「PDF资源」Vue3.0与Echarts5.0课程学习笔记保姆级教程

书本简介

1. 课程介绍与目标

有句话说的好：“一图胜千言”，在我们开发的领域就是说，在对于复杂难懂且体量庞大的数据展示上而言，图表的信息量要大得多，这也是我们为什么要谈数据可视化。

2. 数据可视化介绍

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”。

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。

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。

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