在說如何成爲一名數據可視化工程師之前，我想先說一個大的前提：對於前端、程序員等各種崗位而言，不要盲目地切入數據可視化這個領域，因爲核心競爭力相對於來說不會很大，這只是錦上添花，並不會雪中送炭。
沒有一個公司的老闆，會專門招人來做可視化大屏，都是IT部門去搞定，再或者數據部門，這些都不是核心工作。
好了，說正題。
國內讓我驚豔的可視化公司有如下幾個：
- 帆軟 ：應用很廣，國內頭部的數據分析公司
- 阿里的datav： 僅僅做展現層，UI比較突出
- 數字冰雹：可視化比較酷炫，可以集成
如果想成爲可視化工程師，那這些公司的工具你總得體驗過一遍吧。
總結下來，就是這3種能力：
大家都知道公司數據非常多，尤其是互聯網金融公司和地產公司，從週報、月報、季報到年終總結，其實都是對過去工作數據的歸納和總結的過程。
因此，很多人都被迫變成了處理數據的機器，而雜亂無章的數據非常難以進行分析和統計，此時數據可視化應運而生。
這就是一個非常典型的數據可視化例子。上面的數據通過人眼很難看出其規律性，大家只認爲這是一組雜亂的數據，而將其可視化之後就發現了其中非常明顯的規律性，方便人腦記憶
這也是可視化工程師的第一個能力：設計。
你需要對所有圖表瞭如指掌，知道什麼類型的數據適合什麼樣的圖表，如果把可視化比喻成一個產品，那你就是這個產品的設計師。
再來說說第二個能力：編程。
取數，sql語言，開源工具，都是需要比較強的編程和代碼能力的，你讓市場部的去做，他肯定做不好，分工不同，這一塊不多講，可以自己去學習。
至於最後一個能力，講故事，大多數人可能不太理解，爲什麼會有這個？
可視化的價值，一是業務部門，二是領導，說實話，業務部門根本不會關心你的圖表有多麼酷炫，他只想知道你從中獲得了什麼有價值的信息，如何指導我們開展工作。
領導層面會有點不一樣，所謂的"ppt文化”，在哪都存在，你如果不會表達，多少都會有點喫虧，實話實說，裏面的含義自己去理解。
再來說說工具吧，如果你的問題是如何成爲數據分析師，我可能不會給你推薦工具，但是可視化必定離不開工具，那些別的軟技能需要在不同業務和不同分析中學會。
放幾個工具吧。
1、D3
D3.js 是一個基於數據操作文檔的 JavaScript 庫。 D3 可以將強大的可視化組件和數據驅動的 DOM 操作方法完美結合。
評價：強大的 SVG 操作能力，可以非常容易的將數據映射爲 SVG 屬性，還集成了大量數據處理、佈局算法和計算圖形的工具方法，有着強大的社區和豐富的 demo，但是API 太底層，複用性低，學習與使用成本高。
2、ECharts
企業級圖表，開源來自百度數據可視化團隊，是一個純 Javascript 的圖表庫，可以流暢的運行在 PC 和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器。
評價：豐富的圖表類型，覆蓋主流常規的統計圖表，而且配置項驅動，三級個性化圖表樣式管理，但是靈活性上不如 Vega 等基於圖形語法的類庫，一些複雜關係型圖表比較難定製
3、FineReport
FineReport報表軟件是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，僅需簡單的拖拽操作便可以設計複雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
評價：可以直連數據庫，方便快捷的定製各種複雜表樣，用來做出固定格式的週報、月報等。它的格式類似於excel界面，特色功能報表製作，報表權限分配，報表管理還有填報，支持多種數據庫。
4、Vega
Vega 是一套交互圖形語法，定義了數據到圖形的映射規則、常見的交互語法和常見的圖形元素，用戶可以自由使用 Vega 語法進行組合構建出各種各樣的圖表。
評價：完全基於 JSON 語法，提供從數據到圖形的映射規則，支持常見的交互語法，但是其本身有着複雜的語法設計，使用和學習成本很高
5、FineBI
FineBI是商業智能BI工具，與Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平臺。
評價：FineBI做到了自助式分析，圖表類型豐富，數據分析功能較強大，鑽取，篩選，分組等功能都有。
總結一下吧，其實不管你用什麼工具，不管你會什麼技能，記住核心：理解數據！理解數據！理解數據！
