1樓：友創雲天
友創雲天：73本資料視覺化書籍一覽表，趕快收藏！【1-36】上篇
友創雲天：73本資料視覺化書籍一覽表，趕快收藏！【37-73】下篇
2樓：
什麼叫入門？我從技術的角度推薦兩個，乙個是向量報表highchart.另乙個是互動功能出眾的報表d3。2從程式設計角度構建你想要的任何資料展現形式
3樓：文中
什麼是入門？
對主流視覺化專案具備欣賞/批評的能力？
對具有清晰結論的資料視覺化之？
對原始資料進行整理分析並視覺化之？
Beautiful Visualization (豆瓣)，用來開拓眼界：文字雲，維基百科的歷史流，交通圖譜，資訊設計，基本的色彩/字型設計，生物醫學上的應用都涉及了……
Visualize This (豆瓣) , flowing data 的博主撰寫的第一本書，從實現層面介紹視覺化的作品是如何被完成的，裡面介紹過的技術很多，R，d3，processing，illustrator都有，大多是flowingdata.com裡面的教程。 （好吧這兩本都有人介紹過了）
Data Points (豆瓣)博主最近出的另一本書，並沒有涉及太多的細節，而是更深入地分析資料是什麼，應如何根據不同的場景以不同的角度展現資料，抱歉我還沒有讀完，基於作者推薦。
花半個月翻完上面任意兩本以後題主應該大致對視覺化專案的形式入門了。
我大膽估計題主會自己嘗試去做一點。這時就會迎來乙個比較痛苦的學習過程了（假如題主有程式設計經驗可能沒這麼痛）。假如想學程式設計，獲得自己駕馭視覺化作品的能力，建議走processing + d3的路線。
入門級
Getting Started with Processing (豆瓣) processing作者寫的入門書，把2D部分看完就知道怎麼添線添圓圈添字，這就具備做視覺化的基本能力了。
D3.js - Data-Driven Documents：使勁看doc吧，d3的設計真是藝術。
Getting Started with D3 (豆瓣)是雞肋書，不要花時間在上面。
高階級1
實踐過後，題主可能會覺得視覺化中的各種動畫，碰撞檢測演算法什麼的太重要了，於是會想著學一下圖形學相關的演算法。
簡單的有 Algorithms for Visual Design Using the Processing Language (豆瓣)
再上一下 OpenProcessing 看看牛人們的演算法，能開始解決一些問題了。
想把基礎打得更好的可以看看計算機圖形學的書。當時老大推薦的是一本經典教材Computer Graphics (豆瓣)。不過這本略顯艱深了。
高階級2
高階級3
終於，能端到端搞定乙個一般規模的視覺化專案了，這時題主可能會發現——自己的作品壓根沒有達到自己美感上的預期。由於沒有設計感的東西拿不出手，所以可能會找到：
《色彩設計的原理》、《設計中的設計》等書一讀，或者再去讀一下《字型傳奇》這類文藝歷史書。邊讀邊發現自己作品中的問題，慢慢地，作品基本到了能看的地步了。
假如取所有對視覺化感興趣的人做樣本，到這裡的人應該不會超過0.1%。題主加油！
推銷一下自己的部落格 http://
fwz.github.io
資料視覺化的研究方向都有哪些？
想清楚了，視覺化對找工作幾乎沒有幫助。做的東西廣而不精，而且其實難度很大，涉及到很多二維平面的計算幾何。講起來也沒有優勢，並不像傳統理工科那種能帶來數值指標上的提公升。找工作的時候也很費勁，對口的真的不多。典型的費力不討好，勸退。 郭不耐 從學術角度可以分地理資訊視覺化 空間網路視覺化 圖分析視覺化...
知識圖譜視覺化比正常資料視覺化有什麼優勢
DatasPM 圖挖掘，圖演算法的結合，可以更好的做出決策，談不上優勢，知識圖譜視覺化特別適合關係資料的挖掘與分析，其他的視覺化圖形無法表達關係。 郝海清 我嘗試把這個問題分解下，如果問題中 知識圖譜視覺化 指的是我們看到的視覺化網路圖的話，那要弄清這個問題可能先需要回答這兩個問題 1 知識圖譜與視...
如何選擇合適的資料視覺化軟體？
乙隻物聯網鯨魚 可以嘗試使用圖撲軟體 Hightopo 基於 HTML5 標準技術的 Web 前端 2D 和 3D 圖形介面開發框架，擁有自主研發的視覺化軟體，泛用於工業物聯網場景的 B S 模式，支援 2D 3D 圖形組態。兼備了國外視覺化輕量跨平台操作的優秀特點，可與企業自有系統無縫整合，輕鬆將...