一、计算机科学

计算机科学是数据可视化的核心学科，数据可视化需要使用计算机来处理和呈现数据。因此，掌握计算机编程、算法和数据结构等基本技能是必要的。此外，计算机科学还提供了多种开发工具和平台，如可视化库、数据可视化软件等。

二、统计学

统计学是数据可视化的理论基础。统计学提供了数据可视化的概念、原理和方法。数据可视化的目的是将复杂的数据可视化呈现出来，让人们更加直观地理解数据，而统计学提供了数据分析和统计推断的方法，可以让人们更加准确地理解数据。

三、数学

数学提供了数据可视化中需要的各种数学概念和计算方法，如线性代数、微积分、概率论等。例如，数学中的矩阵和向量可以用于表示数据集，线性代数中的变换可以用于实现数据的旋转和缩放，微积分中的导数和积分可以用于计算数据的变化率和变化量。

四、心理学

心理学提供了人类感知和认知的知识，这对于数据可视化非常重要。数据可视化的目的是为了让人们更加直观地理解数据，因此需要考虑人类感知和认知的特点。心理学提供了关于视觉处理和注意力的研究，可以帮助人们更好地设计和实现数据可视化。

五、设计学

设计学提供了数据可视化中需要的各种设计概念和技巧，如色彩、布局、比例、平衡等。数据可视化需要将数据呈现为直观、易于理解的图形，因此需要良好的设计技巧和美感。设计学可以提供这些技巧，帮助人们设计出更加优美、清晰、易于理解的数据可视化。

六、传媒学

传媒学提供了数据可视化中需要的各种传播概念和技巧，如受众、媒介、传播效果等。数据可视化需要将数据以易于理解的方式呈现给受众，因此需要考虑受众的需求和背景，选择适合的媒介和传播方式。传媒学可以提供这些技巧，帮助人们设计出更加符合受众需求的数据可视化。

七、地理学

地理学提供了数据可视化中需要的地理信息和空间分析技术。在数据可视化中，地理信息可以用于制作地图，同时地理学的空间分析技术可以用于对地理数据进行分析和可视化，如地形分析、地理信息系统等。

八、商业学

商业学提供了数据可视化中需要的商业知识和商业分析技术。数据可视化不仅可以用于科学研究和学术领域，也可以应用于商业领域。商业学可以提供市场调研、商业分析等技能，帮助人们设计出更加适合商业应用的数据可视化。

九、交互设计

交互设计提供了数据可视化中需要的交互和用户体验技术。在数据可视化中，交互和用户体验至关重要。交互设计可以帮助人们设计出易于操作和具有吸引力的用户界面，同时提供用户反馈机制，以便用户可以更好地理解数据。

十、数据科学

数据科学是数据可视化的综合应用学科，数据科学涉及多个学科，如统计学、计算机科学、数学、商业学等。数据科学的目的是将数据转化为有用的信息，数据可视化是数据科学中重要的工具。数据科学需要掌握数据处理、数据分析和数据可视化等技术，从而实现对数据的深入分析和探索。