数据可视化需要分几步完成
数据可视化主要面向大型数据库中的数据，采用平行坐标法、面像素法、图形法等直观地表达数据与数据之间的关系，获得数据内在的信息，从而对数据进行更深入的观察和分析。数据可视化主要包含七个步骤，即获取数据、分析数据、过滤数据、挖掘数据、展示数据、对数据进行总结和人机交互等。
数据可视化的对象主要包括教学中文章与资源的内容、学习者在学习过程中产生的行为数据、学习者在学习探究过程中收集的数据以及学习者接收到的知识内容。
可视化技术按一般可视化过程可划分为数据预处理、映射、绘制和显示四步。但随着数据类型的复杂化，该解决方案已无法满足用户的需求。例如，视觉设计中可以把数据映射到一个视觉表上，却很难表述怎么处理成千上万的数据项；数据挖掘有能力解决视觉设计不能完成的工作，但在数据交互方面无能为力；基于软件的信息可视化能够增加和各种形式抽象数据的交互，但这种方法低估了视觉设计中的美学原理，无法将视觉设计作为一种有效的交流方式吸收进来。
因此，本·弗莱（Ben Fry）根据数据可视化的最新发展与需求，提出了新的可视化流程，整个过程由以下七个步骤组成。
第一，获取。收集数据，无论是数据库的表、文字记录、网络上的源文件，还是录像记录等。
第二，分析。根据数据的意义构造一个结构分类图，并按分类排序。(https://www.daowen.com)
第三，过滤。删除冗余数据，只保留感兴趣、有价值的数据。
第四，挖掘。应用统计学或数据挖掘方法来辨析数据格式，挖掘其中的规律。
第五，表述。选择一个基本的视觉模型，比如条形图、列表或树状结构图。
第六，修饰。改善基本的表述方法，使其变得更加清晰、视觉化和直观化。
第七，交互。增加方法来操作数据或控制其可见的特性，实现交互选择性。
随着信息技术的发展，数据可视化的详细流程逐渐“黑箱化”。先进的可视化工具将实现从数据获取到图形输出的“一条龙”服务，为更多人提供可视化服务。