数据可视化这一概念自1987年正式提出，经过30余年的发展，逐渐形成3个分支：科学计算可视化(scientific visualization)、信息可视化(information visualization)和可视分析(visual analytics)。近些年来，这3个子领域出现了逐渐融合的趋势。我们统称为“数据可视化”。
2什么是数据可视化？顾名思义，数据可视化就是将数据转换成图或表等，以一种更直观的方式展现和呈现数据。通过“可视化”的方式，我们看不懂的数据通过图形化的手段进行有效地表达，准确高效、简洁全面地传递某种信息，甚至我们帮助发现某种规律和特征，挖掘数据背后的价值。
同时关于数据可视化的定义有很多，像百度百科的定义是：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。这种定义可能显得比较晦涩难懂。在大数据分析工具和软件中提到的数据可视化，就是利用运用计算机图形学、图像、人机交互等技术，将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像。
3数据可视化的展现形式数据可视化有众多展现方式，不同的数据类型要选择适合的展现方法。在数据可视化中 除了常用的的柱状图、线状图、条形图、面积图、饼图、点图、仪表盘、走势图外，还有和弦图、圈饼图、金字塔、漏斗图、K线图、关系图、网络图、玫瑰图、帕累托图、数学公式图、预测曲线图、正态分布图、迷你图、行政地图、GIS地图等各种展现形式。都可以为我们提供丰富的图表选择，让我们在实际使用过程中有更好的展现方式。
我们可以通过类柱状图
比较类图表显示值与值之间的不同和相似之处。 使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小， 通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。
柱形图有别于直方图，柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中"有多少？"这个问题。 需要注意的是，当柱状图显示的分类很多时会导致分类名重叠等显示问题。
同时可以通过占比类图表显示同一维度上的占比关系。饼图广泛应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各个分类。
饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块（圆弧）表示该分类占总体的比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。
也可以趋势类折线图
趋势类图表显示数据的变化趋势。 使用图形的位置表现数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。
折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。
当然，大数据可视化的图表远远不止以上几种，最关键的是如何利用好这些工具及图表，归纳起来，一名数据可视化工程师需要具备三个方面的能力，数据分析能力、交互视觉能力、研发能力。
4数据可视化有什么用？数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以价值；另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。精心设计的图形不仅可以提供信息，还可以通过强大的呈现方式增强信息的影响力，吸引人们的注意力并使其保持兴趣，这是表格或电子表格无法做到的。
5Echarts–商业级数据图表介绍 1.什么是EchartsEcharts–商业级数据图表，它是一个纯JavaScript的图标库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等，底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。
2. Echarts特点1、丰富的可视化类型: 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图，多维数据可视化的平行坐标，还有用于 BI 的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。
2、多种数据格式无需转换直接使用: 内置的 dataset 属性（4.0+）支持直接传入包括二维表，key-value 等多种格式的数据源，此外还支持输入 TypedArray 格式的数据。
3、千万数据的前端展现: 通过增量渲染技术（4.0+），配合各种细致的优化，ECharts 能够展现千万级的数据量。
4、移动端优化: 针对移动端交互做了细致的优化，例如移动端小屏上适于用手指在坐标系中进行缩放、平移。 PC 端也可以用鼠标在图中进行缩放（用鼠标滚轮）、平移等。
5、多渲染方案，跨平台使用: 支持以 Canvas、SVG（4.0+）、VML 的形式渲染图表。
6、深度的交互式数据探索: 提供了 图例、视觉映射、数据区域缩放、tooltip、数据刷选等开箱即用的交互组件，可以对数据进行多维度数据筛取、视图缩放、展示细节等交互操作。
7、多维数据的支持以及丰富的视觉编码手段: 对于传统的散点图等，传入的数据也可以是多个维度的。
8、动态数据: 数据的改变驱动图表展现的改变。
9、绚丽的特效: 针对线数据，点数据等地理数据的可视化提供了吸引眼球的特效。
6.HelloWord 初体验 1.echarts获取 前期准备电脑上面安装node
node下载地址：http://nodejs.cn/
淘宝镜像（选按）
淘宝 NPM 镜像站自 2014 年 正式对外服务。于npm命令在国内下载速度很慢。所以淘宝每隔10分钟就会把npm服务器的内容拉取一次放在国内服务器 这样一来我们在下载依赖的时候 速度会快很多
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org安装
1.初始化 npm init -y
2.安装echarts依赖
npm install --save echarts
HelloWord
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7配置项–title配置
title 标题组件，包含主标题和副标题。
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8 配置项–tooltip
提示框组件，用于配置鼠标滑过或点击图表时的显示框
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9配置项–legend
图例组件展现了不同系列的标记，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
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10柱状图基本设置
柱状图：一种图表类型,因为构成是由一根一根类似柱子的数据条组合而成的坐标平面,所以命名为柱状图。主要是用来反应对比数据之间的关系,也可以用来反应数据的变化趋势等等。
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11.饼状图基本设置
饼状图是用整个圆表示总体的数量或整体值“1”，用圆内各个扇形的大小表示各部分数量或该部分占总体的百分比。一般由标题（包括单位）、图例和数据等组成。
1.主要运用在对数据进行比较分析的时候，既可以表示绝对量，又可以表示相对量。
2.比柱形图等好在：数据更为清晰，各部分占总体的比重大小更为直观，可谓一目了然
12.折线图基本设置
折线图是用折线将各个数据点标志连接起来的图表，用于展现数据的变化趋势。
不仅可以表示数量的多少，而且可以反映同一事物在不同时间里的发展变化的情况。
易于显示数据变化趋势，可以直观地反映这种变化以及各组之间的差别。
13.散点图基本效果设置
当存在大量数据点时，散点图的作用尤为明显。散点图与折线图相似，而不同之处在于折线图通过将点或数据点相连来显示每一个变化。
14.配置项–grid
grid 为直角坐标系内绘图网格。可以在网格上绘制折线图，柱状图 散点图（气泡图）也就是设置图标离容器的距离 样式
15.K 线图
K线图可以查看k线历史走势，近期趋势，是上涨还是下跌，是调整还是震荡。分析k线的高低点和相对高低点。方便对于数据的走势进行查看
基本设置
16.雷达图
基本设置
17.漏斗图 基本设置
18.仪表盘
19. 关系图 创建节点
增加节点样式
创建关系数据与图
20.数据区域缩放
用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。
21.基本树形图
树图主要用来可视化树形数据结构，是一种特殊的层次类型，具有唯一的根节点，左子树，和右子树。
22.内置主题
echarts中默认主题有两个:light、dark
echarts.init(选取容器dom,‘主题’)
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23.自定义主题
1.在主题编辑器中编辑主题
主题编辑器地址：https://echarts.apache.org/zh/theme-builder.html
2.下载对应主题json格式
3.创建js文件把刚才下载的文件写入并且暴露
let roma=你的主题json export default roma
4.引用主题文件
import roma from "../assets/roma"
5.在init方法中使用主题
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