这里是数据可视化中常用的工具和完成攻略：
常用工具
1. Tableau
Tableau是一种交互式数据可视化工具，用户可以利用它轻松地创建和分享可视化分析、仪表板和报表。它的优势在于易用性和速度，能够快速地将数据转换为可视化形式。
2. Power BI
Power BI是一种商业智能工具，可用于将数据集成、分析和可视化。它的优势在于与其他Microsoft产品的集成，易于使用和快速的数据处理。
3. D3.js
D3.js是一种JavaScript图形库，可用于创建可交互的数据可视化。它的优势在于高度的自定义性和灵活性，但需要较高的技术水平。
4. Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly等
Python的一些可视化库也广泛应用于数据可视化中。Matplotlib能够创建多种类型的图表，Seaborn提供了更高级别的绘图功能，Plotly则提供了互动性和可定制性更强的可视化。
完成攻略
完成数据可视化需要考虑以下几个步骤：
1. 确定目标
首先需要明确你要呈现的数据是什么，以及你的可视化的目标是什么。不同的数据类型需要使用不同的可视化方法，同时不同的目标需要使用不同的呈现方式。
例如：假设你想要呈现某个地区不同商品销售的占比情况，那么可以考虑使用饼图、堆叠柱状图等可视化方式。
2. 收集数据
在决定可视化方式后，需要收集相应的数据。数据可以来自各种形式，例如Excel表格、SQL数据库、API等。
3. 数据处理和清洗
部分数据可能需要进行处理和清洗，以便于使用可视化工具处理。例如删除重复数据，填充空缺值等。
4. 创建可视化
在处理好数据后，就可以利用上述提到的可视化工具之一，创建相应的可视化。可以自由选择模板进行制作，也可以自定义。
例如：使用Tableau制作饼图可以按照以下步骤操作：
– 打开Tableau，导入已经处理好的数据
– 选择“Pie Chart”，将需要的指标拉到“Columns”中，并根据需要进行细节方面的调整。
5. 分享和解释
完成可视化后，可以将其分享与他人，并对可视化中的数据和结果进行解释。同时可以调整可视化格式和交互性，便于他人更好地理解数据。
例如：可以将制作好的饼图嵌入到网页中，让其他用户可以直接在网页上看到，并附加相应的数据和解释。
以上是关于数据可视化中常用工具和完成攻略的说明。