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【學(xué)習(xí)打卡】第7天 數(shù)據(jù)可視化

標(biāo)簽:
Vue.js

课程名称:全新升级,基于Vue3最新标准,打造后台综合解决方案

课程章节: 第14章 数据可视化解决方案(ECharts + AntV)

主讲老师:Sunday

课程内容:

今天学习的内容包括:数据可视化的概念和应用场景,以及数据可视化的实施方案。

课程收获:

什么是数据可视化:
数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究

数据可视化简单理解,就是将数据转换成易于人员辨识和理解的视觉表现形式,如各种 2D 图表、3D 图表、地图、矢量图等等,随着技术的不断进步,数据可视化的边界也在不断扩大。

数据可视化的应用场景:
根据业务来进行划分,常见的可视化场景主要分为两种:

  1. 大屏可视化:通常以一个单独的项目进行呈现,主要的目的是:把大量的数据以图表的形式在大屏中进行展示。
  2. 数据可视化:不以单独的项目进行呈现,通常被集成在后台系统之中。主要的目的是:把大量的数据以图表的形式在小屏(通常为普通电脑屏幕)中进行展示。

常见解决方案:
所谓数据可视化,就是通过图表的形式展示数据,所以其核心就是图表

目前常见的数据可视化图表,主要有三个:

  1. Apache ECharts:由 Apache软件基金会 提供,前身是百度 Echarts。提供了 PC端 和移动端的各种图表处理,是使用最广泛的图表库。
  2. AntV:由蚂蚁集团数据可视化团队发布,内部进行了库的细分:
    1. G2:类似于 Echarts ,提供了各种常见的图表
    2. S2:表格数据图形化。
    3. G6:数据关系可视化。比如脑图实现
    4. X6:图形编辑引擎。比如流程图、ER 图构建
    5. L7:地理空间数据可视化。与地图相关
    6. F2:移动端数据可视化。可以理解为 G2 的移动端版本,即移动端使用的图表
    7. AVA:可视化生成框架。可以理解为可视化的低代码框架
  3. highcharts:可以理解为另一个团队开发的 Echarts ,应用层中与 Echarts 相比,并无明显特点。

一般项目开发中,Echarts 和 AntV 是使用的最多的。
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