目的进行数据处理之后，接下来就到了可视化映射环节。可视化映射是整个数据可视化流程的核心，是指将处理后的数据信息映射成可视化元素的过程。
可视化元素由3部分组成：可视化空间+标记+视觉通道
1.可视化空间
数据可视化的显示空间，通常是二维。三维物体的可视化，通过图形绘制技术，解决了在二维平面显示的问题，如3D环形图、3D地图等。
2.标记
标记，是数据属性到可视化几何图形元素的映射，用来代表数据属性的归类。
根据空间自由度的差别，标记可以分为点、线、面、体，分别具有零自由度、一维、二维、三维自由度。如我们常见的散点图、折线图、矩形树图、三维柱状图，分别采用了点、线、面、体这四种不同类型的标记。
3.视觉通道
数据属性的值到标记的视觉呈现参数的映射，叫做视觉通道，通常用于展示数据属性的定量信息。
常用的视觉通道包括：标记的位置、大小（长度、面积、体积...）、形状（三角形、圆、立方体...）、方向、颜色（色调、饱和度、亮度、透明度...）等。
四、用户感知
可视化的结果，只有被用户感知之后，才可以转化为知识和灵感。
用户在感知过程，除了被动接受可视化的图形之外，还通过与可视化各模块之间的交互，主动获取信息。
