1.统计学和数据分析基础

数据可视化需要基于统计学原理，比如数据分布、均值、方差等概念；同时还要掌握数据分析基础，包括数据清洗、数据转换、数据摘要、数据探索等。

2.可视化原理和可视化工具

了解可视化中常用的图表类型、颜色使用、标签、标题等设计原则，并能根据不同的数据类型和信息目的选择合适的图表类型；并掌握至少一种数据可视化工具，如matplotlib、ggplot2、D3.js等。

3.图形设计和用户体验设计

对于数据可视化来说，图形设计是非常重要的一环，包括颜色、字体、布局等方面。此外，数据可视化不仅要让人看懂数据，还要让人感受到它所传递的信息，因此需要一定的用户体验设计知识。

4.数据库和数据结构

在进行数据可视化时，有时需要连接和查询数据库，因此需要了解一些基本的数据库知识。有时候需要对大规模的数据进行可视化，这时需要一些数据结构和算法知识，以优化可视化过程。

5.数据传输和存储安全

在进行数据可视化时，需要了解数据传输和存储的相关知识，如HTTP协议、RESTful API、JSON格式等。同时，数据可视化涉及到数据的展示和分享，因此需要了解一些数据安全性方面的知识，如数据加密、数据权限控制等。

6.常见图表类型

数据可视化中常用的图表类型包括折线图、柱状图、散点图、热力图、饼图等，需要掌握它们的绘制方法和使用场景。

7.可视化效果优化

在进行数据可视化时，需要关注图表的易读性和美观性，因此需要了解一些可视化效果优化的技巧，如色彩搭配、标签排版等。

总之，数据可视化需要综合运用多种知识和技能，从数据处理、图形设计到用户体验设计，再到安全性、效果优化等方面，都需要掌握相应的知识和技能。