商业数据可视化的原理是指将复杂的数据通过图形、图表等视觉元素，以直观、易懂的方式展示给非专业人士，从而帮助他们理解和分析数据。商业数据可视化的原理主要包括以下几个方面：
1. 数据清洗与预处理：在数据可视化之前，需要对原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复值、处理缺失值、填充空值等，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据分类与分组：根据业务需求和数据分析目标，对数据进行分类和分组，以便更好地组织和展示数据。例如，可以将客户分为不同年龄段、性别、地域等类别，或者将销售数据按照产品类型、地区等维度进行分类。
3. 数据筛选与过滤：根据用户的需求，对数据进行筛选和过滤，以便只展示用户关心的部分数据。这可以通过设置条件来限制数据的范围、数量或属性，如只显示某个时间段内的销售数据、只关注销售额较高的产品等。
4. 数据聚合与汇总：为了更全面地了解数据的趋势和特征，可以对数据进行聚合和汇总。例如，计算每个产品的总销售额、平均销售额、最大销售额等，以便更清晰地展示数据的整体情况。
5. 数据映射与关联：在数据可视化中，可以将数据与其他信息（如地理位置、时间等）进行映射和关联，以便更直观地展示数据之间的关系。例如，将地理位置信息与销售数据关联起来，展示不同地区的销售情况。
6. 数据可视化技术与工具：选择合适的数据可视化技术与工具，如图表、地图、仪表盘等，根据数据的特点和用户需求，设计合适的可视化界面和布局。这些工具可以帮助用户更直观地理解数据，并发现潜在的规律和趋势。
7. 交互式与动态数据展示：除了静态的可视化效果外，还可以通过添加交互式功能，使用户能够根据需要调整数据范围、查看不同维度的数据等，提高用户体验和数据的可用性。
8. 数据可视化设计原则：在设计数据可视化时，应遵循一定的设计原则，如简洁性、一致性、可读性等，以确保数据可视化的效果和质量。
总之，商业数据可视化的原理是通过一系列步骤和方法，将复杂的数据转化为直观、易懂的视觉形式，帮助用户更好地理解和分析数据。在这个过程中，需要注意数据清洗与预处理、数据分类与分组、数据筛选与过滤、数据聚合与汇总、数据映射与关联、数据可视化技术与工具、交互式与动态数据展示以及数据可视化设计原则等方面的问题。
