CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 前言

首先要非常感谢林峰老师,谢谢林峰老师选择我。@Kener-林峰

(1)接下来我要讲述一下百度的数据可视化组件ECharts和ZRender。

众所周知,大数据时代的到来,不仅带来了挑战更带来了机遇,但这仅仅是一个一个开始,大数据时代将会对我们的生活产生重大的影响。正如《大数据时代》的作者维克托 · 迈尔 - 舍恩伯格说的“如今,数据已经成为了一种商业资本,一项重要的经济投入,可以创造新的经济利益。事实上,一旦思维转变过来,数据就能被巧妙地用来激发新的产品和新型服务。数据的奥秘只为谦逊、愿意聆听且掌握了聆听手段的人所知。”那么你的聆听手段是什么呢?

尽管我们已经拥有了像Excel、Spss、Matlab以及Tableau Desktop这样的优秀的数据可视化工具,但是他们自身存在一些或多或少的不足。

(2)那么我们还需要什么呢?

需要一种简单快捷的手段能直观形象的呈现那些能够反映当前状态或者预测未来趋势的数据。

它应该具有以下几个特点:快捷 、直观、生动、可交互,可高度个性化定制的数据可视图表。

(3)接下来讲要用到的工具:

ECharts(Enterprise Charts 商业产品图表库),基于【HTML5】Canvas (ZRender),纯Javascript图表库。

(4)ECharts的功能

[ 拖拽重计算 ] 整合你所关心的数据,帮你把感兴趣的东西整合到一起。

[ 拖拽重计算 ] 剔除畸形数据。众所周知,畸形数据或者说噪音数据在有些时候总是从在的,那么该怎么办呢?

[ 数据视图 ] 满足用户对数据的需求,可以批量修改数据。

[ 动态类型切换 ] 尝试不同类型的图表展现,提供了动态类型切换功能,让用户随心所欲的切换图表类型和堆积平铺状态。

[ 值域漫游 ] 聚焦到你所关心的数值上。

[ 数据区域缩放 ] 聚焦到你所关心的数据上,提供了数据区域缩放功能,带全局数值影子的刻度条加上三个可拖拽的手柄让你轻松完成数据区域浏览。

[ 多图联动 ] 更友好的关联数据分析

[ 大规模散点 ] 展现大数据的魅力基于像素的大规模散点图,就像用如下的散点区域就能够毫不重复的呈现36万组数据,这对于常规的应用,用现代浏览器就足以轻松展现百万级的散点数据。

[ 力导向布局 ] 复杂关系网络的最美呈现

[ 混搭 ] 用最佳的组合方式展现你独特数据

Echarts底层是基于ZRender(一个全新的轻量级canvas类库),创建了坐标系,图例,提示,工具 箱等基础组件,并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图,同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。

Echarts基本结构图:

还有好多好多的功能,我就不再仔细讲解了,对于我来说,它的核心东西就是代码 ,我的任务就是熟悉函数接口,获取有用的数据,做出一个贴近民生大众的数据可视化相关专题。这里就是一个前言吧,具体的工作进度将会在下次博客中提到,再次感谢林峰老师!!

友情链接:

具体功能请参考:

Echarts官网:http://echarts.baidu.com/

ZRender:http://ecomfe.github.io/zrender/

林峰老师的专题:

中国主要城市空气质量实况

中国经济十年时空漫游

中国人口流动大潮

CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 前言,布布扣,bubuko.com

时间: 2024-10-25 12:42:02

CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 前言的相关文章

CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts(8)

(1)前言 首先谢谢林峰老师,继续接着第七篇提到的内容,CSS布局确实很累,感觉不好看了就的调整,总的看起来的高大上嘛,好了废话不再多说.今天主要就先讲解一个页面的内容,对于CSS布局后面讲会详细的介绍给大家. 另外我写的搭配时间轴地图扩展被ECharts采用,http://echarts.baidu.com/doc/example/map19.html (2)总体内容 专题包含有如下五块: 1)大海战全程: 实时描述大海战 2)国力对比篇: 中日战前.战后国力对比 3)装备对比篇: 海军实力全

CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts(6) 期中总结

期中总结 (1)首先感谢林峰老师的辛勤指导!! 通过半个多月的培训,林峰老师讲解了ECharts总体框架和其中各个部分:图类.组件.接口.基础库的具有应用方法和应该把握的细节,并通过实际的例子熟悉和掌握各个控件.只有打牢基础才能正正的为下步的工作做好准备,熟练的属性代码的编程技巧,才能做出更好的专题. (2)第一次任务重点总结: 要求:了解ECharts特性中列举的每一项特性,并能找到实例中的例子,并且在实例中操作. 重点问题: 1)ECharts一种支持多少种图表?有多少个组件?列举出中英文名

CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts(2)

将ECharts引入项目中的几种详细方法讲解 (1)打好基本功 首先感谢林峰老师!给我们的悉心指导.我们之所以学习ECharts和Zrender图表组件,为了就是能够将图表应用到我们的实际情况中 来,进而让图表的战士能给我们一种更加人性化的方式呈现给用户.所有我们必须熟悉ECharts中相关组件.下面的例子都以line为例. (2)将ECharts引入项目共有三种方式 2.1)第一种方式-模块化包引入 模块化包引入模式也可以称为开发模式,是开发时最好的方法,不管是开发echarts还是用echa

CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts(1)

总体规划 (1)选题: 通过了解林峰老师的专题中国主要城市空气质量实况.中国经济十年时空漫游和中国人口流动大潮,涉及了人口.经济和民生等方面的内容,在这里我选择中国高考,作为我的切入点. 高考,一个永恒的话题,是一场你我都值得经历的一场无硝烟的战争.有人曾说:每个高考的孩子都背负着几代人的希望,每个高考的背后都有众多关注的眼睛.人生能有几回搏?虽然失去了许多,但终究会收获很多. (2)题目 2006-2014高考各省市报名人数及录取人数汇总专题 (3)搜集数据资料 工欲善其事,必先利其器.数据的

CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts(4)

ECharts知识点总结: 在应用过程中总会遇到一些难以理解的概念和属性,这里就总结了一下比较难的知识点,方便理解概念,进而更好的掌握ECharts. (1)1.  一个完整的option包含什么?可以归纳为几类? 下图中颜色已经区分出了三类分别是:公共选项 , 组件选项 , 数据选项 名称 描述 {color}backgroundColor 全图默认背景,(详见backgroundColor),默认为无,透明 {Array} color 数值系列的颜色列表,(详见color),可配数组,eg:

CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts(5)

Echarts map 谢谢林峰老师的辛勤指导! 本节内容:熟练掌握map和时间轴的搭配 (1)map基本属性 名称 默认值 描述 {boolean | string}selectedMode null 选中模式,默认关闭,可选single,multiple {string} mapType 'china' 地图类型,支持world,china及全国34个省市自治区.省市自治区的mapType直接使用简体中文: 新疆, 西藏, 内蒙古, 青海, 四川, 黑龙江, 甘肃, 云南, 广西, 湖南,

CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts(7)

本周主要内容整体页面布局: 基于CSS和javascript的页面布局 (1)CSS简介 CSS是能够真正做到网页表现与内容分离的一种样式设计语言.相对于传统HTML的表现而言,CSS能够对网页中的对象的位置排版进行像素级的精确控制,支持几乎所有的字体字号样式,拥有对网页对象和模型样式编辑的能力,并能够进行初步交互设计,是目前基于文本展示最优秀的表现设计语言.CSS能够根据不同使用者的理解能力,简化或者优化写法,针对各类人群,有较强的易读性. 方式:id选择器: 实例: #echarts1 {

CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts(3)

Echarts  仪表盘 这里主要讲一讲series(仪表盘)的用法,驱动图表生成的数据内容数组,数组中每一项为一个系列的选项及数据 功能丰富,可以做出很漂亮的东西来. (1)首先讲一下仪表盘的基本属性 其中最常用的属性: center 圆心坐标,支持绝对值(px)和百分比,百分比计算min(width,height)*50%,radius 半径大小,支持绝对值(px),百分比计算. radius:半径属性,可以调控半径的大小,支持绝对路径和百分比. (2)全部属性: 名称 默认值 描述 {Ar

CSDN开源夏令营 百度数据可视化实践 ECharts 11 (期末总结)

致谢: CSDN开源夏令营马上就要结束了,随着ECharts专题列入百度ECharts官网,任务就算是基本完成了.再次谢谢林峰老师!回想两个月前听到CSDN要举办这个活动,第一感觉是非常棒,所有就积极看了看所有的项目,项目总体质量很棒,涉及的方面也很广,有云与大数据方面的.有前端与移动方面的.嵌入式与智能硬件方面的.其中linux方面的也很多,总之项目很丰富,也都很有挑战.CSDN是第一年举办这样的活动,虽然时间准备上有些仓促外,总体上组织的很好,在做项目的过程中CSDN的工作人员的服务态度也很