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，比如分享底层公链、联盟链、智能合约等等；者分享框架与设计模式，SQL深度优化，消息队列等等，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。

 

　　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，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。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。

 

　　个人博客演示地址：

 

　　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）

 

　　百度百科

 

　　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：

 

　　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：

 

　　维基百科

 

　　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。

 

　　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。

 

　　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。

 

　　借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。

 

　　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，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。

 

　　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…

 

　　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。

 

　　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。

 

　　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

 

　　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）

 

　　针对普通使用者

 

　　Excel 图表制作软件

 

　　针对专业数据分析人员，会使用可视化工具软件。

 

　　Microsoft BIPower BI

 

　　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

 

　　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