Tencent地点服务推出超实用数据可视化组件 执手开
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迁徙图是在两点之间绘制弧线进行连接,并配以动画呈现移动效果的图像,主要用于展示不同地点之间人员、物品、车辆等流动的方向,具体场景如春节期间返乡人员迁徙图、某水产市场商品销售流向图等。

丰富的可视化类型

ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。

除了已经内置的包含了丰富功能的图表,ECharts 还提供了自定义系列,只需要传入一个renderItem函数,就可以从数据映射到任何你想要的图形,更棒的是这些都还能和已有的交互组件结合使用而不需要操心其它事情。

你可以在下载界面下载包含所有图表的构建文件,如果只是需要其中一两个图表,又嫌包含所有图表的构建文件太大,也可以在在线构建中选择需要的图表类型后自定义构建。

在实际地数据分析过程中,如何使用地图类图形,使与数据相关的地理信息为业务服务呢?本文以一家物流企业为例,为您介绍地图类图形的使用。

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千万数据的前端展现

通过增量渲染技术(4.0 ),配合各种细致的优化,ECharts 能够展现千万级的数据量,并且在这个数据量级依然能够进行流畅的缩放平移等交互。

几千万的地理坐标数据就算使用二进制存储也要占上百 MB 的空间。因此 ECharts 同时提供了对流加载(4.0 )的支持,你可以使用 WebSocket 或者对数据分块后加载,加载多少渲染多少!不需要漫长地等待所有数据加载完再进行绘制。

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在物流迁徙图中,迁徙线条连接了物流迁徙的出发地与目的地。线条越粗,代表物流运输的次数越多,也就是说物流往来越频繁。从图中可以看到,甘肃、广东、北京、湖南、河南、深圳等省市和上海有更为频繁的物流往来。

热力图通过指定的半径范围进行数据叠加计算,然后与梯度颜色进行数据映射,不同的颜色深度代表不同的数据密度。通常适用于数据量比较多且在一定地域范围内相对密集的业务场景,比如展示某个商圈的人流分布、某个景区的客流分布、某个区域的车流分布等。

深度的交互式数据探索

交互是从数据中发掘信息的重要手段。“总览为先,缩放过滤按需查看细节”是数据可视化交互的基本需求。

ECharts 一直在交互的路上前进,我们提供了 图例、视觉映射、数据区域缩放、tooltip、数据刷选等开箱即用的交互组件,可以对数据进行多维度数据筛取、视图缩放、展示细节等交互操作。

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[图例]legend

图例组件。

图例组件展现了不同系列的标记(symbol),颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。

ECharts 3 中单个 echarts 实例中可以存在多个图例组件,会方便多个图例的布局。

当图例数量过多时,可以使用 滚动图例(垂直) 或 滚动图例(水平)

[视觉映射]visualMap[i]
visualMap 是视觉映射组件,用于进行『视觉编码』,也就是将数据映射到视觉元素(视觉通道)。

[数据区域缩放]dataZoom[i]

dataZoom 组件 用于区域缩放,从而能自由关注细节的数据信息,或者概览数据整体,或者去除离群点的影响。

现在支持这几种类型的 dataZoom 组件:

  • 内置型数据区域缩放组件(dataZoomInside):内置于坐标系中,使用户可以在坐标系上通过鼠标拖拽、鼠标滚轮、手指滑动(触屏上)来缩放或漫游坐标系。

  • 滑动条型数据区域缩放组件(dataZoomSlider):有单独的滑动条,用户在滑动条上进行缩放或漫游。

  • 框选型数据区域缩放组件(dataZoomSelect):提供一个选框进行数据区域缩放。即 toolbox.feature.dataZoom,配置项在 toolbox 中。

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[tooltip]提示框组件。


提示框组件的通用介绍:

提示框组件可以设置在多种地方:

  • 可以设置在全局,即 tooltip

  • 可以设置在坐标系中,即 grid.tooltip、polar.tooltip、single.tooltip

  • 可以设置在系列中,即 series.tooltip

  • 可以设置在系列的每个数据项中,即 series.data.tooltip

[数据刷选]brush
brush 是区域选择组件,用户可以选择图中一部分数据,从而便于向用户展示被选中数据,或者他们的一些统计计算结果。

GIS地图显示了街道级别的网点信息。通过GIS地图,物流公司不仅可以掌握营业网点在上海市各街道的分布,还能够更好地安排车辆的运输路线。

近日,腾讯位置服务推出数据可视化组件,通过丰富的组件类型和灵活简便的配置,满足开发者多种场景的需求,并预留定制化空间,提供灵活的配置参数选项,结合强大的数据处理能力和卓越的底层渲染引擎,帮助地图开发者轻松实现数据可视化与地图的结合,为用户真正开启 " 上帝视角 "。

多种数据格式无需转换直接使用

ECharts 内置的 dataset 属性(4.0 )支持直接传入包括二维表,key-value 等多种格式的数据源,通过简单的设置 encode 属性就可以完成从数据到图形的映射,这种方式更符合可视化的直觉,省去了大部分场景下数据转换的步骤,而且多个组件能够共享一份数据而不用克隆。

为了配合大数据量的展现,ECharts 还支持输入 TypedArray 格式的数据,TypedArray 在大数据量的存储中可以占用更少的内存,对 GC 友好等特性也可以大幅度提升可视化应用的性能。

QUICKUI提供了功能丰富、样式精美的地图类图形,包括内置地图、GIS地图、迁徙地图、热力地图。每种地图具有各自独特的功能优势,服务用户复杂多变的使用场景。

散点图是把一系列离散的数据点按照位置信息标注在地图上,适合需要把大量具有相同属性的地址信息同时展示在地图上的业务场景,比如展示连锁店分布、加油站分布、银行网点分布等。假如想展示的数据点不是同一个属性,还可以通过分组功能,将这些点同时展示在一张地图上并通过不同的颜色进行区分。

ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的矢量图形库 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。

热力地图

针对地图开发中多种多样的业务场景,腾讯位置服务精心提炼了 4 个最常用的可视化类型:散点图、热力图、迁徙图、区域图,涵盖点、线、面多种类型,确保可以满足开发者大部分场景的需要。

多维数据的支持以及丰富的视觉编码手段

ECharts 3 开始加强了对多维数据的支持。除了加入了平行坐标等常见的多维数据可视化工具外,对于传统的散点图等,传入的数据也可以是多个维度的。配合视觉映射组件 visualMap 提供的丰富的视觉编码,能够将不同维度的数据映射到颜色,大小,透明度,明暗度等不同的视觉通道。

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GIS地图,通过数据的经纬度信息,可展示更详细的街道级别的数据分布,并且支持拖动、放大缩小等操作。企业用户通过GIS地图,能够掌握分公司、组织网点的分布位置。GIS地图还能帮助政府用户及时了解交通、警情等定位信息,协助打造智慧城市。

区域图是对不同的区域划分分别进行区面着色展示的可视化类型。开发者可以先把离散的数据会按照相应的区域进行聚合,然后再根据聚合的数值映射成不同的区面颜色。通常这种地图适合按区域展示各类指标的场景,比如展示中国各省的人口密度、北京市各区的平均房价等。

移动端优化

ECharts 针对移动端交互做了细致的优化,例如移动端小屏上适于用手指在坐标系中进行缩放、平移。 PC 端也可以用鼠标在图中进行缩放(用鼠标滚轮)、平移等。

细粒度的模块化和打包机制可以让 ECharts 在移动端也拥有很小的体积,可选的 SVG 渲染模块让移动端的内存占用不再捉襟见肘。

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热力图,是一种显示数据分布状况、突出密集区域图形。热力图,简单地聚合大量数据,并通过渐进的色带实现优雅的可视化效果,直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。热力图除了以地图为背景图层外,还可以使用自定义底图,实现流量分析、分布分析、密度分析等需求。热力地图常用于人流量、车流量监控。

在这个数据大爆炸的时代,把数据以可视化的方式呈现出来,将让用户更快地发现数据规律,提升业务决策的效率。而数据可视化与地图的结合,将赋予数据空间属性,对用户来说好比是开启了 " 上帝视角 ",在特定地域范围内的相关信息一览无余。对此,腾讯位置服务近期推出了数据可视化组件,满足开发者们对这一功能的强烈需求。

无障碍访问(4.0 )

当我们说到“可视化”的时候,我们往往很自然地将它与“看得⻅”联系在一起,但其 实这是片面的。W3C制定了无障碍富互联网应用规范集(WAI-ARIA,the Accessible Rich Internet Applications Suite),致力于使得网⻚内容和网⻚应 用能够被更多残障人士访问。

ECharts 4.0遵从这一规范,支持自动根据图表配置项智能生成描述,使得盲人可 以在朗读设备的帮助下了解图表内容,让图表可以被更多人群访问!

企业如何在地图上展现各市场大区的销售利润?零售商如何科学利用店铺位置辅助业务分析?铁路运输部门如何才能利用往年“十一”黄金周的旅客流量,制作“十一”黄金周旅游迁徙图?某著名景区如何利用人流量热力更好地疏导游客?

为了满足不同开发者在不同业务场景下的绘图诉求,可视化组件的 4 个类型分别为开发者提供了灵活的配置参数选项,给开发者预留了定制化空间。以热力图为例,开发者可以在创建时通过 radius 参数来改变热力辐射的绘制半径,通过 gradient 参数改变热力辐射的渐变颜色,通过 opacity 参数改变透明度。其他的可视化组件同样提供了灵活的参数配置,比如可以改变迁徙路线的宽度、颜色,用以表示两地联系的紧密程度。

动态数据

ECharts 由数据驱动,数据的改变驱动图表展现的改变。因此动态数据的实现也变得异常简单,只需要获取数据,填入数据,ECharts 会找到两组数据之间的差异然后通过合适的动画去表现数据的变化。配合 timeline 组件能够在更高的时间维度上去表现数据的信息。

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看到这里,您是不是也感受到了地图的强大功能。合理利用地图,您就可以打造出更加形象,更加清晰明确,更加具有说服力的报告。

不仅如此,借助强大的数据处理和底层渲染能力,可视化组件可以进行大数据量的快速处理,并且在 web 端进行流畅的展现。目前散点图和热力图支持 10 万条数据量、迁徙图和区域图支持 1 万条数据量的展现。

多渲染方案,跨平台使用!

ECharts 支持以 Canvas、SVG(4.0 )、VML 的形式渲染图表。VML 可以兼容低版本 IE,SVG 使得移动端不再为内存担忧,Canvas 可以轻松应对大数据量和特效的展现。不同的渲染方式提供了更多选择,使得 ECharts 在各种场景下都有更好的表现。

除了 PC 和移动端的浏览器,ECharts 还能在 node 上配合 node-canvas 进行高效的服务端渲染(SSR)。从 4.0 开始我们还和微信小程序的团队合作,提供了 ECharts 对小程序的适配!

社区热心的贡献者也为我们提供了丰富的其它语言扩展,比如 Python 的pyecharts,R 语言的 recharts, Julia 的 ECharts.jl 等等。

我们希望平台和语言都不会成为大家使用 ECharts 实现可视化的限制!

物流大区

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通过 GL 实现更多更强大绚丽的三维可视化

想要在 VR,大屏场景里实现三维的可视化效果?我们提供了基于 WebGL 的 ECharts GL,你可以跟使用 ECharts 普通组件一样轻松的使用 ECharts GL 绘制出三维的地球,建筑群,人口分布的柱状图,在这基础之上我们还提供了不同层级的画面配置项,几行配置就能得到艺术化的画面!

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例如,某物流公司在季末的总结大会上,展示了与上海物流来往最频繁的十个省市。

截至目前,腾讯位置服务日均全球定位请求已经超过 600 亿次,支持日均 1 亿次的 POI 检索,通过支持近百家行业企业的应用,每天向 10 亿用户提供着相关的位置服务,范围遍及全球 200 多个国家。在此基础上,腾讯位置服务未来将开放更多能力支持,开发更多亮眼的功能,进一步助力地图开发者,共建位置服务生态体系。

绚丽的特效

ECharts 针对线数据,点数据等地理数据的可视化提供了吸引眼球的特效。

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自定义划分大区

为了更好地助力开发者,腾讯位置服务在官网上开放了全部代码示例和开发文档,开发者可进入官网通过 " 产品—— JavaScript API ——数据可视化 " 的路径参看。

自定义大区按大区展示了业务数据,提供了数据的概览。如果用户需要进一步查看数据详情,可以通过数据的下钻,获取大区内的省市数据。数据钻取的过程中,带动报告中绑定相同数据源的组件,实现数据的联动。

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热力地图

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对华北大区下钻后,展示华北大区内各省份的业绩数据。下钻的同时,业绩图表与明细表同时发生联动。原本展示全国数据的图表和明细表,在联动后,只显示华北大区内的省份数据。

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自定义大区的钻取与数据联动

迁徙地图,通过动态连线,直观地展现迁徙的轨迹及迁徙对象的不同类别与大小。线的宽度表示流量大小;线的样式表示迁徙的类型。迁徙图非常适合展示数据的地理迁移分布。物流、交通运输场景经常需要用到迁徙地图。

GIS地图

例如,某物流公司将全国所有子公司分别划分为东北大区、华北大区、华中大区、华东大区、华南大区、西南大区、西北大区、港澳台大区。每到季末,总公司都会对各大区的业绩进行考察。按大区展示的业务数据,可以使总公司简单明确地了解全国各大区的业绩概况。

通过物流大区地图,总公司可以对全国各大区的业绩做一个概览。从图中可以看出,该公司华东、华北、西北的业绩最好。而华南、东北大区的业绩较差。

例如,某物流公司的上海分公司需要掌握上海市各营业网点的位置信息。

GIS地图

地图不仅可以按大洲、国家、省、市、区县等展示数据,还支持用户将几个同级别地理区域合并划分为地理大区,灵活实现自定义的数据展示。

仍然以该物流公司为例,物流大区图虽然可以提供整体业绩概览,但大区内各省市的业绩表现同样重要。通过更详细的省份数据,才能更准确地判断各地的业绩表现,同时制定出更具有针对性的营销策略。

例如,某物流公司计划在上海新增一个营业网点。那么,新的营业网点应该如何选址呢?在选址时,不仅要考虑已有营业网点的位置,还要考虑周围的人流量。尽量选择临近居民区或办公区,人流密集的地方。这时,人流热力图就派上用场了。

人流量热力地图中,颜色为红色或橙色的地方人流量最大,而颜色为蓝色或绿色的地方,人流量相对较少。图中,人流量较多的区域,只有一个营业网点,可能远远不能满足需要,那么在这个区域新增一个营业网点,也许是个不错的选择。

自定义大区的钻取与数据联动

迁徙地图

QUICKUI可以做到地图类图形将业务数据与地理信息联系起来,形象地将数据目标定位在准确的地理位置上,使用户对目标的地理分布一目了然。

迁徙地图

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