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数据可视化组件库 数据可视化组件分为哪几种

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现如今，随着大数据时代的到来，数据可视化成为了全球企业、机构和个人之间交流与决策的重要方式 。数据可视化组件的出现，为快速、有效地呈现数据提供了有力的工具支持 。数据可视化组件主要分为图表组件、地图组件和网络组件三大类 。图表组件包括柱状图、折线图、饼图等各种常见的图表类型，能够直观地显示数据的趋势和分布 。地图组件则主要用于展示地理位置相关的数据，如地图热点、区域分布等 。而网络组件则是将数据可视化应用于网络拓扑、关系网络等领域，用于展示数据之间的关联关系和网络结构 。以上这些数据可视化组件的出现，使得我们能够更加轻松地理解和分析复杂的数据，助力决策的制定和业务的发展 。

数据可视化组件库 数据可视化组件分为哪几种

文章插图
数据可视化分类/表现形式指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；
计量图/仪表盘：直观显示数据完成的进度；
折线图：看数据的变动走势；
柱状图：直观展示对应的数据、可以对比多维度的数值；
（堆积柱状图）
条形图：可以理解成横向的柱状图；
双轴图：柱状图+折线图，这种图表大家都很经常用到；
饼图/环图：分析数据所占比例；
行政地图：有省份或者城市数据即可；
GIS地图：更精准的经纬度地图，需要有经纬度数据，可以精确到乡镇等小粒度的区域，参考链接：经纬度可视化地图
漏斗图：路径、数据转化情况；
词云：即标签云，展示词频分布，率、；
矩形树图：分析不同维度数据的占比分布情
旭日图：表达清晰的层级和归属关系
旭日图（Sunburst Chart）是一种现代饼图，它超越传统的饼图和环图，能表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况 。旭日图中，离远点越近表示级别越高，相邻两层中，是内层包含外层的关系 。
平行坐标系
在 ECharts 中平行坐标系（parallel）是一种常用的可视化高维数据的图表 。平行坐标系的具有良好的数学基础， 其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析 。
例如以下数据中，每一行是一个『数据项』，每一列属于一个『维度』 。（例如上面数据每一列的含义分别是：『日期』,『AQI指数』, 『PM2.5』, 『PM10』, 『一氧化碳值』, 『二氧化氮值』, 『二氧化硫值』） 。
平行坐标系适用于对这种多维数据进行可视化分析 。每一个维度（每一列）对应一个坐标轴，每一个『数据项』是一条线，贯穿多个坐标轴 。在坐标轴上，可以进行数据选取等操作 。
桑基图
桑基图（series[i]-sankey），也称桑基能量平衡图，具有特殊类型的流程图，它主要用来表示原材料、能量等如何从初始形式经过中间过程的加工、转化到达最终形式 。以下是使用桑基图的一个实例，您可以参考它 。
漏斗图
在 ECharts 系列中，漏斗图使用 series[i]-funnel 表示 。漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在 。
象形柱图：PictorialBar

B.技术的发展已导致数据的大爆炸 。这反过来又促使数据展示方式的激增 。一般来说，大多数据可视化分为2种不同的类型：探索型和解释型 。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看 。
此外，有不同的 *** 可用于创建这2种类型 。最常见的数据可视化 *** 包括：
大屏数据可视化系统架构？大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具 。其架构主要包括以下几个部分：

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