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我喜歡數(shù)據(jù)，并將它廣為人知。

不要為越來越頻繁地聽到下面的問題感到驚訝：“Nick，我想走向數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化，我應(yīng)該從哪里開始？”

不幸的是，沒有一個完美的答案適合所有的人–每一個人的需求不同且人們已經(jīng)知道的東西相差很大。但令我高興的是一件關(guān)于最近科技/教育/商業(yè)環(huán)境事情：

來自不同職業(yè)道路和背景的聰明人都對自己說：“我需要從數(shù)據(jù)中得到更多”。

但是，在很多初學(xué)者溝通后，發(fā)現(xiàn)了的共性。很明顯，這些共性不是適合每一個人的：

一個老練的工程師會嘲笑共性上說的第一時間學(xué)習(xí)Java腳本或者Python。

早已知道D3.js 的人會疑惑選擇哪一個可視化工具？或者疑惑怎么樣將數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)換應(yīng)用頂級的3D中？

這些適合想進一步了解接近數(shù)據(jù)可視化的學(xué)術(shù)科學(xué)家、學(xué)校老師、研究咨詢師、項目經(jīng)理、失業(yè)快樂族或者MBA畢業(yè)生……。

如果符合你，我認(rèn)為你應(yīng)該開始于從“無編碼”有計劃地學(xué)習(xí)到“愛編碼”。

無編碼

首先，如果你對excel一無所知，這是值得去做的。嚴(yán)肅地告訴你至少得學(xué)會透視表，聽起來有些差勁，但是Excel能做很多超乎人們想象的事情。如果你善于嘗試，Excel甚至能做出很多漂亮的圖表。

如果你已經(jīng)有一些數(shù)據(jù)，僅僅想用一個好的工具來探索可視化或者輸出更多引人注目的圖表。Tableau 就很流行、功能驚人，它有免費的公共版和一個十分昂貴費用的付費版，

不過如果你是學(xué)生就可以享受到免費版。它一般會在網(wǎng)上，或者論文上以靜態(tài)圖表形式發(fā)布，也可以傳送到Instagram上或者以墻圖輸出。在它的官網(wǎng)上可以找到很多模板，激發(fā)你的靈感。

遺憾地是，將要探討的另一個工具–Infoactive,可惜已經(jīng)下架了，但沒關(guān)系，Tableau吸收了Infoative所有優(yōu)點。這個意味著Tableau很有可能是未來公認(rèn)的好工具。我將牽頭一本免費的書，它是Infoactive團隊帶領(lǐng)下涉及數(shù)據(jù)可視化設(shè)計工具的背景資料，下面談?wù)摰娜魏喂ぞ?

數(shù)據(jù)+設(shè)計

一個簡單有關(guān)準(zhǔn)備和可視化信息的說明介紹

簡單編碼

如果要選擇一款獨立的程序語言來操作單機數(shù)據(jù)，我會選擇R語言。因為R語言是免費的，且支持大量的在線開發(fā)加載有用的頂級基礎(chǔ)語言程序包，并且有大量的免費資源學(xué)習(xí)如何運用它。在這些資源中–我極力推薦Coursera課程：

數(shù)據(jù)科學(xué)家證書|課程

約翰霍普金斯大學(xué)驗證通過的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)化專家成為數(shù)據(jù)科學(xué)家自由談?wù)摗?/p>

它們可能會抹殺一個真正的初學(xué)者，但是課程能帶你走出一條重要數(shù)據(jù)科學(xué)項目和想法的路線，通過所有的方式探索數(shù)據(jù)分析（它涵蓋了有用的R包，例如ggplot，一個十分受歡迎的可視化工具）的交互性，通過Shiny和數(shù)據(jù)故事發(fā)布在網(wǎng)頁上。

R是我最常用來處理小型快速的分析和數(shù)據(jù)可視化工具–如果有一個數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)量大、不易于可視化）Excel處理不了，R最適合快速探索。

“是的，你可能要學(xué)些一些SQL”，另外一個快速入門的語言–SQL，與R相比（實際上，這已經(jīng)超出了蘋果和蘋果的比較），SQL是一門比較有針對性的語言：

如果你希望在數(shù)據(jù)庫中用任何工具或者語言集成數(shù)據(jù)，這將是一個很好的機會讓你有學(xué)習(xí)SQL的興趣。

愛編碼

通常，在網(wǎng)頁上看到一個美好的交互式可視化界面，都會浮現(xiàn)一個問題“我們要從何學(xué)起？”。我著迷于這個創(chuàng)新的領(lǐng)域（點擊這可以看更多深入的調(diào)查)。

不幸地是，如果你喜歡這些作品：

一個機器學(xué)習(xí)的可視化介紹

讓我們重新審視73英尺高的邊界，提出了我們的建議，看看我們是怎樣地提高直覺。明顯地……

……它可以令你沮喪的發(fā)現(xiàn)還有多少東西需要自己學(xué)習(xí)。反復(fù)的實踐以求得“《紐約時報》一樣好”是一個艱難的目標(biāo)，值得但是困難。

幸運的是，這里有很多幫助資源。

交互式的作品后面的邏輯庫，和很多在網(wǎng)頁上運行的數(shù)據(jù)可視化作品都是Mike Bostock創(chuàng)作的D3.js。D3.js是一個很好的工具去學(xué)習(xí)作品網(wǎng)頁發(fā)布和交互式。

博斯托克（Bostock）的網(wǎng)站是一個有關(guān)金礦的例子和教程網(wǎng)站（你不需要筋疲力竭地從邏輯庫的創(chuàng)建者學(xué)起……）。

我也推薦Murry創(chuàng)建的網(wǎng)頁版交互式數(shù)據(jù)可視化，你可以從 O’Reilly 那購買或者網(wǎng)上在線免費使用:

網(wǎng)頁交互式數(shù)據(jù)可視化

這是一個關(guān)于非程序員的編程數(shù)據(jù)可視化的書。如果你是一個擁有視覺技能的藝術(shù)家或圖形設(shè)計師，但沒有從事數(shù)據(jù)或代碼工作的先驗經(jīng)驗，這本書適合你。如果你是一個擁有大量數(shù)據(jù)的記者或研究人員，但沒有數(shù)據(jù)可視化或代碼的先驗工作，這本書也適合你。

在線版本很好–你可以跟著書本本身編寫代碼腳本，運行它并拿你的輸出結(jié)果和模板比較。Murray 還特別為初學(xué)者量身定制，這個網(wǎng)站能很好的引導(dǎo)初學(xué)者從HTML/CSS和Javascript基礎(chǔ)到深入學(xué)習(xí)相對難的D3。

D3的地理空間可視化是一個值得一提的長處。D3擅長創(chuàng)造很多不同效果的地圖,如果這是你的專業(yè)領(lǐng)域，這里可以獲得不錯的專用教程：

讓我們畫一個泡泡地圖

我以前讓地圖教程介紹了如何用D3和topojson做一個基本的地圖；現(xiàn)在是時候讓它覆蓋……

D3很難操作，但也有工具能降低難度，我建議使用最基礎(chǔ)的D3而不是復(fù)雜的繪圖程序，如果你人覺得棘手，那使用Plot.ly會更實際。

如果你要學(xué)萬能的程序語言，那Python是最適合。它功能強大目的性強，很受歡迎。

我發(fā)現(xiàn)Python是一種極易上手且多用途的編程語言。但實際上，如果你要做的是探索和可視化數(shù)據(jù)，它會讓你覺得吃力:例如Youtube就是用Python開發(fā)的……代碼有一百萬行。如果你想了解Python，Code Academy 課程是一個短且有趣的語言介紹。

最后，和前面介紹的D3.js ， Javascript or ggplot ，R一樣, Python也有很多資料庫。最值得推薦的是，Seaborn(建立在一個年長受歡迎的庫,matplotlib)和Bokeh很有可能是一流的，但是這是一個快速發(fā)展和提升的領(lǐng)域。Seaborn and Bokeh 的網(wǎng)站包括畫廊展示你用這些工具創(chuàng)建的各種各樣的可視化作品。

啊！太多太多！祝您愉快–如果你創(chuàng)造了一些有趣的東西，請聯(lián)系我：在Twitter上@uptownnickbrown或者發(fā)我的郵箱nick@quanticle.co

原文連接:Getting into data visualization?—?where should I start?

作者：Nick Brown 本文由Teradata挖掘顧問肖小花翻譯，轉(zhuǎn)載自36大數(shù)據(jù)