在說如何成為一名數據可視化工程師之前，我想先說一個大的前提：對于前端、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，因為核心競爭力相對于來說不會很大，這只是錦上添花，并不會雪中送炭。

沒有一個公司的老板，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。

國內讓我驚艷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

如果想成為可視化工程師，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：

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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，從周報、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。

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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，大家只認為這是一組雜亂的數據，而將其可視化之后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。

你需要對所有圖表了如指掌，知道什么類型的數據適合什么樣的圖表，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。

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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。

至于最后一個能力，講故事，大多數人可能不太理解，為什么會有這個？

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么酷炫，他只想知道你從中獲得了什么有價值的信息，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，多少都會有點吃虧，實話實說，里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為數據分析師，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 是一個基于數據操作文檔的 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。

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評價：強大的 SVG 操作能力，可以非常容易的將數據映射為 SVG 屬性，還集成了大量數據處理、布局算法和計算圖形的工具方法，有著強大的社區和豐富的 demo，但是API 太底層，復用性低，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。

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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 等基于圖形語法的類庫，一些復雜關系型圖表比較難定制

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)功能于一身的企業級web報表工具，僅需簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。

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評價：可以直連數據庫，方便快捷的定制各種復雜表樣，用來做出固定格式的周報、月報等。它的格式類似于excel界面，特色功能報表制作，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。

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評價：完全基于 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，但是其本身有著復雜的語法設計，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。

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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，鉆取，篩選，分組等功能都有。

總結一下吧，其實不管你用什么工具，不管你會什么技能，記住核心：理解數據！理解數據！理解數據！

想要工具的，私信我“大屏”獲得~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大厂年薪100万的可视化工程师，水平到底有多牛，看完我服了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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