如果要开发pc程序，开发的是一款可视化的开发工具，学什么编程语言比较好？
非编程篇/可直接上手的工具
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（PowerBI\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PowerBI。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。
PowerBI
最大的明显是提供了可交互、钻取的仪表板，利用PowerPivot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。
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InternetExplorer6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
潍坊听说高新区有一家专门做少儿编程培训的机构。有谁知道怎么样，在哪个位置
印象汇（原来的凯德广场）新开了一家专业做少儿编程的，叫DASH编程学院，上次去收到传单了，理念很好，教具也很有新意。
印象汇里面的沃尔玛撤掉以后，里面的三楼做成了少儿培训专场，估计1月4号开业的时候会有不错的优惠，想学的话，可以提前去看看。
无锡阳通数控火焰切割想让图像旋转怎样编程
在程序前面第一行用21或22或 23或 24 这几个代码是方向转换
