编程可视化数据的方法包括以下几种：
使用专用的可视化工具
Tableau、 Power BI、 FineBI等工具提供丰富的图表和仪表盘模板，具备强大的数据处理能力。用户可以通过简单的拖拽操作完成复杂的可视化任务。
步骤：
数据准备：导入数据源（如Excel、CSV文件或数据库连接）。
数据清洗：处理缺失值、异常值等数据问题。
数据建模：对数据进行分组、聚合等处理，形成可视化所需的数据模型。
图表选择：根据数据特点和展示需求选择适合的图表类型（如柱状图、折线图、散点图等）。
图表设计：通过拖拽操作将数据字段放置到图表中，调整图表样式和布局。
仪表盘创建：将多个图表组合在一个仪表盘中，形成综合的可视化报告。
发布与分享：将最终的可视化结果发布到网络上，分享给团队成员或公开访问。
编写自定义代码
使用编程语言如 Python、 R、 JavaScript等，可以实现高度定制化的可视化效果。
步骤：
选择编程语言（如Python）。
安装必要的库和工具（如Matplotlib、Seaborn、Plotly）。
获取和清理数据。
使用编程语言的相关库生成图表（如使用Matplotlib绘制折线图，使用Seaborn进行高级绘图，使用Plotly创建交互式图表）。
结合数据分析库
利用 Python的 Pandas、 NumPy等库进行数据处理，然后使用 Matplotlib、 Seaborn、 Plotly等库进行可视化。
示例代码（使用Python和Plotly）：
```python
import plotly.graph_objects as go
创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 1, 5, 4]
创建折线图
fig = go.Figure（data=go.Scatter（x=x, y=y））
更新图表的布局
fig.update_layout（title='简单的折线图',
xaxis_title='X轴',
yaxis_title='Y轴'）
显示图表
fig.show（）
```
借助BI工具
商业智能软件如 FineBI、 FineReport、 FineVis等，综合了图表工具和编程语言的优势，提供了强大的数据处理能力和可视化功能。
建议
初学者可以从使用专用的可视化工具开始，如Tableau或Power BI，因为它们用户友好且功能强大。
有一定编程基础的人可以选择编写自定义代码，使用Python或R语言，并结合Matplotlib、Seaborn、Plotly等库进行数据可视化。
需要高度定制化图表或 进行复杂数据分析的场景，建议使用编程语言进行开发，以便实现更高级的功能和交互性。