【学习打卡】第7天 数据可视化

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。