2024年数据可视化网页设计图 篇1
HI~小E来啦，数据可视化涉及很多复杂的要素，包括如何从海量数据中挖掘出有用的信息，找到其中的规律，通过图像、图表等形式直观地展示数据，为视觉设计寻求更多可能性等方方面面。刚接触数据可视化领域的新手很容易思绪混乱，我总结了几个最基础的几个关键要素，希望能够帮助你们进一步的完善数据可视化设计~
1.要明确你的目标和受众。在开始设计可视化图表之前，需要明确你想要传达的信息以及你的目标受众是谁，这将有助于你选择适合的图表类型以及进行合适的数据处理和呈现方式，也是数据可视化设计过程中最基础的。
2.选择合适的图表类型。不同的数据类型适合不同的图表，要根据想要表达的讯息来选择图表，例如柱状图适合呈现离散的数据，折线图适合表示数据趋势变化等。合适的图表类型可以更好地展示数据的特点和关系，让你事半功倍。
3.注意数据的准确性和可信度。在进行数据可视化设计时，确保数据的准确性是非常重要的。我们需要对数据进行清洗和分析，排除异常值和错误数据，确保数据的可信度。
4.注重设计的美感和易读性。一个好的数据可视化作品可以在保证数据准确、信息传递直观的同时，具有吸引人的外观，能够快速抓人眼球。利用颜色、字体和图形等元素，使图表更加美观且易于阅读，避免信息过载和混乱的布局，确保信息的传递清晰明了。
5.持续进行测试和优化。在设计完成后，我们需要进行测试和评估，是否达到了目标，并根据反馈进行调整和优化。这个过程也同样很重要，可以帮助我们不断的改进可视化作品，并且稳步提升数据可视化设计能力~
以上是基于大环境因素万事俱备的情况下，在数据可视化设计中的关键要素。在实际的设计过程中，除了设计过程中的要素，数据可视化设计必备的工具和前期准备也至关重要，优秀的数据可视化工具能帮你清洗数据、模板套用、调整整体风格等，从多方面的整体提升你的数据可视化设计体验和设计效果。
下面自荐我们公司的产品易知微EasyV数据可视化工具，进入2024年，已经是我们在数据可视化领域深耕的第8年了~易知微为袋鼠云旗下的数字孪生全资子公司，致力于将可视化、低代码和数字孪生技术相融合，将物理世界全方位的数字化，实现一个真实的可以实时感知和管理的数字增强世界。用一句话总结，就是低代码高质量的数字孪生可视化平台~
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下面我从几个方面，简单的介绍一下，为什么能叫做低代码、高质量，又有什么利于数据可视化和数字孪生的产品优势，能够在行业内脱颖而出，获得众多合作伙伴的青睐。
EasyV获得市场的广泛认可低代码
纯界面化工作台，托拉拽式搭建应用，有效降低开发成本和配置项修改，需求变更维护成本低，零代码就能轻松搭建可视化应用。
可视化编辑器
高质量
在线海量模板、设计素材、主题资源等，行业模板开箱即用。内置资源插件一键选择，即将开放创作者计划。平台内嵌图表、地图等丰富的二维组件业务人员能直接搭建。提供3D地球、3D园区、3D城市快速构建三维场景，支持第三方组件自定义开发。
组件库
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easyv.cloud/?t=toutiaomf多数据
支持实时数据接入，对接常见数据库、API、静态数据，在线完成数据格式转换。
增效益
支持常用数据联动、事件交互、多终端交互，提供可视化交互节点管理，与传统代码开发数据可视化对比，提升项目交付效率，降低时间、人工成本。
享服务
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2024年数据可视化网页设计图 篇2
谢邀。在本教程中，您将学习如何利用DataTables.js和Highcharts.js等JavaScript库来可视化数据。这是我们要构建的内容（查看更大的版本以获得更好的体验）：
必需的库
出于此示例的目的，我们必须在scripts中加载以下库：
jQuery
DataTables.js
Highcharts.jsHTML
为了解决问题，我们使用包含两个子元素的容器类定义一个元素：
一个有26行的表。 第一行引用表头，而其他25行引用国家详细信息。 这个例子的数据来源是worldometers.info。
一个空的div将保存图表。
这是HTML结构：
值得一提的是，为了简单起见，我们已经指定了上述硬编码表格数据。 但在实际项目中，表可能是动态创建的。
准备好标记后，为了清晰起见添加了背景颜色，项目如下所示：
CSS
在这一点上，我们定义了一些基本样式，如下所示：
了解这一点很重要：＃dt-table_wrapper在我们的标记中不存在。 一旦我们初始化它就由DataTables添加。
虽然我们为小屏幕定义了一些基本规则，但请注意，演示并不会完全响应。 我们可以做很多事情来使表格和图表在小屏幕上看起来更好。 例如，对于DataTables，可以使用响应式扩展，但这超出了本教程的范围。提取表数据
为了检索所需的数据，我们将利用DataTables API。 负责此行为的函数如下：
在这个函数中，我们遍历表行，对于每一行，我们获取目标列数据并将它们存储在关联的数组中。 最后，所有这些数组都存储在另一个数组中。
默认情况下，getTableData函数应该从所有表行收集数据。 但是如果我们在表中搜索特定的内容，则只应收集和处理匹配的行。 为了完成这些，我们将一个参数传递给rows函数。
构建图表
现在我们已经拥有了所需的数据，我们已准备好构建图表。代码如下：
其中包含两个嵌套图表，一个柱形图和一个样条图。通过上一步获取表数据并构建，我们不想要所有的数据。 事实上你会注意到图表只包含前三列（国家，人口，密度）的数据，以下就是我们构建的最终图表。
我会在这里发布所有与科技、科学有关的有趣文章，欢迎订阅我的头条号。偶尔也回答有趣的问题，有问题可随时在评论区回复和讨论。
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2024年数据可视化网页设计图 篇3
程序员虽然会写代码，但是很多东西其实是不需要代码的，所以今天就教给大家一种新模式。
前些日子我一直跟几个做数据的同行交流，不少人感叹现在的数据分析难做，老板动不动就要搞个大屏，在他们眼里大屏不过就是几个动图投放到大屏幕上，没有什么技术含量。
殊不知，一张大屏的制作，不仅要在前期做大量的需求分析，还要结合UI设计、交互设计、版面设计等等，最后还得找个过硬的工具，硬件上的麻烦事情也不少，一点都不简单。听完这些抱怨，我更是深有体会，几年前还十分火热的数据报表，慢慢被数据可视化所替代，如今大屏可视化又成为了当下最火的名词。
数据展示的方式越来越高大上，其实现手段也逐渐简化，现在可能根本不需要敲代码，没错，这就是我今天要说的主题，怎么能够不用代码，做出一份完美的数据可视化大屏？什么叫做完美的大屏？
超大画面、富有科技感、酷炫的呈现效果，当我们一谈到数据可视化时，就会想到这些特点。但这不是可视化大屏的真正意义，相比于传统报表，大屏的目的是让数据呈现更加直观、快速、易于接收，下面让我们来看看优秀的可视化大屏到底是什么样。
看起来还不错对吧？其实可视化图表并不复杂，很多人推荐的Python、R语言、Tableau等专业数据分析工具几乎都能很轻松的实现。但是，这只是对于专业的数据人或者精通这些专业工具的人来说的，这些工具的学习成本和难度都是相当大的。
那么有没有适合完全新手的可视化工具，只需要几分钟就能够上手，而且做出的效果既炫酷又实用的呢？当然有，比如我今天要推荐的FineReport，它是一款企业级的web报表软件，除了能实现复杂的表格样式外，还具备极其丰富的图表，能够满足多样的数据可视化场景诉求。如何做出可视化的效果？
1、排版布局
大屏的目的是为了让领导和同事更加清晰的看到每一个数据指标，所以首先需要分析哪些维度需要展现，比如：时间维度：什么时间节点的业务做得最好，各个时间之间的对比地理维度：哪个地区的项目做的最出色，各地区之间的差异
然后要将这些不同的维度需要展现的点都放在设计器中，再将左侧的数据拖入每个需要展现的点下面。
2、配色
一个酷炫的大屏，背景颜色非常重要，一般选用深色调的颜色或者图片，可以搭配一些带有星空、条纹等效果的图片可以使大屏看起来更有科技感。具体操作：服务器—图表预定义配色—添加新的预定义样式—编辑图表—系列配色选择，偷偷告诉你们一个小技巧，预先设置好图表预定义配色，就可以统一给图表系列更换配色。
3、点缀
细节会极大的影响整体效果，需要通过适当给元素、标题、数字等添加一些诸如边框、图画等在内的点缀效果，能帮助提升整体美观度。
4、动态可视化
万丈高楼平地起，上面说的动态可视化还要得益于Finereport内置的各种组件，在这里，我们把FineReport中的数据可视化分为三个大类：统计图表、专注大屏的动效图表、插件。一、统计图表
这里首先给个建议：图表样式过多，会显的大屏杂乱无章，一般在整个大屏中，柱状图所占的比例应该要大一点。
1、种类
Finereport提供数十种统计图，每类又包含多种风格样式。
每种图表的实际示例如下，由于官方提供的样式太多，以下为部分示例。
2、个性化配置
产品内置了官方预定义的样式，可以根据需要选用。
除了官方的自定义样式，还提供了选项让用户可自行调整，包括标题、标签、图例、背景、坐标轴等。二、插件
扩展图表插件是基于webgl等技术开发，通过简单拖拽即可实现自动播放、3D动画特效等多种效果，且可以根据图表类型和数据提供“自动轮播”和“定时刷新”，满足用户不同场景下的业务需求，在体现数据价值的同时让大屏炫酷起来。
1、三维组合地图
打开服务器>插件管理>安装/更新扩展图表，选择扩展图表—地图类，轮播三维组合地图，分别给四种地图形态选取数据源，这样子三维组合地图就完成了。
2、3D特效组件
轮播gis点地图，根据用户预先录入数据，按序播放各个地理点的相关信息，3D视角和跳转动画如同身临其境。
3、动态指标卡
Finereport提供多种可选效果，如轮播、粒子技术器等，以'酷炫'和'简洁'的方式展示最基础的数据。
三、动态加载效果
Finereport通过组件加载动效，让每个组件模块舞动起来，让整个大屏界面化静为动。更为重要的一点是，组件加载动效可以与我们的监控刷新功能相结合。从原始数据哪里来、过时数据往那里去到新数据怎么进来，兼顾整个闭环的良好体验。
四、钻取、联动
钻取包括上卷与下钻。上卷是通过在维级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概括的数据。下钻是通过在维级别中下降或通过引入某个或某些维来更细致的观察数据。
想要筛选出感兴趣的点进行全面了解，此时就可以使用图表联动功能。比如在上面的可视化看板中，我想要知道浙江省的具体情况，只需点击地图中的“浙江”，其他图表就会联动起来：总结：
也许大家还沉浸在传统的数据处理方式之中，对这种可视化的大屏表示不能接受，认为其华而不实，只会博人眼球。
新鲜事物难免会让人产生怀疑，但是我们要抓住问题的重点，即这种方式到底能不能让数据产生价值？是否经得住业务部门的推敲？是否为企业经营提供了帮助？思考完了之后再去做大屏，这样的可视化才会有价值。
2024年数据可视化网页设计图 篇4
HI~小E来解答你的问题啦~
在过去的几十年里，随着技术的快速发展和数据量的迅猛增长，人们越来越迫切地想要从庞大的数据中提取有用的信息。然而，原始的数据往往是冰冷的数字和表格，对于大多数人来说很难理解和分析，因此，人们开始研究如何以更直观、易懂的方式展示数据，从而让数据更有意义和价值。也正是为了数据处理和信息传播的需要，数据可视化应运而生。下面我们从是什么、为什么、怎样做三个方面，展开聊聊数据可视化。是什么
数据可视化是一种将复杂的数据以图表、图形、地图等形式展示出来的方法。它通过可视化的方式，帮助人们更好地理解和分析数据，帮助我们发现数据之间的关联和趋势，从而做出更明智的决策。为什么
首先，人类的大脑对于视觉信息的处理能力要远远高于文字或数学信息。通过数据可视化，我们可以将枯燥的数据转化成直观的图表、图像或动画，帮助我们更容易地理解和分析数据的趋势和关系。
其次，数据可视化有助于揭示数据中隐藏的模式和故事。当数据非常庞杂和复杂，难以从中发现有价值的信息时，通过数据可视化，我们可以以直观的方式呈现数据，将数据的特点和规律展现出来，帮助我们发现数据中的隐藏信息，进而更好地做出决策。
最后，数据可视化有助于向他人传达和沟通数据的信息。通过数据可视化，我们可以将复杂的数据故事以一种简单明了的方式呈现给别人，让他们更易于理解数据的含义和背后的故事。怎样做
1. 确定目标：在开始之前，要明确目标。你是想找出数据中的模式和趋势，还是想传达一个特定的信息或故事？通过明确目标，更有针对性地选择合适的可视化形式。
2. 收集和清洗数据：在进行可视化之前，确保你有可靠和完整的数据源。包括从数据库、文件或网络上收集数据。同时，对数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 选择合适的可视化工具：根据你的数据类型和可视化目标，选择合适的可视化工具。常见的工具包括Excel、、EasyV、Tableau和Python的matplotlib库等，选择你熟悉的工具，以便更好地探索和呈现数据。
4. 设计视觉效果：选择数据呈现合适的图表类型，并考虑颜色、字体和图形等视觉效果。确保图表简洁明了，易于理解，用合适的标签和标题来解释数据，帮助观众更好地理解图表所传达的信息。
5. 分享和展示：制作好可视化后，分享给观众或团队成员。解释图表中的数据和趋势，回答观众的问题，并与他们一起探索数据背后的故事。记得要赋予图表生动的解释和背景，以便更好地传达数据信息。
出色的可视化工具，可以有效地帮助你实现设计和分享展示的过程，下面自荐我们公司的产品——EasyV易知微数字孪生可视化工具，作为在数据可视化行业已经深耕8年的”老“产品，易知微的独到之处用一句话总结就是，低代码高质量的数字孪生可视化平台。以让每一个组织和个体都看见并受益于数字化为愿景，致力于将可视化、低代码和数字孪生技术相融合，将物理世界全方位的数字化，实现一个真实的可以实时感知和管理的数字增强世界。
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交付效率提升，项目成本减少
EasyV以零代码/低代码的方式，提供数据源实时接入、拖拽式数字面板呈现、三维模型/地理信息孪生场景构建等可视化应用的协同搭建能力以更低成本更高效率的帮助客户/伙伴满足指挥中心、数字化展厅、数字化管理等各类数字化场景的应用建设。
操作简易，易于使用
纯界面化工作台，拖拽即可完成配置，零代码就能轻松搭建可视化应用，实现一键换肤。
条理清晰，简单易懂
支持常用数据联动、事件交互、多终端交互，提供可视化交互节点管理。
数据对接，灵活转换
支持实时数据接入，对接常见数据库、API、静态数据，在线完成数据格式转换。
丰富资源，快速搭建
平台内嵌图表、地图等丰富的二维组件，业务人员能直接搭建。提供3D地球、3D园区、3D城市等快速构建三维场景，支持第三方组件和自定义组件开发。
海量模板，在线开放
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2024年数据可视化网页设计图 篇5
当然用Bi，虽然我很会Python、R、Javascript，但是好看的数据可视化基本是用Bi来完成的
以下是一些经典的 BI 展示：
不得不承认，BI 给人的第一印象，的确是漂亮的图表。
在实际开发中，整合数据源、清理数据等步骤往往并非由 BI 进行处理，具体分工见下图：
正如上图所示，BI 往往与数据仓库技术、olap 引擎有着直接的上下游关系。其中数据仓库主要起到统一数据源、保证数据准确度的作用；而 OLAP 引擎则帮助 BI 加速查询。它们组合在一起，最终使用户获得良好的数据分析体验。
3、BI 能做什么
BI 对企业的作用是通过两方面实现的，业务方面和技术方面。
3.1 业务方面数据呈现我们可以通过 BI 直观、全面的展现企业日常业务的情况；无论是从整个集团的视角出发、还是从业务线或者部门的角度出发。下图即为一个标准的 数据呈现（大屏）BI。决策层可以通过该图表快速、直观的了解到目前公司的会员数量和相关的销售额——这也往往是决策层最关心的两个指标
为了保证数据更新的实时性和展示的美观性，纯粹的数据呈现往往并不支持联动、下钻、上卷等 BI 常见操作。
联动、下钻、上卷都是 BI 的专业术语，未来会逐一介绍。异常监测专业的业务人员会有一些核心指标来监控业务，我们完全可以将其通过 BI 实行可视化监控；下图即为 某在线教育对每日课程销量的监测，运营人员通过 BI 可以迅速发觉异常变化，从而及时作出调整。智能预测在大数据的基础上，BI 也能基于简单的统计学，提供一些拟合线，来帮助业务人员进行相关分析。下图即 对某超市销售额进行预测。特定建模分析特定的建模分析通常是由精通业务的业务人员提出，通过合理的建模找出业务中可能存在的问题，将其反映出来并最终回归到业务，形成闭环决策并不断优化的一个过程。业务建模可简单，可由一个或多个图表组成，也可复杂，通过一组或多组数据图表支撑。如下图，即为对客户销售额建立的模型。通过该模型，业务人员能够快捷的了解到目前 CRM 的客户情况。帮助业务进行快速智能分析尽管 BI 能满足大部分常见需求，但资深的业务人员总会有一些突如其来的灵感。这种灵感稍纵即逝，如果等到数据部门提供数据再进行分析——可能为时已晚。如果有BI的话，业务人员可以立刻基于业务数据进行灵活分析，从而验证想法。
3.2 技术层面减少人工处理，提升工作效率某些指标对每家公司都是非常重要的，无论该公司是否存在 BI、数据部门。例如 毛利、成本、客户。在没有 BI 的情况下，如果公司想要收集汇总这些指标信息，大多数时候都需要业务人员手动从各个系统提取数据，然后在 exc 上汇总——这个过程无疑是冗长、枯燥且毫无价值的。同时，还容易产生以下问题：如果有了 BI 和对应的数据底层，就可以自动化生成相关报表。智能报表 也属于广义上的 BI数据准确性无法保证：手工计算，就有可能出错。无法避免数据及时性无法保证：手工计算的效率由使用者决定，无法控制修改复杂：任何业务的新增、修改。都需要对复杂的 exc 公式进行修改。结果倒逼，统一指标口径成熟的公司必然有一套统一的指标口径；但在其野蛮生长中，指标、维度可能会缺乏统筹规划，从而产生一些遗留问题。举个例子：库存、销售、运营口中的"销售额"往往不是同一个"销售额"。最常见的口径不一致问题，就是时间口径不同；销售额可以依照 下单时间，支付时间，发货时间，收货时间，完成订单时间 等不同角度进行分析。在没有统一口径的情况下必然会出现误解。BI 的使用者必然包括决策层。因此，指标必然会以决策层认可的口径为主，从而消除争议。整合信息孤岛，统一分析平台数据仓库是每家公司都应有的东西，但实际上大部分公司并不完善；但分析、统计的需求并不会因为没有数仓而停滞。这个时候，BI 就可以启动汇总数据源进行统一分析的效果并不推荐长久使用 BI 作为数据汇总层。
3.3 总结：
正如上述描述，BI 更多的是从业务方出发，帮助业务解决问题。它将繁杂的数据库底层进行整理汇总，形成有效的指标维度，让 BI 使用者可以直观、清楚地看到他所关注的数据，从而帮助整个企业更好的发展。在数据的自由探索中找到原因，避免“拍脑袋”式的决策。这就是 BI 的作用，而非仅仅的数据报表呈现。
4、BI 的应用场景
BI 应用场景广泛，以下逐一枚举。大屏大屏就是我们在 街头、展览会上常见的超大屏幕，其上大多充满了含义不明的图表。举几个例子
大屏的最大特点 就是炫。据笔者观察，其上的数据大多都是“虚荣指标”——除了好看外一无是处。但换个角度，对外宣传时，需要的就是好看。
设想一下，假设超市、医院、 会议室能有一个大屏。会吸引多少目光的注意力；增加多少回头客。
大屏的开发，有以下几点需要注意：因为展示效果等问题，大屏相比其他 BI，缺少交互性，无法进行联动、钻取等操作。硬件成本较高——大屏很贵BI 开发成本较高——需根据硬件实际大小进行反复调试，才能保证最终结果的展示。数据 要求较高——主要是指数据的实时性；驾驶舱BI 驾驶舱是一个核心指标汇总系统，将公司的核心指标进行可视化展示，帮助决策层能通过1图直接了解到整个企业的运营情况，也可以下钻到各个细分业务中了解详细数据。
因为面向对象主要为企业高层，因此驾驶舱的数据准确度、美观度一般都是最高的。相对而言，开发成本也是最高的；
相比大屏来说，驾驶舱可以自由下钻到任意主题的详细看板中。分析性更强
驾驶舱则要注意这些：数据准确性非常高——它不像大屏，错了也没有人知道。驾驶舱对接公司决策层，不允许有任何的数据误差。美观度——领导要看的东西，你自然要花点功夫去精心调试。看板看板（dashborad）即为最基础的 BI 展现方式。相比 大屏、驾驶舱而言，dashboard 并不那么浮夸，它的主要使用对象为一般的管理人员和运营人员。一般来说，看板也可以自由的钻取、联动。从而帮助业务人员进行更好的分析。移动端部分 BI 产品也支持移动端展示，内容一般为核心指标。
移动端开发时，需要特别注意不同手机的适配度。必要情况下，可以拿用户的实际手机款式做针对性调整。自助分析并非所有的仪表板，都一定由数据部门来开发完成。有能力的业务人员更希望自己可以随时进行制作，而不受数据部门的约束。因此在数据部门提供数据底层的情况时，业务部门也会亲自上阵进行开发。
5、BI 的开发方式
BI 的开发，与常见的项目开发并无两样
确认需求——需求分析——指标维度梳理——源数据和数据质量确认——结果表设计——ETL 开发——可视化实现。
有几个重点需要注意：第一步要确定 BI 的最终使用者，直接与使用者沟通会节省大量的时间。需求分析结束后，一定要与最终使用者进行文档确认，确保双方理解一致。不要轻易相信源头提供的数据，获取到数据后自己一定要初步检查，确保数据质量。demo 先行——尽早确定使用者想要的BI样式，免得反复调试浪费时间。
6、部分BI介绍
6.1 Tableau
Tableau 毫无疑问的市场王者，也是目前全球最易于上手的报表分析工具，并且具备强大的统计分析扩展功能。它能够根据用户的业务需求对报表进行迁移和开发，实现业务分析人员独立自助、简单快速、以界面拖拽式的操作方式对业务数据进行联机分析处理、即时查询等功能。
但 Tabealu 也有自己的缺点：最大的缺点就是价格过于昂贵。对于大部分公司来说，如此昂贵的 Tableau 性价比并不高。
6.2 FineReport
帆软是目前国内最大的 BI 厂商，合作厂商也相当多；产品线也遍及大屏、移动端、智能报表。可以说是最适合中国中小型企业的 BI 了。
FineReport 本是一个智能报表软件，但由于集成了大量图表，相比其他 BI 开发效率虽然稍慢，但是自由度更高。
6.3 Superset
Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI （商业智能） Web 应用程序”，其通过创建和分享 dashboard，为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。
Superset 的缺点就比较多了没有提供图表的下钻功能不支持多图表间的复杂联动处理大数据集时容易暴毙权限管理和图表管理的功能设计基本为0
但它是开源的——你无法要求一个东西又免费又好用，因此技术能力较强的公司可以考虑。
7、其他杂谈
正如开题所言， BI 并非简单的数据可视化，而是一套极度复杂的商业解决方案；
如何做到企业数据化？数据驱动业务？数据治理？
仅凭几个EXC是远远不能满足的——只有建立起良好的 BI 生态体系，企业才能真正迈入数据化。
另一方面，BI 的表象是可视化分析报表的呈现，但它的本质还是业务问题、管理问题。
如何通过 BI ，使得业务、管理能够不断优化，这才是值得我们深度思考的
2024年数据可视化网页设计图 篇6
这里介绍3个前端可视化库，分别是Highcharts、ECharts和G2，这3个库都可以快速完成前端网页数据可视化，而且制图方便、种类繁多，下面我简单介绍一下这3个库：Highcharts
这是一个纯JS编写的图表库，可以快速为Web网站添加交互式图表，个人网站可以免费使用，支持图表类型众多，包括常见的散点图、折线图、柱状图、饼图等，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.使用的话，有2种方式，一种是CDN远程引入highcharts.js文件，一种是下载
Highcharts源码包，本地导入，这里以第一种方法为例，直接CDN导入，测试代码如下，官网示例，非常简单，基本思路先创建一个div容器，然后通过JS引入图表到容器，设置相关属性就行：
用浏览器打开这个html文件，效果如下：
2.更多示例的话，可以查看官网教程https://www.highcharts.com.cn/demo/highcharts，非常详细，各种图表都有涉及，还可以在线编辑，使用起来非常不错：
ECharts
这个是百度开发的一个开源前端可视化库，可以流畅的运行在移动设备和PC网页上，数据交互性也非常不错，而且支持个性化定制，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.首先，下载echarts.js文件，这个直接到官网上下载就行，大概也就2兆左右，如下：
2.下载完成后，就可以直接在本地html文件中引入使用了，测试代码如下，也非常简单，基本思路和上面highcharts差不多，先创建一个div容器，然后通过JS引入：
用浏览器打开这个html文件，效果如下，非常不错：
2.更多示例的话，也可以参考官网教程，相关图表示例非常多也很详细，提供在线编辑查看功能，很适合初学者掌握和学习：
G2
这个前端可视化库功能和highcharts、echarts差不多，由阿里开发，制图种类也比较多，交互性也非常好，简单易学，可以快速完成日常大部分图表制作，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.这里也可以通过远程引入，然后直接创建一个div容器显示就行，测试代码如下，非常简单，也是官网的入门示例：
浏览器打开后的效果如下，还不错：
2.更多示例的话，也可以参考官网教程，非常详细，各个种类的图表都有详细代码和注释，也可以在线编辑，非常适合开发者参考和学习：
目前，就分享这3个前端可视化库吧，对于日常前端制图来说足够了，当然，你也可以使用d3.js库来完成相同的制图功能也是可以的，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，非常详细、丰富，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。