数据可视化这个行业近年来确实比较火热，很多数据行业的大佬们都把目光转向了可视化这个香饽饽，像行业内专注数据可视化做的比较好的有：袋鼠云、数字冰雹、帆软。包括一些互联网大厂ucloud云、ucloud云、ucloud云也开始涉及可视化业务。
那么你要成为一个数据可视化工程师首先就是要了解目前数据可视化的行业发展现状呀～
说实话哈，过去数据可视化的开发流程可能要经历非常复杂的流程，什么要设计师先设计版式啦，再到前端开发，又是后端开发，不停的测试/联调，最后再部署上线，这个流程走下来，往往耗费很久时间。所以目前很多数据可视化厂商都研发了自己的可视化应用平台，去改变传统的数据可视化开发模式，为用户来节省时间，时间就是金钱嘛，提高工作效率自然就是为金主爸爸省钱啦～～其实像袋鼠云就有自己的数据可视化平台EasyV，ucloud云有自己的DataV、ucloud有合作的raydata！之前也写过一个国内十大数据可视化平台的对比大家有兴趣可以看看
「然后我在袋鼠云官网扒了一个他们做的传统和EasyV开发工具的对比介绍 大家可以看看，比我介绍的详细 」
那么一个数据可视化工程师了解目前的数据可视化工具发展现状之后，肯定是要去尝试使用数据可视化平台工具的～所以这边我就给大家推荐我觉得比较不错的一个工具 ，EasyV！！！为什么推荐这个哈～是因为我把国内全部品牌都试用了一遍才推荐最好的嘛～「不然你以为上面那个十大盘点文章怎么来的」
最重要的是目前有免费试用十天的活动！！哈哈哈哈！作为一个前期了解学习者，真的白嫖不要太爽了！！！
点击右边即可 ：免费试用 https://easyv.dtstack.com/jiuqi
之前总结一些实用教程文章也可以作为参考！嘻嘻 ，记得点赞点关注哦！！！
官方教程：
当然除了会使用数据可视化工具，肯定是不够的，那么除了工具，数据可视化工程师还需要具备什么样的特质呢？
那么入行数据可视化，你要会什么技能？
数据可视化工程师应该是多才多艺的，并且具有良好的收集和分析复杂数据的经验，无论是叙述还是统计。具体应该掌握以下几点：
了解以上的几点知识，你就掌握了数据可视化的基本入门技能～
所以赶紧行动起来吧～只有具备基本的专业技能，才能在面试的时候拥有足够的底气～～
想了解数据可视化更多姿势，关注我关注我关注我！！！！知识多多，福利也多多！！！
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看书-->实操-->产生新的问题-->看更多的书找到答案-->实操
我觉得是这样一个不断循环过程吧，毕竟我们进入职场，不是大学生了，没有整块的时间来让你“系统学习”。所谓“系统学习”里面也有很多知识是你在工作中不一定能够遇到的。“小步快跑、敏捷迭代”是更适合职场人的学习方式。
第一周我的建议是读一本数据可视化的书，这本书我建议是《最简单的图形与最复杂的信息》，作者是华尔街日报图形设计总监Dona Wong，每天看一章，一共五章，连公休日都不占用，保准你对“什么是数据可视化”、“什么是好的数据化”内心有底。怎么说呢，让大神来帮助你建立最初的是非与审美吧！
第二周我的建议是拿一份你工作中的数据进行实战。利用excel分析也好，用那种自助式的免费的分析工具（比如bdp、数据观）也罢，运用你在上一周学到的知识，做一份图表出来。这一阶段不要求你用数据解决什么问题，就对历史数据做一个客观陈述就好，主要目的是熟悉工具、熟悉数据、巩固数据可视化的基础知识。
第三周你对数据可视化已经培养出了一份隐隐的自信，那么现在你可以给自己提一个业务问题了，然后尝试可视化分析。你会发现当你提问的时候，新的问题也会找上你——明显，《最简单的图形与最复杂的信息》里面的知识可能不够用了，你发现自己需要学习一些更深入的东西，比方说函数，这个阶段你可以求助于百度知道或知乎，免费的资源依旧一大把，只要你好学就会得到答案。
第四周你应该已经在“边做边学”中学会了一些基本的函数了：case when、datediff、substring、substring_index、nullif等；然后你发现你处于一种“脑子里东西好像很多又好像不够”的阶段，这时候你需要一本稍微深点的书来帮助你重新梳理一下了，是时候看这本书了——《鲜活的数据：数据可视化指南》，作者是Nathan Yau，加州大学洛杉矶分校统计学专业博士，为《纽约时报》、CNN、Mozilla等工作过的超级数据迷，在这本书里你将看到大量优秀的数据可视化案例，同时被作者根据时间趋势、比例、关系、差异、空间关系这几大维度对你的底层逻辑“拿龙”，看书的过程会非常爽，甚至有可能影响你对可视化工具的选择～同时你还能从中获知大量的数据来源（然后可劲儿地操练自己吧！）。
就这样，一个月的时间，你已经不是数据可视化小白了，手里应该会有2～3份做好的数据可视化成果，心里也知道下一步该做什么、该学什么——你已经正式启航了～
如果觉得有用，就赞我让我知道哦：）
祝你成功！
最后附上我的作品：
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数据可视化入门并不困难，这里我们从什么是数据可视化、数据可视化的价值、什么是好的数据可视化、数据可视化难在哪、怎么做数据可视化、可视化进阶路线、可视化工具推荐、数据可视化注意事项这八个方面简单介绍一下：
一、什么是数据可视化？可视化可简明地定义为：通过可视表达增强人们完成某些任务的效率。
任何形式的数据可视化都会由丰富的内容、引人注意的视觉效果、精细的制作三个要素组成，概括起来就是新颖而有趣、充实而高效、美感且悦目三个特征。
很多数据产品在帮助数据分析的同时提供了内置的可视化图表，也提供了配色参考建议，诸如以下我用FineReport做的产品分析。
FineReport二、数据可视化的价值数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。因此，数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。
三、什么是好的数据可视化数据可视化能做到准确、充实、高效、美感就是好的可视化：
准确：用最简单的方式传递最准确的信息， 最简单方式就是最合理的图表，需要根据比较关系、数据维数、数据多少选择。
充实：一份数据分析报告或者解释清楚一个问题，需要多个指标或者同一指标的不同维度相互配合佐证分析结论。
高效：成功的可视化，虽表面简单却富含深意，可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解。
美感：分为两个层次，第一层是整体协调美，没有多余元素，图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是经过合理安排的 ， 第二层是让人愉悦的视觉美，色彩应用恰到好处。
四、数据可视化难在哪？好的产品体验不是一件容易的事情，需要具备一定的数据分析能力、熟练使用可视化工具、较好的美术素养、良好的用户体验感觉。
1. 数据不准确、结论不是很清晰，所以数据可视化的最大难点在数据可视化之外的基础性工作，数据收集、数据分析没有做好，可视化就是徒劳无功。
2. 数据可视化是用高度抽象的图表展示复杂的数据、信息，需要逻辑及其严密。
3. 维度多、变量多，不确定应该展示哪些信息？数据过多，需要采用交互式的展现可视化。
4. 和UI图形界面相比，图表只有有限的文图指引，不能很好的说明数据的上下文关系。
5.图表高度抽象，对于阅读者素质要求很高。
6.选择正确的图表不容易，各类图表都有自己的优势和局限性。
7.图表细节处见真功夫，图表需要考虑细节实在是太多，布局、元素、刻度、单位、图例等等都需要合理。
五、怎么做数据可视化？1. 明确图表想说明什么业务问题、业务逻辑 、数据分析结论
2. 确定关系和对比的维度，是时间趋势、比较，还是分布关系，对比维度（时间： 同比 环比 定基）、空间（华南 华北 区域与全国）、特定标准（实际和计划）
3. 根据对比关系，数据维度，数据分类多少选择合理的图表，每一种图表都有它自身的优点和局限性
4. 生成图表并验证是否正确，是否和预期一致
5. 细节调整，坐标轴（刻度标记类型、间隙、刻度标签位置、数据类型、小数位、是否千分位）、颜色取值、图例位置、图上标签、图表标题等细节
6. 在恰当处备注文字说明，例如标注特殊事件
我推荐几本数据可视化领域的经典图书，有时候网上刷再多的文章不如好好阅读一本书：
六、可视化进阶路线数据可视化一般是整个数据分析链路的最后一个环节。在数据可视化之前，我们需要对原始数据进行大量的整理和清洗处理，这一环节首选数据库SQL，数据处理之后才是分析和可视化。数据可视化有两个方向很值得去尝试：商业智能BI与动态交互图表。
SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限,需要分析师写邮件提需求,这非常不好。数据分析师经常有各类假设需要验证,很多时候写十几行SQL就能得到的答案,还得麻烦其他部门导出数据。
所以，这里推荐一个数据可视化技能的进阶路线：SQL+BI+Echarts
七、可视化工具推荐对于数据可视化，有诸多工具，如：
1、图表类插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分强大。
2、数据报表类：Excel、金蝶、FineReport等，对于日常的报表制作，更加易学实用。
3、可视化BI类：比如cognos、tableau、FineBI等，更直接地针对业务分析。
以上，前两者是纯粹的可是化图标，后两者涵盖从数据采集、分析、管理、挖掘、可视化在内的一系列复杂数据处理。
FineReport八、可视化过程的注意事项总结几点注意事项，少走些弯路：
1. 数据图表主要作用是传递信息，不要用它们选技巧，不要追求过分漂亮，以反映业务问题为主
2. 不要试图在一张图中表达所有的信息，不要让图表太沉重，适得其反
3. 数据可视化是以业务逻辑为主线串联，不要随意堆砌图表
4. 避免过度开发，什么数据都想展现，数据太多就选择最核心的数据指标、和正常偏差大的、能支持分析结论的
5. 不要试图掩盖问题，回避“不良结论”，真实反映业务，暴露问题
6. 避免过度设计，一般不适用3D、阴影，合理运用色彩同样能让图表显示的很高级
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我觉得最好的方式就是学习并归纳总结别人总结下来的经验、观点，并经过自己的大脑进行吸收和消化，最后经过消化吸收创造出自己的东西。
小白学数据可视化系列，从小白的角度，学习和应用数据可视化，将会包括为什么要数据可视化，数据可视化是什么，如何用工具实现数据可视化工作等内容。
一、为什么要数据可视化
"一图胜千言”，“人大部分信息来源视觉化信息”，说明了数据可视化的重要性。
二、一些必看的图和网站
接下来就是一些可以学习的网站了。
数据可视化门户导航网站，里面有数据可视化工具、教程、分析、设计、色彩、数据清理、数据源、书籍等等，可以慢慢的吸收。
数据可视化呈现样式目录
三、工具
数据可视化是借助工具把数据做视觉化的呈现（常用的是图像）。能够做数据可视化的工具有很多，比方说微软的Excel软件，Python语言，Finebi，FineReport等。
图表的式样也是各种各样，关键是要针对实际的数据，选择合适的工具和视觉化表示，以实现数据的最佳可视化，做到简洁，清晰和准确的效果。
我觉得在这方面，对于小白来说，肯定是不会选择那些需要代码和编程的，即使再简单，也需要成本，所以最简单，零代码的工具，如FineReport和FineBI才是合适的。
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首先打个基础：
必学且免费的基础课：统计学 | Udacity（http://cn.udacity.com/course/statistics--st095）
必看的入门书：《精益数据分析》［美］埃里克－莱斯 丛书主编
《最简单的图形与最复杂的信息》［美］黄慧敏
接下来尝试把把纸上知识实际操练起来。这里你可以用excel，也可以用更智能、更fashion一点的工具，比如说：
数据观
好处就是操作起来特别简单，不需要编程，也不需要懂什么excel技巧，很适合新手在演练中梳理、内化数据分析的知识与思路。相信如果工具不好用的话，你花在“kao这一步怎么实现的”上的时间会远远大于“哪个指标、什么图表类型更适合解决我现在的问题”上。
毕竟咱们拼的不是编程技术高低，而是用数据解决问题的能力。
可视化效果也棒棒的，还可以实现下钻、过滤等交互功能：
可以免费试用一下哈：数据观（https://www.shujuguan.cn/?from=2018060804）
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现在的数据可视化都挺简单的吧，只需要借助可视化报表统计就可以轻松搞定了，在这我推荐雀书无代码平台数据可视化也可以用可视化报表引擎来实现。
报表引擎起源于流行的工作流引擎的原理、报表格式的定义、报表内容的各种算法，产生报表引擎的思想。它主要是引用工作流引擎的流程运转原理，在原始数据的基础上，定义报表的格式、报表的算法，根据定义的算法自动执行计算，并输出计算后的结果，再根据定义的报表格式显示报表的内容。
在市面上有很多的报表数据分析大屏，今天小编就主要介绍雀书无代码开发平台的，请往下看：
组件：
柱状图，折线图，饼状图，漏斗图，仪表盘，双轴图，排名表，雷达图，指标卡，表格，透视图，地图。查询按钮，日历一个14个组件。
展示：
按钮，应用，待办流程，轮播图，日程，公告，帖子，7种展示。
选择数据集：
根据想呈现内容进行配置数据，可表队标进行关联，分组，函数公式的计数，最大值，最小值，求和，平均值，还可对数据进行筛选，给字段排序，限制数据量。
配置报表：
先选择报表组件，然后配置数据。
报表统计：
企业相关人员可以通过大数据报表可视化形成的图形，进行数据方面的分析，可以将一些企业运营中存在的问题或者产品出现的数据问题，进行合理的避免。大数据形成的图形，可以很直观、很清晰地显示数据，并且可以节约工作人员的时间，从而可以间接的节约时间。
数据大屏：
雀书平台的报表搭建操作简单，业务人员可在线完成报表设计、修改等、缩减开发时间、成本、测试等环节、有效地提高了企业的办公效率，可以去试试，，溜了。赶紧去试试吧。
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