数据可视化是一个跨学科的领域，涉及多个专业领域的知识。以下是一些适合学习数据可视化的专业：

计算机科学

理由：计算机科学专业提供了坚实的编程和算法基础，包括数据结构、数据库管理和机器学习等，这些都是数据可视化所需的核心技能。学生可以通过学习Python、R等编程语言，使用Matplotlib、Seaborn、D3.js等工具进行数据处理和可视化。

数据科学

理由：数据科学专业专注于数据的收集、处理和分析，涵盖统计学、机器学习、数据挖掘等课程，这些课程为数据分析和可视化奠定了坚实的基础。数据科学家需要理解数据的特性和模式，并通过可视化技术将这些模式展示出来，以便做出更明智的决策。

统计学

理由：统计学专业关注数据的收集、分析和解释，是数据可视化领域必不可少的基础学科。通过统计学的学习，学生能够掌握如何使用统计软件（如SPSS、SAS）进行数据分析，并将分析结果以可视化的形式展示出来。

信息管理与信息系统

理由：该专业注重信息系统的开发与管理，涉及数据的收集、清洗、分析以及可视化。学生在这个专业中会学习到Python、R等编程语言，了解如何使用这些工具进行数据处理和可视化。

商业分析

理由：商业分析专业侧重于数据在商业决策中的应用，使用工具如Tableau、Power BI创建交互式报表和仪表盘，帮助企业和组织更好地理解数据并做出决策。

设计学 （包括信息设计、交互设计、艺术设计专业）：

理由：设计学专业强调数据呈现的设计理论和用户体验，涵盖色彩学、排版、标志设计、图形设计等方面的知识，帮助创建高效直观的可视化工具。

用户体验设计（UX）

理由：

UX设计关注用户如何与数据可视化工具和仪表板进行交互，确保易用性和有效性，涵盖人机交互、用户体验设计、信息架构等方面的知识。

建议

选择数据可视化相关的专业时，建议考虑以下因素：

兴趣方向：你对数据分析和呈现的兴趣是选择专业的重要依据。

职业规划：明确你希望在数据可视化领域从事的具体工作，如数据分析师、数据工程师、数据可视化工程师等。

课程设置：了解不同专业的课程设置，选择那些涵盖数据可视化所需核心技能的课程体系。

行业需求：研究数据可视化领域的行业需求和发展趋势，选择那些有良好就业前景的专业。

根据以上因素，你可以更有针对性地选择适合自己的专业，为未来的职业发展打下坚实的基础。