从事数据可视化有2，3年的时间了，发现大多数人对数据可视化的认知就是绘制图表。因此我想写一些可视化框架设计的文章，这些文章，提供了一整套可视化框架的设计思路和实现细节，希望能让大家对可视化有更多的理解，更好的在业务中使用可视化。
数据可视化使用数据和图形技术将信息从数据空间映射到视觉空间，是一门跨越了计算机图形学、数据科学、自然科学和人机交互等领域的交叉学科。
上面的领域模型过于复杂，我们在数据可视化的工作中更关注数据和图形，由此对数据可视化的领域模型进行了简化：
当前掌握的知识和一个数据可视化工作者需要掌握的知识领域：
从市场上的数据可视化工具来看，数据可视化分为这么几个阶段：
这个阶段是使用传统的统计性图表来展示数据，其中的代表作是highcharts,echarts 等图表库，这些框架的优点在于：
缺点同样明显：
随着数据业务对可视化需求的要求越来越高，可视化的范围已经不仅仅限制于统计性图表，业务上需要显示更多维度的数据、更多样的图形展示数据。这就需要能够业务方根据自己的需求定制图表，这个阶段的工具主要有 d3.js,rapheal等框架，这些框架提供了更加细力度的图形工具，更多的图形算法，这类框架的优点：
同样存在一些共性的问题：
前面的工具都是基于先验模型，已与检测已知模式和规律，对复杂、异构、大尺度数据的自动处理经常会失效，所以需要对数据的分析过程进行可视化，更好的探索规律、查找问题。数据分析的可视化工具，目前市场上做的最好的是tableau、R语言中的ggplot2等，这些产品优点：
缺点：
正在探索中
当前支持业务的特点，决定了我们数据数据可视化的工作内容：
我们2年前开始了G2的开发，G2的定位：
G2已经完成了 1.0，1.1，1.2的开发，前几个版本完成了以下内容：
整体的roadMap:
几个网站地址：
后续我们会发布一系列可视化框架设计方面的文章，讲述G2的整体设计思路的和各种语法元素的设计细节，欢迎大家参与我们的可视化工作。
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