前言
最近接到一个新的任务，说是在公司内部要组织开展技术交流分享会，为了促进程序同事间的技术氛围，提高大家的学习积极性，让更多的人能参与进来，已纳入部门和个人绩效考核范畴。
形式很简单，每周都会进行一次技术分享。分享人由入职时间先后顺序安排。题材不限，可以是自己熟悉的技术领域或某个知识点，比如区块链开发者分享底层公链、联盟链、智能合约等等；服务端开发者分享框架与设计模式，SQL深度优化，消息队列等等，前端开发者分享MVVM模式，WEB前端性能优化，数据可视化，CSS3高级用法等等。
可以是一些通用的技术，比如数据结构，算法，代码规范，学习路线指南，调试技巧等，甚至可以是看书读后感（读书笔记）等等，抑或是最近大家在研究一个开源的项目，也可以跟大家讲讲这个开源项目的架构，或许有些人利用业余时间做了一个小工具插件，也可以拿出来分享。
首次线下分享经历
有图有真相，感谢同事们的支持与关注，快来瞧一瞧，站在台上是不是老帅了。
先简单介绍一下自己，我是Jack Chen，一名非常热爱学习的【高级Web前端工程师】，从事Web前端工作多年，具有丰富的大中型实战项目开发经验。【学习与写作】是目前唯一每天都坚持完成的事情，业余时间的我，喜欢写作和分享。我运营着自己的公众号【懒人码农】和有着一群喜欢阅读我文章的读者，还能跟着志同道合的伙伴们一起交流学习一起进步。
个人3D酷炫动画博客地址：http://106.55.168.13:8888/
数据可视化源码下载地址：https://github.com/jackchen0120
在线数据可视化平台演示地址：https://jackchen0120.github.io/vueDataV/
小编接到这个任务后，第一反应是自己觉得没啥压力，反而更加有动力，想着怎么去做好这次技术分享会。还主动提出作为2021新年第一场技术分享者，也是首次尝试线下交流分享会。
分享几点收获
- 做技术分享，最大的受益者在分享者身上。在分享的准备和过程中，训练了写作能力，组织能力，演讲能力，和资料整理能力。再面向自己的同事陈述一遍，分享的资料才会真真正正变成自己的东西。
- 学会制作PPT演讲稿或画思维导图
- 通过分享会，让更多的人参与进来，大家互相交流和探讨技术，可以互相提高，结识更多大牛。
此次分享自我感觉还不错，获得了一大波粉丝的支持与关注，虽然自己还有很多不足（比如：时间管控、语言表达、互动交流），这只是暂时的，后续会加倍努力做得更好。考虑到让更多的小伙伴对数据可视化有个全新的认识，以及感兴趣参与动手开发属于自己的炫酷作品，小编加班加点赶出这边文章，希望对大家有所帮助。
主题内容从三个方面进行阐述
- 第一部分：这是什么呢？（What）
- 第二部分：为什么用这个呢？（Why）
- 第三部分：如何做更好呢？（How）
What?
数据可视化
科普
百度百科
数据可视化（Data visualization）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。
数据可视化视频介绍：https://baikevideo.cdn.bcebos.com/media/mda-O95ntOML8EqV0Umy/913a849554690764f3708ce06c2d15a0.mp4
可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。
可视化视频介绍：https://baikevideo.cdn.bcebos.com/media/mda-O95fgdPNjvL51hpe/3fc58c4084f854393b6c2a2320eb4127.mp4
维基百科
数据可视化被许多学科视为与视觉传达含义相同的现代概念。它涉及到数据的可视化表示的创建和研究。为了清晰有效地传递信息，数据可视化使用统计图形、图表、信息图表和其他工具。可以使用点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。
可视化是指用于创建图形、图像或动画，以便交流沟通讯息的任何技术和方法。在历史上包括洞穴壁画、埃及象形文字等，如今可视化有不断扩大的应用领域，如科学教育、工程、互动多媒体、医学等。
定义
数据可视化可以增强数据的呈现效果，方便用户以更加直观的方式观察数据，进而发现数据中隐藏的信息。
目的
借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。
前端可视化
利用前端技术手段，以前端表现层手段展示、处理和分析数据。
ECharts
定义
ECharts，Enterprise Charts，商业级数据图表，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 端和移动端的绝大部分浏览器上，底层依赖矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
由百度商业前端数据可视化团队打造的一款开源可视化工具，目前已捐赠给Apache开源软件基金会，作为孵化项目。
特性
- 丰富的可视化类型（统计数据可视化、地理数据可视化、关系数据可视化）
- 多种数据格式无需转换直接使用（二维表、key-value键值对）
- 千万数据的前端展示
- 移动端优化，交互和布局适配，按需打包
- 跨平台使用（PC端、移动端、微信小程序）
- 绚丽的特效
- ...
Why?
技术现状
- 现在的数据时代，数据可视化因为数据分析的火热而变得逐渐火热起来，但是数据可视化并不是一个新的技术，虽然说数据可视化相对于数据分析来说相当的简单，但是数据可视化却是一个重要的技术。
- 在国外，其实数据可视化已经很成熟了，比如说新闻方面，他们借助于数据可视化的技术，使用图像化来传播信息，以此来提高自己的影响力。而在我国，数据可视化起步的时间较晚一点，比如阿里巴巴的淘宝指数，通过旗下的电子交易产生的商业数据进行分析和可视化，为买家、卖家和其他第三方提供信息，进行分享。
发展趋势
- 提高从业者的职业素养，培养创新型人才，数据的客观性和准确性对任何企业来说都是非常重要的，大数据分析从业者面对海量数据信息时要准确的梳理出所需要信息，还需要具备对数据信息进行收集、分析及决策的能力。
- 要共享数据，数据不是秘密，我们现在的大数据时代，人人即是数据的生产者，也是信息的接收者，大量复杂的信息，我们应该从这些信息中吸取有用的信息，随着媒体技术的发展，应该提供共享数据，同事对数据进行监管，使数据得到。
- 要制作有创新型、个性化的数据体验，大数据时代不应该停留在传统的模式上，应该采取多种模式来满足不同的用户，个性化、创新型是未来数据可视化的发展趋势。
使用好处
- 更容易被记住
- 以建设性方式讨论结果
- 更好理解运营和结果之间的连接
How?
基础知识储备
- HTML（超文本标记语言）
- CSS（层叠样式表）
- JavaScript（简称：JS，脚本编程语言）
- ECharts（JS插件）
实现方式
报表类
针对普通使用者
Excel 图表制作软件
商业智能 BI
针对专业数据分析人员，会使用可视化工具软件。
- Microsoft BI
- Power BI
编码类
针对程序开发人员，有一定的编程基础。
ECharts
优势
- 国人开发，文档全，便于开发和阅读文档
- 图表丰富，可以适用各种各样的功能
劣势
- 基于图形语法的能力不够灵活性
- 复杂关系型图表比较难定制
D3
优势
- 强大的SVG操作能力，可以非常容易的将数据映射为SVG属性
- 集成了大量数据处理、布局算法和计算图形的工具方法
- 强大的社区和丰富的DEMO
劣势
- API太底层，复用性低，学习与使用成本高
HighCharts
优势
- 使用门槛极低，兼容性好
- 使用广泛，非常成熟
劣势
- 样式比较陈旧、图表难以扩展
- 商业上使用需要购买版权
AntV
模块
- 底层绘图引擎 G
- 可视化语法类库 G2（灵活的图形语法）
- 关系可视化类库 G6
- 移动端图表类库 F2
- 可视化设计指引与使用规范
优势
- 简单、易用
- 完备的可视化编码
- 强大的扩展能力
劣势
- 语法需要一定学习成本
ECharts 基本使用
快速上手五部曲
- 引入 echarts.js 文件
- 准备一个呈现图表的盒子
- 基于 DOM 容器，初始化 echarts 实例对象
- 指定配置项和数据
- 将配置项设置给 echarts 实例对象
基础配置
首先 ECharts 的图形化呈现主要是通过配置方法来实现的 setOption，然后是对图形标签进行初始化，最后把配置方法 setOption 赋值到初始化图形中，详细的配置文件请戳这里 https://echarts.apache.org/zh/option.html#title
编程实操
HTML基本模板
HTML基本页面模板
5分钟上手 ECharts，请移步ECharts 官方文档
代码实现
小编利用业余时间开发的大数据可视化平台演示地址：https://jackchen0120.github.io/vueDataV/#/
折线图
echarts折线图示例
运行效果如下图所示：
柱状图
echarts柱状图示例
运行效果如下图所示：
饼图
echarts柱状图示例
运行效果如下图所示：
地图
echarts实现地图数据展示
运行效果如下图所示：
项目实战进阶
Vue+Echarts构建大数据可视化酷炫展示公司品牌实战项目分享（附源码）
如何选择图表类型，参考如下图所示：
写在最后
- 想必看官对数据可视化有了初步的认识，大数据时代的必然产物
- 了解 ECharts 可视化工具，以及如何使用，快速上手开发
- 开发者具备哪些前端基础知识
- 常用数据可视化工具有哪些
- 项目实战操作
获取更多数据可视化开源项目实例，请移步 github：https://github.com/jackchen0120
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