数据可视化不是一个单独存在的概念，是数据分析流程上的闪光点。作为数据分析的最后一环，可视化是对数据进行解读和展示，让繁杂的数据用更加直观的图表状态展示出来，是一种传达数据分析结果的手段。

很多时候，将数据进行可视化处理可能比前面的数据分析更重要。经过了漫长的分析过程后，如何将数据更好的呈现出来变成了数据分析师们要考虑的点。好看的图表和不好看的图表，两者造成的差距是显而易见的。

要想系统的学习数据可视化，首先要有数据分析的基础知识。这方面就是老生常谈了，之前也过相关的问题。之后才是对可视化思路和方向的学习，以及对可视化软件的学习。

一、如何学习数据分析

要想学习好数据分析，既需要学习书本上的知识，更需要动手实操。在这里推荐给大家几本数据分析的入门书籍以及几个方便实际操作的的数据网站。

1、《谁说菜鸟不会数据分析》

看了下其他的答者对这个问题的非常充分了，这边就不再具体去重复如何去学习数据可视化

但是想提醒下大家在系统学习数据可视化时，你要明白什么样的数据可视化才是我们应该去追求的。数据可视化也是分有效和无效的，所以接下来我给大家分享一下学习数据可视化应该注意⚠️什么是有效的数据可视化

有效的数据可视化——需要记住的7个关键原则

随着业务数据日益复杂，企业正在投资数据可视化的分析工具，这些工具可以分析大量数据，使其对业务洞察力和数据驱动决策更具意义。在这方面，有效的数据可视化是以图形或图形形式表示业务数据的有用模型，因此更容易被更广泛的受众群进行分析。

研究为什么数据可视化对商业企业如此重要，以及有效数据可视化所必需的关键原则。是我们系统学习数据可视化不可绕过的一环。

关于数据可视化的所有内容

简单地说，数据可视化是以图形格式表示复杂的业务数据。作为企业，可以部署数据可视化软件来解释业务数据，并识别可以改善决策的关键数据驱动模式。

最近几年数据量猛增，无论作为公司的产品经理还是开发人员，了解数据成为真正掌握数据的第一步。如果数据量大，首先借助分布式文件系统存储和计算来完成，我们一般选择Hadoop等。数据整合后这个时候数据比较小，可以借助python数据科学相关的库来完成了。这里给具几个学习的工具，有任何学习和进一步了解的内容，可以留言沟通学习。

推荐几个数据可以化分析的工具

pandas 数据分析库

numpy 数值计算库

下面在介绍几个可视化分析的库