一、图表组件
图表组件
数据可视化图表库，从数据映射到任何你想要的图表图形
1、聚类图
聚类：把相似数据并成一组（group）的方法。‘物以类聚，人以群分’
所以，聚类是一种 数据探索 的分析方法，他帮助我们在大量数据中探索和发现数据结构
用图形方式展示聚类分析结果的技术,可以有助于判断簇数量不同时的聚类效果。
2、直方图
直方图牵涉统计学的概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。 在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，称这样的统计图为频数分布直方图。频数分布直方图需要经过频数乘以组距的计算过程才能得出每个分组的数量，同一个直方图的组距是一个固定不变的值，所以如果直接用纵轴表示数量，每个矩形的高代表对应的数据元数量，既能保持分布状态不变，又能直观的看出每个分组的数量。
组数：在统计数据时，我们把数据按照不同的范围分成几个组，分成的组的个数称为组数
组距：每一组两个端点的差
频数：分组内的数据元的数量除以组距
直方图能够显示各组频数或数量分布的情况，易于显示各组之间频数或数量的差别。
3、柱状图
柱状图，使用垂直或水平的柱子显示类别之间的数值比较。其中一个轴表示需要对比的分类维度，另一个轴代表相应的数值。
4、箱柱图
箱柱图是一种用作显示一组数据分布情况的统计图。
箱柱图多用于数值统计，如果一个数据集中包含了一个分类变量和一个或者多个连续变量，可以通过图表了解连续变量会如何随着分类变量水平的变化而变化。非常适用于比较多组数据的分布情况。
5、折线图
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，数据是递增还是递减、增减的速率、增减的规律（周期性、螺旋性等）、峰值等特征都可以清晰地反映出来。
一般水平轴（X轴）用来表示时间的推移，并且间隔相同；而垂直轴（Y轴）代表不同时刻的数据的大小。
6、饼状图
饼图表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。
7、雷达图
雷达图将多个维度的数据量映射到坐标轴上，这些坐标轴起始于同一个圆心点，通常结束于圆周边缘，将同一组的点使用线连接起来。
雷达图每个轴线都表示不同维度，使多个坐标轴都统一为一个度量。
8、漏斗图
漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，漏斗图从上到下，有逻辑上的顺序关系，表现了随着业务流程的推进业务目标完成的情况。
漏斗图用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。漏斗图的所有环节的流量都应该使用同一个度量。
9、散点图
散点图将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
数据的相关关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量值增加另一个变量值下降）、不相关、线性相关、指数相关等。
10、数字图
数字图展示数据表中数值，可设置前置字符与后置字符。
11、表格
表格由一行或多行单元格组成，显示数据表中相应内容。表头一般指表格的第一行，指明表格每一列的内容和意义。
二、图表组件
地图组件
响应式、可视化自助建立地图场景，“拖拽”组件代替代码开发
1、地图
表格由一行或多行单元格组成，显示数据表中相应内容。表头一般指表格的第一行，指明表格每一列的内容和意义。
2、3D散点地图
3、3D飞线地图
4、飞线地图
5、3D柱状地图
