代码库
编码工具，主流语言是 JavaScript 和 Python
其它语言如 R、SAS、Ruby， 在市场量级上不上两者
Python 多用于 数据分析 , 侧重 精确性 与 解释性
JavaScript 多用于 网页展示 , 侧重 美观性 与 交互性
D3 ( JavaScript )
- 全能型 库，可以绘制任意 2D 可视化
- 特点 ：只是一个数据驱动工具，不直接绘制图形
- 一般用来驱动 SVG，也提供了 Canvas 支持
- 缺点 ：难度较高，比较基础，需要大量代码进行构造
一些其它库
- HighCharts : 针对商业用户收费
- Three : 3D 可视化库
- sigma.js : 用于绘制关系图的库
- Google Charts : Google 出品，比较小清晰
工具 & 软件
分析师将数据变成作品的工具
种类较多，一般分为 通用型 与 专用型
有入门门槛, 除了需要学习使用方法外
还需要 理论基础 结合 业务知识 进行创作
Microsoft Power BI
- Microsoft 出品，与 Office 集美好
- 版本 ：Desktop（免费）, Pro, Premium.
- 优点 : Office交互操作方式，界面漂亮
- 缺点 ：门槛略高，但灵活度高于 Tableau
Microsoft Excel
- Office 软件，具备可视化高阶功能
- 优点 ：Office生态覆盖广，PC、Mac、Andorid、IOS 全通
- 缺点 ：复用较难，且部分功能需要打开者也可安装扩展
- 适用与简单事务、个人事务，商业化应用一般不会使用
其它
- Cite Space : 文献可视化分析工具, 学术最爱
- Spotfire : 与 Tableau 功能类似，国内使用较少
- Splunk [中文] : 成熟的日志处理可视化分析产品
课程
精挑细选相关课程，不定期更新，不存在利益关系
可视化是综合学科，会涉及各方面的知识，需结合应用
基本为 理论课，网络上 实战课 众多，多为大厂专家教授
根据情况报班学习，课堂应该是给你省时间，而不是消耗你时间的
书籍
下面所有书籍，都满足以下三个条件
我自己看过 ： 所有的书，我都买过纸版读过（ 技术类暂不建议读电子版 ）
感觉有收获 ： 虽然技术书不谈思想，但还是有大量的书太浅薄，浪费时间，已经过滤
豆瓣 8分 以上，评价人数不能太少
其它资源
数据科学 / 可视化周边 / 发现有趣的东西
不定期更新 / 投稿 ada87at163dotcom
综合网站
- Flowing Data : 一个很好的数据科学学习网站
- Information is Beautiful : 信息很漂亮
- Visualizing : 一个可视化作品的社区
机构
- IEEE Scientific Visualization : 顶级可视化国际组织
- 潘通 : 一个公司，流行颜色标准制定者
- HPC小组 / 天津大学
- DCLab 数据科学竞赛
- Kaggle 国外数据分析竞赛
数据集
- 全求数据集 : 包括农业、生物、教育、金融、健康等等
- 数据堂 : 国内较完整的数据平台
- TuShare : 免费金融数据平台
- 国家数据 : 我国统计局开放数据
- 美国政务公开数据平台