数据可视化是一种将数据转换为图形或图像的过程，以便更直观地理解和解释数据。在数据处理中，常规的方法包括以下几种：
1. 数据清洗：这是数据预处理的第一步，目的是去除数据中的噪声、重复和不一致性。常见的数据清洗方法包括删除缺失值、处理异常值、填补缺失值等。
2. 数据转换：这是指将原始数据转换为适合进行可视化的格式。例如，将日期时间数据转换为时间戳，将分类数据转换为数值型数据等。
3. 数据聚合：这是指对数据进行汇总和计算，以便于后续的可视化分析。例如，计算每个地区的人口数量、销售额等。
4. 数据编码：这是指将文本数据转换为数字代码，以便在可视化中使用。例如，将性别编码为0（男性）和1（女性），将年龄编码为0-12岁、13-24岁、25-36岁等。
5. 数据降维：这是指通过减少数据的维度来简化数据结构，以便更容易地进行可视化。常用的降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
6. 数据可视化设计：这是指根据数据的特点和需求，选择合适的可视化方法和工具，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。同时，还需要确定图表的颜色、字体、标签等视觉元素，以提高图表的可读性和吸引力。
7. 数据可视化实现：这是指使用编程语言（如Python、R、JavaScript等）和可视化库（如Matplotlib、Seaborn、D3.js等）实现数据可视化。在实现过程中，需要注意图表的布局、颜色、字体等细节，以及图表与数据的关联性。
8. 数据可视化评估：这是指对可视化结果进行评估，以判断其是否能够有效地传达数据信息。评估指标包括图表的清晰度、信息的完整性、图表的对比度等。
总之，在数据处理中，常规的方法包括数据清洗、数据转换、数据编码、数据降维、数据可视化设计、数据可视化实现和数据可视化评估。这些方法可以帮助我们更好地理解数据，从而做出更准确的决策。
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