【摘要】学术界用得比较多的是R言语、ggplot2、Python可视化库等，普通用户喜闻乐见的是 Excel，商业上的产品是Tableau、DOMO、 FineBI等等，是个精彩纷呈的国际。那么，数据可视化工程师要掌握哪些东西呢?今天就跟从小编一同来了解下吧!

1、D3

D3.js 是一个根据数据操作文档的 JavaScript 库。 D3 可以将健壮的可视化组件和数据驱动的 DOM 操作方法完美结合。

点评：健壮的 SVG 操作能力，可以十分简略的将数据映射为 SVG 属性，还集成了很多数据处理、布局算法和核算图形的东西方法，有着健壮的社区和丰盛的 demo，但是API 太底层，复用性低，学习与运用本钱高。

2、HighCharts

HighCharts 是一个用纯 JavaScript 编写的图表库， 可以简略便捷的在 Web 使用上增加交互性图表。这是在 Web 上运用最广泛的图表，企业运用需求购买商业授权。

点评：运用门槛极低，兼容性好，且运用广泛，十分老练，但是样式比较陈旧、图表难以扩展，商业上运用需求购买版权

3、ECharts

企业级图表，开源来自百度数据可视化团队，是一个纯 Javascript 的图表库，可以流转的运行在 PC 和移动设备上，兼容当时绝大部分浏览器。

点评：丰盛的图表类型，掩盖主流惯例的统计图表，而且配置项驱动，三级个性化图表样式管理，但是灵活性上不如 Vega 等根据图形语法的类库，一些杂乱关系型图表比较难定制

4、Leaflet

Leaflet 是面向移动设备的交互式地图的 JavaScript 库。 测量的 JS 只要大约 38 KB，它具有大多数开发人员需求的所有映射功用。

点评：专门针对地图使用，mobile 兼容性杰出，API 简练、支持插件机制，但是功用比较简略，需求具有二次开发能力

5、Vega

Vega 是一套交互图形语法，界说了数据到图形的映射规矩、常见的交互语法和常见的图形元素，用户可以自在运用 Vega 语法进行组合构建出各种各样的图表。

点评：彻底根据 JSON 语法，供给从数据到图形的映射规矩，支持常见的交互语法，但是其自身有着杂乱的语法规划，运用和学习本钱很高。

关于数据可视化工程师要掌握哪些技术，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。