对于数据可视化，有许多常用的工具和技巧可以帮助我们更好地呈现和理解数据。以下是一些常见的工具和技巧：

常用工具：

1. Microsoft Excel：Excel是一种常见的数据分析工具，也可以用于创建基本的数据可视化图表。它提供了各种图表类型和功能，如柱状图、折线图、饼图等。

2. Tableau：Tableau是一种强大的数据可视化工具，它允许用户通过拖放方式创建交互式的图表和仪表板。具有丰富的可视化选项和灵活性，适合处理大规模和复杂的数据集。

3. Power BI：Power BI是微软推出的一款商业智能工具，用于创建交互式的数据可视化报告和仪表板。它支持与其他数据源的连接，能够实时更新数据，并提供丰富的可视化选项和自定义功能。

4. Python的数据可视化库：Python有多个流行的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly。这些库提供了丰富的图表类型和高度可定制化的选项，适用于数据科学家和开发人员。

5. D3.js：D3.js是一个基于JavaScript的数据可视化库，它使用Web标准（HTML、CSS和SVG）创建动态和交互式的可视化图表。D3.js提供了底层控制和灵活性，适合对图表进行高度自定义。

常用技巧：

1. 选择合适的图表类型：根据数据的类型和所需传达的信息，选择最适合的图表类型。例如，使用柱状图比较不同类别的数据，使用折线图显示趋势等。

2. 简化和清晰化图表：确保图表简洁、易读和易于理解。删除不必要的元素，如过多的标签或网格线，并使用合适的颜色、字体和图例来增强可视化效果。

3. 添加交互功能：通过添加交互功能，使用户能够以不同角度和维度探索数据。例如，添加鼠标悬停提示、筛选器或滑块，以实现数据的动态呈现。

4. 使用动画效果：动画效果可以吸引注意力并突出数据的变化。例如，使用渐变、过渡或动态效果来展示数据的演变和关系。

5. 故事化呈现数据：将数据呈现为故事，帮助观众更好地理解数据背后的故事。使用标题、副标题和注释来引导观众，讲述数据背后的洞察和发现。

6. 考虑可用性和响应式设计：确保数据可视化在不同设备上的显示效果良好，并具有良好的可用性。优化图表的尺寸、比例和布局，以适应不同屏幕大小和分辨率。

7. 参考优秀的可视化作品：学习和参考其他人的优秀可视化作品，如数据可视化书籍、网站和社区。从中获得灵感和技巧，并不断提升自己的数据可视化能力。

通过使用这些常用工具和技巧，我们可以更好地呈现和解读数据，让复杂的信息变得清晰和易于理解。