echarts是干什么的 ECHARTS

本篇文章给大家谈谈echarts是干什么的，以及ECHARTS对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

除了excel，一般公司用什么报表工具

目前，国内市场第一的报表工具应该是FineReport，开源的有Birt、JasperReports。

金蝶用友广泛用于财务，BO是SAP的BI工具，水晶报表是SAP的报表工具。

以上都是商业工具，好处是一方面报表工具是一个数据库程序，企业级的系统工具，对于读取连通数据库、集成开发会更加灵活；另一方面诸多报表厂商由于需要实现商业化，在产品的打磨和服务上下足了功夫，很多工具在实际的业务场景中远比excel方便。

关于FineReport:

日常工作中，涉及到表格、图表、分析、数据处理，大家首选的一定是Excel。但很多人困惑于Excel的深入学习难度，鸡肋的大数据处理效率。

比如某网友为处理七八个维度，近万条数据奔溃不已；又有人几十万行的数据把电脑频频跑崩；再者，随着多任务线之间的交叉，汇总任务呈几何级数增加……

倒不是说Excel完成不了这类任务，Excel作为个人办公软件绝无仅有，但作商业用，效率还稍有不足。最主要的原因还是处理速度上，excel更多时候充当的是轻量数据库和计算功能。

懂IT的朋友可能会说，交给数据库啊，写两条SQL就解决了。再不行，找程序员写代码，什么图形化的界面，分析，图表，数据录入，修改删除界面，都可以交由程序开发，性能杠杠的。那如果有一款工具能解决掉数据库之后的数据增改删，展现，交互分析，移动大屏展示，并做到办公协同，那就是小编今天想来讲讲的FineReport了。

FineReport的本质是一个通用的报表制作和数据可视化工具，是一个开放的商业报表工具。好比Excel，小到可以存储统计数据、制作各式各样的图表、dashboard，大到制作财务报表、开发进销存系统。

下文将从技术的角度讲讲FineReport，操作上为何能省时省人力，如何在实现系统化数据分析的同时又能有惊艳的可视化。

一、如何花1小时完成一张复杂报表，解放10+人力？

1、关于FineReport的制表原理

FineReport是通过连接数据库，读取数据字段来设计报表模板的，所以在制作模板前先要知道数据库的类型、地址、访问数据库的用户名密码，两者建立一个数据连接后才可开始设计模板。然后依据所需功能（表格展示？填报？dashboard分析？）和表样来操作模板，最后在web端展示。

制作模板时处理的对象是数据字段（区别于Excel的单元格数据），模板中一个单元格放一个数据字段，web端展示时字段扩展。FineReport报表中单元格的扩展是有方向的，可纵向扩展，也可横向扩展，也可以不扩展。

单元格的扩展是针对某一个单元格，当报表主体中绑定了多个单元格时，单元格与单元格之间依靠父子格关系跟随扩展。子格的数据会根据父格的数据进行过滤分组显示，并且还会跟随父格的扩展方向而扩展。

2、三大类报表设计方式，解决日常所有报表需求，并且一表复用。

1）普通模板设计，此者最常用。依靠着单元格的扩展与父子格的关系来实现模板效果，可进行参数查询，填报报表，图表设计等。比如交叉报表、行式报表、分组报表等等。

2）聚合报表设计，针对不规则大报表。适用于一张模板中显示多个独立模块的报表，几个报表块汇总在一起的复杂报表。

3）决策报表设计，就是表单，也是dashboard，用于弥补普通报表分页预览不能展示控件的问题。同时表单可以进行自由拖拽设计，自适应页面大小显示，自由制作驾驶舱可以更好的在各种大小类型的屏幕上展示，包括移动端、大屏。

以下举例一些常见的报表格式。

交叉表

行式报表

分组报表

自由报表

3、参数实现数据查询和过滤

在很多情况下，我们需要根据条件查询数据，过滤。在FineReport中，通过设置参数绑定数据字段和过滤的控件（单选框复选框等等），参数可用JS编辑更多复杂的情况，通过界面输入查询条件来控制报表显示的内容及形式，而后导出打印。

4、填报

填报就是向数据库中录入数据，用于固定格式固定条件的数据收集。就好比你注册知乎时提交的邮箱、收集、用户名、密码，都会按照格式存放到数据库中。

填报也需要一个模板，操作流程如下：

填报模板由控件组成，文本控件、数字控件、密码控件、单复选框、网页、文件等等。控件对应着数据字段。有了填报，就可以收集数据，并且允许用户实现对数据库的增删改。出于数据质量和数据安全的考虑，还可以对填报进入的数据做校验操作。

5、打印&导入导出

FineReport的打印方式分为客户端打印和服务器端打印。

服务器端打印就是使用报表应用所在的服务器，连接的打印机进行打印；

客户端打印就是使用本地连接的打印机进行打印；又分为Flash打印、PDF打印、Applet打印以及本地打印。

出于对Excel的支持，有各种方式（如下）导出成Excel文件，同时，设计器中可导入Excel，填报也可直接导入带有数据的Excel表样。

二、如何制作酷炫的Dashboard可视化

酷炫的dashboard都需要通过FineReport的表单（决策报表）来设计展现。通过拖拽报表块、图表块和各类控件初步设计界面。

不同于普通报表，普通报表是一个整体，无法实现局部刷新。表单是由各个组件组成，可以实现组件内刷新，即局部刷新。像动态大屏都是全局或者局部刷新的，所以需要用决策报表制作实现。

1、决策报表制作过程

新建表单：FineReport支持新建工作薄，即普通报表模板，还支持新建表单，两种设计模式；

拖入组件：FineReport表单支持多种不同的组件类型，包括报表块、tab块、绝对画布块、参数、图表和控件等等；

定义数据集：定义各个组件数据来源，图表组件数据即可来源于数据集，也可来源于单元格；

设置表单样式：即设置表单的显示样式。

2、数据可视化与交互

很多网友以前给我留言，问这样的可视化是什么图表制作的。其实大多由FineReport自带的H5图表。此前有提到FineReport良好的开放性，可让IT同事写代码开发，所以在制作时，也可接入Echarts等第三方控件来制作图表。

3、实用而强大的数据地图

finereport有很强大的地图功能：基本地图、GIS地图、热力地图、大数据流向地图等。

GIS地图基于GIS地图层进行数据展示，支持自定义GIS主题风格，能够与数据表钻取联动。比如省级钻取到市级、县级、街道。

三、总结

以上便是FineReport一部分功能，篇幅有限，很多细节无法展开。

要说效率，最大的好处就是从数据库中读出数据自动产生报表，且一类报表做成一个固定样式的模板，每次只要同步一下，自动生产周期性的报表，如日报、周报、月报、季报等。每次按照条件查询，Excel批量导出/打印，少了人力去一个一个用Excel统计汇总。

而且操作上，大多数功能FineReport都封装成模块了，包括写SQL取数，汇总筛选过滤等，基本上都有对应的功能键。像著名的资产负债表，如果按照以往写代码或者写复杂的SQL语句，就有点摧残生命了，而且那天书般的SQL语句要是出点错谁来查，如果数据来自多个源，那就彻底无法解脱了。

其次，在数据处理速度上，由于性能一部分依靠数据库，一部分依靠FineReport的行式报表引擎，相比于Excel的单机效率，几十万行的数据秒出。再者，企业数据库有各种自带或第三方的集群方案，通过堆机器就可以近似于无限的加大数据储存能力。

最后，FineReport除了解放个人，最大的贡献应该是对企业。在商业用途上，我们要考虑效率，人员的培训成本，协同性，还要考虑对企业业务的支撑、贡献，这几点Excel是比较难发挥贡献的。有知友说“Excel用得再溜，老板也不会给你涨工资，可能还革了其他同事的命”。那是因为Excel处理了数据，但没有得到有效结果去服务于业务带来效益。那如果在报表之后，基于业务基于指标去做特定主题的数据分析，站在公司角度做数据化管理，为领导的业务决策提供有效意见，这样的高度就别有不同了。

大数据都会学习什么框架必备的技能是哪个

技术框架本身并不难，解决相同问题的框架也很多，重点是我们解决问题的思想和架构思路，目前比较热的概念是中台化，大数据领域在于构建数据中台，重点解决企业全业务数据整合、分析，对业务系统来说目的在于提供一套标准化的易用的、灵活的数据接入和输出的平台服务，提升企业的数据共享能力！

echarts读取excel数据

需要做个图表，本地运行就可以了，需要的从excel中读取数据（excel中有两个数据源，一个是日期时间线索的数据，另一个是日期时间消费点击数据，两个数据源相同的有日期、月份、周数、周别），怎么根据周数和月份来展示图表。因为现在做的excel数据太多了，所以excel经常卡住，所以需要一个本地运行的图表

软件前端可视化是什么

前端可视化就是将数据以更直观的图表展现在网页中，方便用户查看和决策，目前针对前端可视化，可用的框架非常多，下面我简单介绍几个不错的前端可视化框架，感兴趣的朋友可以自己尝试一下：

ECharts.js

这是百度自己推出的一个前端可视化框架，可以很流畅的运行在PC和移动设备上，制图种类繁多，交互性也非常好，下面我简单介绍一下这个框架的使用：

1.首先，引入ECharts.js库，这里我们直接远程src引入就行，创建一个html文档，定义一个div容器，后面需要通过JSAPI将图表引入这个div容器，基本代码如下，非常简单：

2.接着我们就可以在上面的script标签中引入图表了，测试代码如下，一个非常简单的柱状图，官方示例程序，每个参数都解释的非常清楚：

保存这个html文件，用浏览器打开，效果如下，已经成功绘制出我们需要的图表：

3.更多图表和代码示例的话，可以参考一下官网教程资料，介绍的非常详细，每个示例都可以在线编辑和运行，非常方便：

Highcharts.js

这也是一个非常不错的前端可视化框架，完美支持PC端和移动端，制图种类也非常多，包括常见的散点图、柱状图、饼图等，下面我简单介绍一下这个框架的使用：

1.首先，引入Highcharts.js库，这个也直接远程引入就行，基本思路和echarts一样，也需要创建一个div容器用于放置图表，代码如下，非常简单：

2.接着就是通过JSAPI引入图表，测试代码如下，一个非常简单的组装图，官方的一个小示例，参数解释的非常详细：

保存这个html文件，用浏览器打开后的效果如下，看着还是非常不错的：

3.更多图表示例的话，也直接参考官方文档就行，每个参数都介绍的非常详细，代码也可以直接在线编辑，效果非常不错：

D3.js

这是一个非常强大的前端可视化框架，组件和属性众多，制图种类琳琅满目，几乎可以绘制各种意想不到的图表，下面我简单介绍一下这个框架的使用：

1.首先，引入D3.js库，这个也直接远程引入就行，测试代码如下，非常简单，这里就不需要创建div容器了：

2.接着就是使用D3.js的各种组件和属性绘图，这里都是函数式的编程，相比较前面2个框架来说，使用起来具有一定难度，需要一定的JS基础：

程序运行效果如下，一个堆叠的柱状图：

3.这里更多示例的话，也直接参考GitHub官网就行，各种图标都介绍的非常详细，源代码也可以直接下载到本地：

至此，我们就介绍完了这3个前端可视化框架。总的来说，这3个框架都非常不错，前两个框架使用起来比较简单，也容易掌握，后面D3使用起来具有一定难度，但是功能非常强大，当然，还有许多其他前端可视化框架，像Leaflet，Sigma.js等，也都非常不错，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

数据分析，除了Excel数据透视表，还有什么工具

做凝聚态/统计物理的过来答一下。由于平时会有很多模拟、实验数据，所以数据分析用的非常多。不过基本没有用过Excel。总体上来说，用的最多的就是Mathematica，其次就是C/C++，然后偶尔会用Julia。

这几个工具对编程都有一定的基础要求。功能最强大的是Mathematica，但也最贵，所以知名度不是特别高（但在学术界内部，基本上都知道）；速度最快的，当然是C/C++，相同的算法，运行速度大约是Mathematica的四倍左右。Julia是专门为科学计算设计的语言，速度接近C，扩展性接近Python，很有潜力，但个人用的不多。下面分别介绍一下。

前段时间，一个名叫「WolframLanguage」的语言火了一把。很多程序员以为这是真正的「智能语言」。其实WolframLanguage就是Mathematica所用的语言，只是最近把它定名了而已。不过Mathematica的优势其实不在于其智能、自然语言识别的能力（实际工作中用的很少），而在于它巨量的函数。其内置了近五千个函数，各种功能无所不包。当然，这样大量的函数会给学习带来困难，但熟悉之后，用起来会非常舒服。比如，如果要将数列中重复元素抽出来，并标记数量，如何做呢？不怕，有内置函数Tally[]。如果要将二维数据中相连的元素用相同的颜色标记，如何做呢？一般的方法，通常是用广度优先搜索，或者深度优先搜索，去进行标记。但Mathematica有MorphologicalComponents[]——形态学分量，直接可以得到结果。所以用Mathematica做数据分析、编程，会省去大量的代码量以及编程消耗的时间，debug也会方便一些。

而在对速度要求很高的地方，则通常会使用C/C++。但如果用这些语言，基本上就要自己从头编写代码了。自由度当然很高，不过对算法水平会有要求。这个自己偶尔会用。至于Julia，其设计思想当然非常好，不过目前的库不是很多，短期内怕是比不过Python。

echarts图表先后顺序

echarts这个没有排序的功能，你写一段js把你传入的数据做一个排序，传入echars，这样得到的就是排序好的根据你的要求

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。