一、语言类
1、Python
快速入门学习 Python 数据可视化的步骤如下：
- 学习 Python 基础知识：了解 Python 基本语法，如变量、数据类型、控制结构、函数等。
- 学习数据分析的基础知识：了解数据处理和分析的基本概念，如数据清洗、数据变换等。
- 学习常用的 Python 绘图库：常用的 Python 绘图库包括 Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 Bokeh 等，了解它们的特点和用法。
- 学习 Python 数据可视化的基础技能：学习如何使用 Python 绘图库创建基本的数据图形，如直方图、散点图、折线图等。
- 学习高级数据可视化技巧：学习如何创建交互式图形，如使用 Plotly 和 Bokeh 等工具创建交互式图表。
常用的 Python 数据可视化工具包括：
- Matplotlib：是 Python 中最常用的绘图库之一，支持创建静态图形。
- Seaborn：是一个基于 Matplotlib 的数据可视化工具，支持创建高级图形。
- Plotly：是一个强大的数据可视化工具，支持创建交互式图形。
- Bokeh：是一个高级的交互式数据可视化工具，支持创建动态图形和网页可视化。
2、R 语言
R语言因为简单易用和丰富的可视化包被认为是另外一种可视化语言，通过短短几行代码就可以筛选复杂的数据集，再利用成熟的模型函数处理数据，就能制作精美的图表进行数据可视化。
在R中可以调用的可视化包除了基础的graphics、ggplot2、还嵌入了highcharter、recharts等前端常用的可视化工具。另外，Rmarkdown、Rshiny在构建可视化平台方面也提供了极大的便利性。一般情况下，工程师会用 R 进行原型设计，再用 Java 或者 Python将其实现。
3、Java
Java 并没有 R 和 Python 那样的数据可视化的能力， 同时也不是最好的用于统计模型的语言。但是如果需要进行原型的基础开发和构建大规模系统， Java 往往是最好的选择。
二、工具类
1、Flourish
Flourish是一个专门制作动态数据的可视化网站，数据展示场景很多，在抖音上常看到的动态排名视频就是用这个软件制作的。这个可视化工具不用下载软件，直接在浏览器上就可以通过Flourish制作图表，非常方便。可以快速地把表格数据转换为各种各样好看的图表，并且它提供的Bar Chart Race (动态条形图)有一套完整的参数让我们可以绘制出自己想要的动态条形阶。
2、FVS
FVS 是专为大屏可视化场景打造的一款产品，专注于大屏场景，包括像多分页大屏、3D数字大屏、管理驾驶舱等。FVS基本上是把制作可视化大屏的门槛降到了最低，图表基本靠拖拽，所见即所得，想要做可视化大屏但不会语言的朋友们可以尝试。
3、Echarts
这是百度旗下的一个纯Javascript的数据可视化库，常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的使用很出色。
