基于echarts 24种数据可视化展示,填充数据就可用,动手能力强的还可以DIY

前言

我们先跟随百度百科了解一下什么是“数据可视化 [1]”。



  数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。


  其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。


  它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。


主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。


与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。



  大家对展厅显示、客户导流、可视化汇报工作、对数据结果进行图形分析等这些业务场景都不陌生。


很多后端大多都只提供接口数据,并没有去构建前端显示页面,一来是不专业(各种特效、自适应等),二来是公司有前端,用不到后端来写。


  但是暂时用到不代表我们不用,用的时候写不来怎么办?下面介绍24种数据可视化的demo,直接下载下来填充数据就可以跑起来,不满足的还可以DIY(演示地址+下载地址),yyds。


演示地址

注意:演示中如果有加载失败的,是环境问题,下载下来运行就好了。


演示地址:https://www.xiongze.net/viewdata/index.html [2]


现有的24种如下:


大数据展示系统、物流数据概况系统、物流订单系统、物流信息系统、办税渠道监控平台、车辆综合管控平台、


电子商务公共服务中心、各行业程序员中心、简洁大数据统计中心、警务平台大数据统计、农业监测大数据指挥舱、


农业监控数据平台、社会治理运行分析云图、水质监测大数据中心、水质情况实时监测预警系统、


物联网大数据统计平台、消防监控预警、销售数据报表中心、医疗大数据中心、营业数据统中心、


智慧旅游综合服务平台、智慧社区内网比对平台、智慧物流服务中心、政务大数据共享交换平台。



echarts图表库:Echarts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、k线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。



下面demo里面的图标颜色、样式都可以在 echarts官网-文档-配置项手册里面进行查看, 是支持通过修改里面的配置项里面的属性来达到项目需求,我们可以去进行查看修改。


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下载地址

Git下载链接:https://gitee.com/xiongze/viewdata.git [3]


百度网盘下载链接:https://pan.baidu.com/s/1jgwK6BvrS2rmbkrtW2MpYA提取码:xion


Demo示例(部分)

1、总览

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2、物流信息展示

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3、车辆综合管控平台

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4、农业监测大数据指挥舱

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5、水质情况实时监控预警中心

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6、消防监控预警中心

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7、医疗大数据中心

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8、物联网平台数据中心

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更多……

总共24种,这里就不一一展示了,大家下载下来就可以玩了。


可视化应用

  数据可视化的开发和大部分项目开发一样,也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选,根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。



  • 有的可视化目标是为了观测、跟踪数据,所以就要强调实时性、变化、运算能力,可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表。
  • 有的为了分析数据,所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表
  • 有的为了发现数据之间的潜在关联,可能会生成分布式的多维的图表。
  • 有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化,会利用漂亮的颜色、动画创建生动、明了,具有吸引力的图表。
  • 还有的被用于教育、宣传或政治,被制作成海报、课件,出现在街头、广告手持、杂志和集会上。这类可视化拥有强大的说服力,使用强烈的对比、置换等手段,可以创造出极具冲击力自指人心的图像。在国外许多媒体会根据新闻主题或数据,雇用设计师来创建可视化图表对新闻主题进行辅助。

  数据可视化的应用价值,其多样性和表现力吸引了许多从业者,而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形,都为我们搭建了新的桥梁,让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系,感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化,还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。


参考文献

[1]百度百科:数据可视化
[2]演示地址:https://www.xiongze.net/viewdata/index.html
[3]下载链接:https://gitee.com/xiongze/viewdata.git
[4]数据可视化概念



作者:熊泽-学习中的苦与乐
来源:https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/15588852.html


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