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火山引擎 DataWind 產(chǎn)品可視化能力揭秘

開發(fā) 大數(shù)據(jù)
本文聚焦 DataWind 產(chǎn)品的核心可視化能力,并為您揭秘其實現(xiàn)原理。

引言

BI是商業(yè)智能(Business Intelligence)的縮寫,是一種將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行有效的整合的平臺,它可以幫助企業(yè)、組織和個人更好地了解其業(yè)務狀況、發(fā)現(xiàn)問題,并進行決策。BI產(chǎn)品普遍采用可視化的方式,可以幫助用戶更直觀、更高效、更智能地分析和呈現(xiàn)數(shù)據(jù),從而提升數(shù)據(jù)驅動的決策能力,快速準確地提供報表并提供決策依據(jù)。

DataWind 是一款支持千億級別數(shù)據(jù)自助分析的一站式數(shù)據(jù)分析與協(xié)作平臺。可打通從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)整合、查詢分析到全員協(xié)同共享的全流程,以數(shù)據(jù)門戶、數(shù)字大屏、管理駕駛艙等可視化形態(tài),助力業(yè)務用戶實現(xiàn)智能洞察,讓數(shù)據(jù)發(fā)揮價值。

本文聚焦 DataWind 產(chǎn)品的核心可視化能力,并為您揭秘其實現(xiàn)原理。

豐富的可視化展現(xiàn)形式

圖表是 BI 產(chǎn)品中最常用的數(shù)據(jù)可視化工具之一。通過圖表,用戶可以更直觀地了解數(shù)據(jù)的趨勢、關系和分布。常見的圖表類型包括折線圖、柱狀圖、餅圖、散點圖等等。不同的圖表類型適用于不同的數(shù)據(jù)類型和分析目的。例如,折線圖可以展示時間序列數(shù)據(jù)的趨勢,柱狀圖可以比較不同類別的數(shù)據(jù),餅圖可以顯示數(shù)據(jù)的占比等等,選擇適合的圖表類型對于用戶理解數(shù)據(jù)非常重要。

可視化展現(xiàn)形式

1. 統(tǒng)計圖表

在DataWind產(chǎn)品中,為用戶提供了豐富的圖表類型供用戶使用,其中包括柱狀圖、條形圖、折線圖、面積圖、雙軸圖、餅圖、環(huán)形圖、玫瑰圖、散點圖、填充地圖、散點地圖、詞云圖、直方圖、雷達圖、漏斗圖、指標卡、儀表圖、進度圖、瀑布圖等,以及關系圖表類型桑基圖。

DataWind比較具有特色的是組合圖表透視圖表

組合圖表可以將多個笛卡爾坐標系下的圖表并列展示,方便用戶對相同維度下的不同指標進行對比觀察,組合圖不但提供基礎圖表的組合,還提供了與雙軸圖得組合。

而透視圖表是用來觀察一個整體的數(shù)據(jù)在多個維度下的切分的結果,反映在圖表上就是具有樹狀結構的圖表展示。用戶可以通過引入細分的維度,觀察數(shù)據(jù)在不同分面中的特征和趨勢,從而從更細粒度上了解數(shù)據(jù)中包含的信息。

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(組合圖表及透視圖表)

2. 表格

在DataWind中,除了基礎了二維表格渲染以外,還為用戶在單元格內(nèi)提供條件格式的功能,包括渲染圖標集、色階、數(shù)據(jù)圖等場景,以及將單元格渲染為圖片、視頻、鏈接、迷你圖表等需求。并且支持在表頭上進行排序、固定列、字段配置等功能菜單。

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DataWind支持了透視表格的制作,透視表將數(shù)據(jù)按照列維度、行維度進行匯總計算和展現(xiàn)。通過簡單地配置列維度、行維度和指標,即可展示出透視表。與表格相比,透視表將維度區(qū)分成了行與列,在多維度情況下更利于表格呈現(xiàn)。并且同時支持了條件格式、內(nèi)容渲染等二維表支持的特色功能。

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此外DataWind還為用戶提供了趨勢分析表的功能,趨勢分析表可以支持查看核心指標按不同日期粒度聚合的數(shù)據(jù),并可以對單個指標進一步的作對比、看趨勢、求均值。

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3. Gis地圖

DataWind提供了Gis 地圖來支持LBS需求,其中包括熱力地圖、散點地圖、飛線地圖、柱狀地圖等。

實現(xiàn)揭秘

DataWind中豐富的可視化展現(xiàn)形式得益于開源可視化解決方案 VisActor,DataWind 重度使用了圖表組件VChart 和 多維表格組件庫 VTable。

同時DataWind 研發(fā)團隊與 VisActor 團隊深度合作,參與開源建設,使得一些個性化需求可以得到快速滿足。

VChart(https://www.visactor.io/vchart) 幾乎覆蓋了所有常見的統(tǒng)計圖表類型,并且提供了豐富的擴展接口。這使得 DataWind 在根據(jù)用戶反饋擴充圖表類型,增強圖表能力變得非常容易。


(VChart Gallery:https://www.visactor.io/vchart/example)

表格方面,VTable組件則完全承載了業(yè)務的需求,通過Canvas對表格進行高性能渲染。實現(xiàn)二維表、透視表、透視圖的能力以外,還支持了自定義單元格渲染,單元格渲染迷你圖,樹形展示、透視分析等高階功能。

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(在線體驗:https://www.visactor.io/vtable/example)

而組合圖表與透視圖表的實現(xiàn),則是結合了VChart與VTable各自的優(yōu)勢特性合并而來,得益于VisActor統(tǒng)一的底層渲染實現(xiàn),可以容易的使用VTable的布局能力,嵌套VChart的圖表渲染能力實現(xiàn)組合圖表與透視圖表。

通過在VTable上注冊VChart圖表組件,利用VTable的透視表布局能力,將VChart圖表組件渲染到單元格內(nèi),VTable則負責維護圖表實例以及事件更新。

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例如上面展示的透視圖表完整實現(xiàn):https://codesandbox.io/s/pivotchart-with-vtable-p8d6f6

代碼結構如下:

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從代碼中我們可以看到通過行列的定義和數(shù)據(jù)配置,可以表達數(shù)據(jù)的透視結構,同時在統(tǒng)計圖表中使用的軸、圖例、標注等組件可以完美的融合在表格中,極大增強了表格的可視化擴展能力。

由于BI 系統(tǒng)的復雜性,以及需要通用圖表和表格能力之外的定制化可視化能力,DataWind 在VisActor的擴展機制基礎上,做了一層面向BI系統(tǒng)的可視化封裝。架構設計如下:

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通過以上封裝,可以快速實現(xiàn)BI系統(tǒng)或類BI的指標報表平臺。

適配不同場景的風格以及主題自定義

在DataWind產(chǎn)品中,面對不同的業(yè)務對象,往往采用的圖表設計也不盡相同。一個好的圖表應該具有清晰的結構、易于閱讀的標簽和軸線、合適的顏色和字體等等,并且要適配當前業(yè)務的特點。

DataWind 中圖表樣式,主題配置

DataWind 支持在多個層面上靈活配置圖表風格。

在圖表層面,支持一鍵替換圖表的數(shù)據(jù)色板:

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在儀表盤層面,則支持為儀表盤整體設置統(tǒng)一的主題樣式。

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DataWind的圖表主題設計遵循以下原則:

  • 圖表的結構和布局:圖表的結構應該清晰明了,不應該有過多的元素和噪音。例如,柱狀圖的柱子應該有一定的間隔,以便用戶更容易區(qū)分不同的數(shù)據(jù)。
  • 標簽和軸線的設計:標簽和軸線應該易于閱讀和理解。標簽應該清晰明了,軸線應該有適當?shù)目潭群蜆撕灐@纾瑫r間軸應該有適當?shù)臅r間間隔和標簽,以便用戶更好地理解數(shù)據(jù)的時間趨勢。
  • 顏色和字體的選擇:顏色和字體應該適合圖表的風格和主題。顏色應該有適當?shù)膶Ρ榷群惋柡投龋煮w應該易于閱讀和理解。例如,某些圖表可能需要使用不同的顏色來區(qū)分不同的數(shù)據(jù),而某些圖表可能需要使用相似的顏色來強調數(shù)據(jù)的關系。

實現(xiàn)揭秘

VisActor提供豐富的圖表樣式配置。不僅限于配色主題的自定義,更有文字自適應、布局排版、動畫配置等高定制內(nèi)容,以適應DataWind產(chǎn)品中復雜的可視化需求。

下面以 VChart 的主題色板功能為例進行介紹。在對數(shù)據(jù)進行可視化的過程中,顏色是極為關鍵的元素。如何為圖表選擇合適的色彩,以突顯數(shù)據(jù)的特征并搭配得體,是數(shù)據(jù)可視化中的一門藝術。VChart 為用戶提供了強大且靈活的色板功能,能滿足各種應用場景下的色彩需求。

VChart 支持的色板分為兩大類:

  • 數(shù)據(jù)色板:根據(jù)數(shù)據(jù)類別的不同,為數(shù)據(jù)項分別賦予顏色。數(shù)據(jù)色板是一個包含了若干顏色的序列。
  • 語義色板:支持將常用色值語義化并在圖表中隨處使用,以統(tǒng)一色彩風格。也就是為顏色賦予有意義的名稱,從而方便維護和修改。

其中,數(shù)據(jù)色板允許同時存在多套色板方案,具體應用哪個色板需要靠具體的條件(如數(shù)據(jù)類別的個數(shù))來判斷。因此 VChart 可以很輕松地實現(xiàn)靈活的設計需求:

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VChart 中注冊和應用主題的代碼簡單直接:

const theme = {
  name: "dark",
  background: "#202020",
  colorScheme: {
    default: {
      palette: {
        titleFontColor: "#e2e3e6",
        labelFontColor: "#888c93",
        labelReverseFontColor: "#202020",
        axisGridColor: "#404349",
        axisDomainColor: "#55595f",
        backgroundColor: "#202020"
      }
    }
  }
};

// 注冊主題
VChart.ThemeManager.registerTheme("dark_tmp", theme);
const vchart = new VChart(spec, { dom: "container" });
vchart.renderAsync();
// 主題熱更新
vchart.setCurrentTheme("dark_tmp");

(VChart 主題完整示例地址:https://codesandbox.io/s/dark-theme-whm775)

簡單易用的交互形式

DataWind 交互形式

除了設計好的圖表外,圖表的交互性也非常重要。通過圖表的交互功能,用戶可以更深入地了解數(shù)據(jù),進行更復雜的分析和探索。

提示信息

當用戶將鼠標懸停在圖表上時,可以顯示數(shù)據(jù)的詳細信息和標簽。即觸發(fā)圖表提示信息(Tooltip)。DataWind支持用戶對Tooltip進行富文本渲染,甚至支持了tooltip內(nèi)渲染圖表的能力。

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縮放和平移

用戶可以通過縮放和平移圖表來查看更詳細的數(shù)據(jù)。

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選擇和過濾

用戶可以選擇特定的數(shù)據(jù)點或區(qū)域,并對數(shù)據(jù)進行過濾和篩選。

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上卷下鉆

VisActor中的大量組件都允許業(yè)務進行交互行為的定義,例如圖元的點擊、框選、懸停;數(shù)軸的縮放、選中;提示信息的展示、自定義;圖例的選中、取消等。

通過VisActor提供的圖表事件,DataWind實現(xiàn)了圖表的探索式分析。例如上卷下鉆、圖表標注、參考預警等功能。

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實現(xiàn)揭秘

DataWind中交互功能大部分基于 VisActor 提供的各種自定義擴展能力,下面舉例說明。

VisActor 內(nèi)置支持的Tooltip功能有一定的自定義能力,同時還支持完全自定義渲染tooltip。DataWind便是利用了該能力進行tooltip高級定制。

通過VisActor提供的詳細全面的交互事件,DataWind得以基于這些事件開發(fā)對應的數(shù)據(jù)探索式分析流程。

// 注冊事件
chart.on(event: string, callback: (params: EventParams) => void): void;
chart.on(event: string, query: EventQuery, callback: (params: EventParams) => void): void;
// 卸載事件
chart.off(event: string, callback: (params: EventParams) => void): void;

如以上接口所示:通過query參數(shù)鎖定發(fā)生交互的組件,通過event明確交互事件的類型。根據(jù)以上接口即可獲得用戶在圖表上進行的具體交互行為。詳細設置參考VisActor事件介紹:https://visactor.io/vchart/api/API/event。

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以下演示了托管鼠標 hover 事件繪制自定義 tooltip 的能力,通過向圖表內(nèi)注冊Tooltip觸發(fā)的事件,即可接收到Tooltip繪制或更新的消息,并且可以通過解析該消息獲得圖表hover的具體信息。

示例代碼如下:

vchart.setTooltipHandler({
  showTooltip: (activeType, tooltipData, params) => {
    const tooltip = document.getElementById('tooltip');
    tooltip.style.left = params.event.x + 'px';
    tooltip.style.top = params.event.y + 'px';
    let data = [];
    if (activeType === 'dimension') {
      data = tooltipData[0]?.data[0]?.datum ?? [];
    } else if (activeType === 'mark') {
      data = tooltipData[0]?.datum ?? [];
    }
    tooltipChart.updateData(
      'tooltipData',
      data.map(({ type, value, month }) => ({ type, value, month }))
    );
    tooltip.style.visibility = 'visible';
  },
  hideTooltip: () => {
    const tooltip = document.getElementById('tooltip');
    tooltip.style.visibility = 'hidden';
  },
  release: () => {
    tooltipChart.release();
    const tooltip = document.getElementById('tooltip');
    tooltip.remove();
  }
});

效果如下:

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(完整示例:https://visactor.io/vchart/demo/tooltip/custom-tooltip-handler)

在BI中需要將用戶對行為解析為具體的業(yè)務行為,例如點擊圖元發(fā)生的具體行為可能包括:圖表聯(lián)動、上卷下鉆、維度下鉆、圖表標注、跳轉等許多功能,通過提取事件內(nèi)部的具體參數(shù)以及制定多個事件間的優(yōu)先級,即可設定事件的觸發(fā)規(guī)則。

此外有些業(yè)務行為是多個行為的疊加組合而來,例如:圖表下鉆行為,需要在交互事件觸發(fā)時同時進行圖表維度的更換和范圍的篩選兩步行為即可實現(xiàn)。

因此,復雜的業(yè)務行為可以通過多個基礎事件的組合與疊加實現(xiàn),這樣不但可以使交互邏輯清晰,也可以降低持續(xù)的維護成本。

靈活、生動的敘事效果

DataWind敘事

DataWind 可以借助儀表盤進行靈活的可視化敘事。在單個圖表中,DataWind 的敘事重點主要是數(shù)據(jù)標注。通過數(shù)據(jù)標注,可以大大降低用戶閱讀圖表、報告或者儀表盤的成本,快速獲取洞察含義。

圖片圖片

實現(xiàn)揭秘

VisActor 的強大敘事能力為其提供了支撐。例如在圖表中添加自定義數(shù)據(jù)標注:

圖片圖片

核心代碼如下:

const spec = {
  type: 'line',
  markPoint: [
    {
      coordinate: {
        year: '1878',
        population: 100
      },
      itemContent: {//文字標注
        offsetY: -100,
        type: 'richText',
        autoRotate: false,
        richText: {
          (...富文本配置略)
        }
      },
      itemLine: {// 線標注
      ...
    },
    {
      (...)
    }
  ],
...
};
const vchart = new VChart(spec, { dom: CONTAINER_ID });
vchart.renderAsync();

(完整示例代碼可見:https://www.visactor.io/vchart/demo/marker/mark-point-basic)

VisActor也可以通過動態(tài)圖表和動畫等功能進行獨立敘事。例如用帶有自動播放進度條的圖表表示數(shù)據(jù)隨時間遷移:

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(完整示例:https://www.visactor.io/vchart/demo/storytelling/timeline-scatter)

以及和 VRender 結合,呈現(xiàn)更復雜的圖表敘事效果:

圖片圖片

(完整示例:https://www.visactor.io)

懂數(shù)據(jù)更懂用戶的智能推薦

DataWind 圖表推薦

智能化是BI產(chǎn)品的發(fā)展趨勢。當圖表中的字段確定后,選擇合適的圖表類型對數(shù)據(jù)進行展示,對于快速獲取數(shù)據(jù)中的洞察信息具有十分重要的意義。DataWind中的圖表推薦包括圖表類型的推薦和圖表字段的推薦。前者能夠根據(jù)當前選擇的維度和指標字段,推薦最適合進行數(shù)據(jù)展示的圖表類型;后者能夠在用戶切換圖表類型時,自動將數(shù)據(jù)字段分配到合適的視覺通道上,極大地增強用戶進行探索式分析的能力,輕松制作可視化報表。

圖片圖片

DataWind 圖表推薦演示

實現(xiàn)揭秘

@VisActor/VChart提供從數(shù)據(jù)到展現(xiàn)的全流程解決方案,以“可視化敘事”及“智能化”為核心競爭力。大語言模型強大的生成能力為VChart提供了一個自然語言的交互接口,允許用戶通過自然語言直接調用VChart的各項能力,簡單、快速、高質量地完成圖表生成與編輯。

@VisActor/VMind是基于VChart和大語言模型的圖表智能模塊,提供圖表智能推薦、智能配色、對話式圖表編輯等能力,能夠極大地降低VChart的使用門檻,提高用戶創(chuàng)作數(shù)據(jù)可視化作品的效率。

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VMind中的圖表智能推薦功能能夠基于數(shù)據(jù)特性和用戶意圖,完成字段篩選、圖表類型推薦、視覺通道映射、圖表配色,從無到有生成數(shù)據(jù)圖表。

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調用VMind 組件代碼示例如下:

import VMind from '@visactor/VMind'
const vmind = new VMind(openAIKey) //傳入openAI key
const data=`品牌名稱,市場份額,平均價格,凈利潤
Apple,0.5,7068,314531
Samsung,0.2,6059,362345
Vivo,0.05,3406,234512
Nokia,0.01,1064,-1345
Xiaomi,0.1,4087,131345
`
const describe="展示各品牌市場占有率,森林風格"
//傳入csv格式的數(shù)據(jù)和圖表描述,返回圖表spec和圖表動畫時長
const { spec, time } = await vmind.generateChart(data, describe); 
//調用VChart進行渲染
const vchart = new VChart(spec, { dom: CONTAINER_ID });
vchart.renderAsync();

追求極致性能

VisActor性能體驗

得益于可視化渲染引擎 VRender 的優(yōu)越性能以及多種優(yōu)化策略, VChart 與 VTable 提供了卓越的渲染性能以及流暢的交互體驗。

VChart 提供了 LTTB 的降采樣方案,通過較少數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)點保持了原始數(shù)據(jù)的視覺特性,從而降低渲染的計算負擔。

除此之外,VChart 還支持漸進式渲染以避免大量圖形的繪制導致的頁面卡頓。通過渲染任務拆分,VChart 將創(chuàng)建好的圖形元素放置在多個幀內(nèi)執(zhí)行渲染,從而避免過長的同步計算任務阻塞住頁面邏輯,使得圖表呈現(xiàn)流暢自如。VChart 支持在任意圖表中開啟漸進式渲染配置,以下圖為例:

圖片圖片

該示例核心代碼如下:

const spec = {
  type: 'common',
  data: [
...
  ],
  series: [
    {
      data: {
        id: 'data0'
      },
      type: 'bar',
      xField: 'time',
      yField: 'value',
      /** 是否開啟大數(shù)據(jù)渲染模式,開啟后會降低渲染的精度 */
      large: false,
      /** 開啟大數(shù)據(jù)渲染優(yōu)化的閥值,對應的是data的長度;推薦 largeThreshold < progressiveThreshold  */
      largeThreshold: 500,
      /** 分片長度 */
      progressiveStep: 100,
      /** 開啟分片渲染的閥值,對應的是單系列data的長度 */
      progressiveThreshold: 1000,
    },
 ...
  ],
};

(完整代碼:https://visactor.bytedance.net/vchart/guide/tutorial_docs/Progressive_Render)

VTable 支持大數(shù)據(jù)量的秒級渲染,能夠快速展示龐大的數(shù)據(jù)內(nèi)容。即使面對百萬級數(shù)據(jù),VTable 也能提供高效的渲染以及自由的交互體驗:

圖片圖片

(體驗地址:https://visactor.io/vtable/demo/performance/100W)

DataWind 性能優(yōu)化方案

除了VisActor本身的高性能渲染以外,VisActor還提供了Web Worker和圖表調度技術來提升圖表的并行渲染能力,以防止阻塞導致頁面掉幀、卡頓。

VisActor為了充分利用CPU多核性能,支持使用Web Worker進行圖表并行渲染,通過Web Worker不但可以充分利用客戶端性能,也可以從根源上避免頁面阻塞。DataWind 在此基礎上封裝了Worker Pool組件,模擬線程池概念,實現(xiàn)Worker的調度和復用。

此外,DataWind 還開發(fā)了圖表調度器,用于圖表渲染的異步調度工作,當頁面在短時間內(nèi)同時進入大量的渲染任務時,圖表調度器將會按照圖表優(yōu)先級以及內(nèi)部策略,依次有序的進行渲染工作的調度與分配,并且會將重復的多次無效渲染任務取消或合并,降低渲染的性能開銷。

友好、絲滑的跨端體驗

隨著移動設備的普及,越來越多的用戶需要在移動設備上使用BI產(chǎn)品。移動端環(huán)境下的BI產(chǎn)品需要考慮以下因素:

  • 響應式設計:BI產(chǎn)品的界面應該具有響應式設計,以適應不同大小的移動設備屏幕。圖表中的各個元素也需要進行自適應布局
  • 移動端適配:BI產(chǎn)品中圖表的渲染、事件等都需要針對移動端進行專門適配
  • 移動端優(yōu)化:BI產(chǎn)品的界面和功能應該針對移動設備進行優(yōu)化。例如,圖表中數(shù)據(jù)的展示形式、各組件的布局方式都需要針對移動端進行專門優(yōu)化。

DataWind 移動端體驗

DataWind中的圖表和儀表盤均完美適配了移動端場景,隨時隨地查看數(shù)據(jù)報表,打破時間與空間的壁壘。

圖片圖片

實現(xiàn)揭秘

得益于圖形渲染庫VRender提供的強大跨端渲染能力,VChart圖表支持web、node、h5、小程序等多種場景。在跨端場景中,圖表可能擁有不同的交互響應和特性,適配觸摸屏等移動設備的交互方式和事件。

VChart提供了lark-vchart、taro-vchart封裝,使得在不同的跨端場景中使用VChart變得更加方便和簡單。

針對web場景,VChart提供了React-VChart封裝,它提供了一系列易于使用的 React 組件,用于方便的在 React 開發(fā)環(huán)境中創(chuàng)建各種類型的圖表。組件具有高度的可定制性和可擴展性,可以通過傳遞不同的參數(shù)和配置來實現(xiàn)不同的圖表效果,快速創(chuàng)建各種類型的圖表。

無論是在web端、移動端還是其它場景中,VChart圖表庫都能夠提供高質量的圖表渲染和交互效果,滿足用戶對數(shù)據(jù)可視化的需求。

以飛書小程序(小組件)為例,用戶可以通過VChart 提供的小組件開發(fā)模版,快速將圖表嵌入小組件中:

圖片

以下是小程序中的代碼示例:

Page({
  data: {
    canvasId: 'chartId', // canvasId 圖表唯一Id
    events: [], // events 自定義事件
    styles: `
      height: 50vh;
      width: 100%
    `, // 樣式字符
    // 圖表配置項
    spec: {
      type: 'pie',
      data: [
        {
          id: 'data1',
          values: [
           ...]
        }
      ],
    }
  },
  onLoad: function (options) {}
});

(完整教程:https://www.visactor.io/vchart/guide/tutorial_docs/Cross-terminal_and_Developer_Ecology/mini-app/lark)

總結

未來,隨著技術的發(fā)展和用戶需求的不斷增長,BI 產(chǎn)品對可視化的需求在交互、易用性、智能化、敘事特征等方面都會不斷發(fā)生變化,要求會越來越高。

VisActor作為一款免費開源可視化解決方案,經(jīng)過火山引擎海量真實用戶場景的驗證和打磨。在功能性、美觀性、性能、跨端支持度上都做到了非常好的效果,能夠很好的助力業(yè)務實現(xiàn)可視化能力的增強和落地。

DataWind 擁抱開源,與VisActor 緊密合作,互相配合,為開源產(chǎn)品在商業(yè)場景中的落地做了很好的示范。

歡迎交流

我們愿意和數(shù)據(jù)產(chǎn)品相關產(chǎn)品經(jīng)理、設計師、研發(fā)同學一起做更加深入的探討和交流:

  1. 如果你對某一個方面細節(jié)的的解決方案感興趣,需要進一步交流可以聯(lián)系我們。
  2. 如果你愿意分享你的產(chǎn)品、場景和經(jīng)驗,可以聯(lián)系我們。
  3. 如果你在可視化應用過程中有難解的問題,可以聯(lián)系我們一起討論、研究。
責任編輯:龐桂玉 來源: 字節(jié)跳動技術團隊
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