非编程篇/可直接上手的工具
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1. Excel
Excel是最容易上手的图表工具，善于处理快速少量的数据。结合数据透视表，VBA语言，可制作高大上的可视化分析和dashboard仪表盘。
单表或单图用Excel制作是不二法则，它能快速地展现结果。但是越到复杂的报表，excel无论在模板制作还是数据计算性能上都稍显不足，任何大型的企业也不会用Excel作为数据分析的主要工具。
2. 可视化 BI（Power BI \Tableau \ 帆软FineBI等等）
也许是Excel也意识到自己在数据分析领域的限制和眼下自助分析的趋势，微软在近几年推出了BI工具Power BI。同可视化工具Tableau和国内帆软的BI工具一样，封装了所有可能分析操作的编程代码，操作上都是以点击和拖拽来实现，几款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明显是提供了可交互、钻取的仪表板，利用Power Pivot可直接生产数据透视报告，省去了数据透视表。
Tableau
可视化图表较为丰富，堪称一等， 操作更为简单。
帆软FineBI
企业级的BI应用，实用性较强，因2B市场的大热受到关注。千万亿级的数据性能可以得到保证，业务属性较重，能与各类业务挂钩。
对于个人，上手简单，可以腾出更多的时间去学习业务逻辑的分析。
编程篇
对于寻求更高境界数据分析师或数据科学家，如果掌握可视化的编程技巧，就可以利用数据做更多的事情。熟练掌握一些编程技巧，赋予数据分析工作更加灵活的能力，各种类型的数据都能适应。大多数设计新颖、令人惊艳的数据图几乎都可以通过代码或绘图软件来实现。
与任何语言一样，你不可能立刻就开始进行对话。要从基础开始，然后逐步建立自己的学习方式。很可能在你意识到之前，你就已经开始写代码了。关于编程最酷的事情在于，一旦你掌握了一门语言，学习其他语言就会更加容易，因为它们的逻辑思路是共通的。
1. Python语言
Python 语言最大的优点在于善于处理大批量的数据，性能良好不会造成宕机。尤其适合繁杂的计算和分析工作，而且，Python的语法干净易读，可以利用很多模块来创建数据图形比较受IT人员的欢迎。
利用 Python 生成的图表
2. PHP语言
PHP这个语言松散却很有调理，用好了功能很强大。在数据分析领域可以用php做爬虫，爬取和分析百万级别的网页数据，也可与Hadoop结合做大数据量的统计分析。
因为大部分 Web 服务器都事先安装了 PHP 的开源软件，省去了部署之类的工作，可直接上手写。
比如 Sparkline（微线表）库，它能让你在文本中嵌入小字号的微型图表，或者在数字表格中添加视觉元素，就像下面这张图一样：
利用 PHP 图形函数库生成的微线表
一般 PHP会和 MySQL 数据库结合使用，这使它能物尽其用，处理大型的数据集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS语言
很多可视化软件都是基于web端的，可视化的开发，这几类语言功不可没。而且随着人们对浏览器工作越来越多的依赖，Web 浏览器的功能也越来越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接运行可视化展现的程序。
可交互日历，同时也是用户使用 your.flowingdata 的热度图
不过还是有几点需要注意。由于相关的软件和技术还比较新，在不同浏览器中你的设计可能在显示上会有所差别。在 Internet Explorer 6 这类老旧的浏览器中，有些工具可能无法正常运行。比如一些银行单位仍旧使用着IE，无论是自己使用还是开发的时候都要考虑这样的问题。
4. R语言
R语言是绝大多数统计学家最中意的分析软件，开源免费，图形功能很强大。
谈到R语言的历史，它是专为数据分析而设计的，面向的也是统计学家，数据科学家。但是由于数据分析越来越热门，R语言的使用也不瘦那么多限制了。
R的使用流程很简洁，支持 R 的工具包也有很多，只需把数据载入到 R 里面，写一两行代码就可以创建出数据图形。比如利用 Portfolio 工具包快速创建出如下的板块层级图。
比如热度图
Go语言主要用作服务器端开发，其定位是用来开发“大型软件”的，适合于很多程序员一起开发大型软件，并且开发周期长，支持云计算的网络服务。Go语言能够让程序员快速开发，并且在软件不断的增长过程中，它能让程序员更容易地进行维护和修改。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性。
Go语言作为服务器编程语言，很适合处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统、分布式系统、数据库代理等;网络编程方面，Go语言广泛应用于Web应用、API应用、下载应用等;除此之外，Go语言还可用于内存数据库和云平台领域，目前国外很多云平台都是采用Go开发。
类型 在变量名后边
也可不显式声明类型, 类型推断, 但是是静态语言, name一开始放字符串就不能再赋值数字
方法,属性 分开 方法名首字母大写就是就是外部可调的
面向对象设计的一个重要原则：“优先使用组合而不是继承”
Dog 也是Animal , 要复用Animal 的属性和方法,
只需要在结构体 type 里面写 Animal
入口也是main, 用用试试
多态, 有这个方法就是这个接口的实现, 具体的类 不需要知道自己实现了什么接口,
使用: 在一个函数调用之前加上关键字go 就启动了一个goroutine
创建一个goroutine,它会被加入到一个全局的运行队列当中，
调度器 会把他们分配给某个 逻辑处理器 的队列，
一个逻辑处理器 绑定到一个 操作系统线程 ，在上面运行goroutine，
如果goroutine需要读写文件, 阻塞 ,就脱离逻辑处理器 直接 goroutine - 系统线程 绑定
编译成同名.exe 来执行, 不通过虚拟机, 直接是机器码, 和C 一样, 所以非常快
但是也有自动垃圾回收,每个exe文件当中已经包含了一个类似于虚拟机的runtime,进行goroutine的调度
默认是静态链接的，那个exe会把运行时所需要的所有东西都加进去，这样就可以把exe复制到任何地方去运行了, 因此 生成的 .exe 文件非常大
1. 部署简单
Go
编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。
2. 并发性好
Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核，并行执行的性能好。
3. 良好的语言设计
从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是
Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。
4. 执行性能好
虽然不如 C 和 Java，但相比于其他编程语言，其执行性能还是很好的，适合编写一些瓶颈业务，内存占用也非常省。
