react实现数据可视化大屏解决方案简介

可视化数据大屏前景

在互联网行业,数据大屏是展示公司业务成果的重要工具,通过数据大屏可以直观地展现企业的各项业务指标、运营情况等,帮助用户快速了解公司的整体发展情况。

数据可视化也是讲述故事的重要组成部分。

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怎么做可视化数据大屏？

对于很多企业而言,想要利用好大数据技术,首先需要对自身的企业架构和业务模式进行梳理,从而搭建起一个适合自身发展的数据体系。

可视化数据大屏实现大致需要以下几个步骤：

1. 数据收集和处理 ：从不同的数据源获取相应的数据，如CSV文件、数据库、API等等，然后对这些数据进行处理，保证数据的准确性和可靠性。

2. 界面设计 ：考虑数据大屏的基础框架和主题、设计布局等等，以确保用户能够顺利浏览和理解数据的内容和意义。

3. 数据可视化 ：采用图表或其他可视化手段将数据呈现出来，如折线图、柱状图、饼状图、地图 等等。数据可视化能够更加准确地展示数据的趋势和关系，让数据更加直观明了。

4. 技术选型 ：选择适合的框架或技术工具进行开发，如React、Vue、D3.js、Echarts等。根据具体的需求和预算确定选型。

5. 数据更新和维护 ：对数据进行及时的更新和维护，保证数据随时能够反映最新的状态。

6. 部署和测试 ：将数据大屏部署到选定的平台上，进行测试和优化。

7. 持续改进 ：根据用户反馈和实际使用情况，持续优化和改进，提高数据大屏的质量和价值。以上是制作可视化数据大屏的简要步骤，具体实现需要根据实际需求进行调整和完善。

本文就简单说明如何利用react制作可视化数据大屏。

在react中如何制作可视化数据大屏

常用数据可视化图表库

echarts

官网地址：https://echarts.baidu.com/

特点：百度开源, 如果要在react项目中使用, 需要 下载echarts-for-react

AntV

官网地址：https://charts.ant.design/

特点：阿里开源

bizcharts

官网地址： https://bizcharts,net/products/bizCharts

特点：

• 基于react包装G2的开源库
• 需要额外下载 @antv/data-set

d3

官网地址：https://d3js.org.cn/

特点：国外的免费可视化图表库

我选择使用了echarts进行图表开发。

如果开发流程图，推荐使用AntV。 https://charts.ant.design/examples/flowchart/basic

在react中如何使用echarts进行图表开发

ECharts for React 简介

最简单、最好用的 ECharts 的 React 组件封装库。

对echarts进行的React封装，可以用于React项目中，支持JS、TS。

官网地址：https://git.hust.cc/echarts-for-react/

安装echart、echarts-for-react

npm install echarts --save
npm install --save echarts-for-react

或者

yarn add echarts echarts-for-react 

在相应组件中引入模块

import * as echarts from 'echarts';
import ReactEcharts from 'echarts-for-react';

使用

使用的时候非常简单，用的时候只需要在官网找到你需要的的模板，将里面的option里的代码复制在下方你自己写代码里的option里，根据需求改变相应的数据。

官网： https://echarts.apache.org/zh/index.html

案例展示： https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html

案例展示：柱状图

官网地址：https://echarts.apache.org/examples/zh/editor.html?c=bar-background

必须要的代码

import React,{Component}from 'react'
import * as echarts from 'echarts'; 
import ReactEcharts from 'echarts-for-react';

export default class Pie extends Component { 
   
    let option = {
        //粘贴上面复制过来的代码
    }; 

    render() {
        return (
        

            
        
        )
    }
}

全部代码

import React from "react";
import * as echarts from 'echarts'; 
import ReactEcharts from 'echarts-for-react';

export default function Bar() {
  const option1 = {
    xAxis: {
      type: "category",
      data: ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"],
    },
    yAxis: {
      type: "value",
    },
    series: [
      {
        data: [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130],
        type: "bar",
        showBackground: true,
        backgroundStyle: {
          color: "rgba(180, 180, 180, 0.2)",
        },
      },
    ],
  };
  return 
 
;
}

展示结果：

在开发过程中，经常会遇到各种数据处理，我们可以用到的一个很常用的工具库就是lodash。

lodash是对各种方法、函数的封装，使得使用更加方便，具体的使用方法可以参见lodash官网中的介绍。

lodash操作数据

中文官网 https://www.lodashjs.com/
英文官网 https://lodash.com/
github地址 https://github.com/lodash/lodash

通过 npm：

安装

$ npm i -g npm
$ npm i --save lodash

通过 yarn：

$ yarn add lodash 

项目中引入

import _ from 'lodash'

项目中使用

更多使用方法可以参见lodash官网中的介绍，此处仅介绍一个使用方法。

处理数据 – 使用groupBy函数。

_.groupBy(collection, [iteratee=_.identity])

创建一个对象，key 是 iteratee 遍历 collection(集合) 中的每个元素返回的结果。

分组值的顺序是由他们出现在 collection(集合) 中的顺序确定的。

每个键对应的值负责生成 key 的元素组成的数组。iteratee 调用 1 个参数： (value)。

参数

• collection (Array|Object): 一个用来迭代的集合。
• [iteratee=_.identity] (Array|Function|Object|string): 这个迭代函数用来转换key。

返回

(Object): 返回一个组成聚合的对象。

例子

_.groupBy([6.1, 4.2, 6.3], Math.floor);
// => { '4': [4.2], '6': [6.1, 6.3] }
 
// The `_.property` iteratee shorthand.
_.groupBy(['one', 'two', 'three'], 'length');
// => { '3': ['one', 'two'], '5': ['three'] }

页面布局

页面布局，可以使用antd的 Grid栅格来实现。

地址： https://ant.design/components/grid-cn

完整案例

import React, { useEffect, useState } from "react";
import {Col, Row} from "antd";

import _ from "lodash";

import {
  fetchGetViewsDescNewsList,
  fetchGetBarChartNewsList,
} from "../../utils/api";
 
// 引入图表组件
import Bar from "../../components/echarts/bar/Bar";
import Pie from "../../components/echarts/pie/Pie";

import { reactLocalStorage } from "reactjs-localstorage";

export default function HomeIndex() { 
  const [BarChartData, setBarChartData] = useState(null); 
  const [PieSeriesDataList, setPieSeriesDataList] = useState(null); 

  // 获取柱状图数据
  const loadBarChartData = async () => {
    let obj = {
      publishState: 2,
    };
    const BarChartData = await fetchGetBarChartNewsList(obj); 

    // 解析柱状图
    setBarChartData(_.groupBy(BarChartData, (item) => item.category.title)); 

    // 解析饼图 
    pieData(BarChartData);
  }; 

  useEffect(() => { 
    loadBarChartData();
  }, []);

  // 获取用户权限列表
  const { username } = reactLocalStorage.getObject("token");
  const pieData = async (data) => {  
      var currentList = data.filter((item) => item.author === username); 
      var groupObj = _.groupBy(currentList, (item) => item.category.title); 
      let list = [];

      for (let key in groupObj) {
        list.push({
          name: key,
          value: groupObj[key].length,
        });
      }
 
      setPieSeriesDataList(list); 
  };

  return (
    
   
      
        
          {!!BarChartData && (
            
          )}
        
            
        {!!PieSeriesDataList && (
          
        )}
       
    
  );
}

Bar.js

import React from "react";
import * as echarts from "echarts";
import ReactEcharts from "echarts-for-react";

export default function Bar(props) {
  const option1 = {
    title: {
      text: props.title, 
      left: "left",
    },
    legend: { 
       data: [props.legendText],
    },
    xAxis: {
      type: "category",
      data: Object.keys(props.data), 
      axisLabel: {
        interval: 0,
        rotate: 30
      },
    },
    yAxis: {
      type: "value", 
      minInterval: 1
    },
    series: [
      {
        name: props.legendText,
        data: Object.values(props.data).map(item=>item.length),
        type: "bar",
      },
    ],
  };
  return (
    
 
      
    
  );
}

Pie.js

import React from "react";
import * as echarts from "echarts";
import ReactEcharts from "echarts-for-react";

export default function Pie(props) {
  const option1 = {
    title: {
      text: props.title,   
      left: "center",
    },
    tooltip: {
      trigger: "item",
    },
    legend: {
      orient: "vertical",
      left: "left",
    },
    series: [
      {
        name: "Access From",
        type: "pie",
        radius: "50%",
        data: props.SeriesDataList,
        emphasis: {
          itemStyle: {
            shadowBlur: 10,
            shadowOffsetX: 0,
            shadowColor: "rgba(0, 0, 0, 0.5)",
          },
        },
      },
    ],
  };
  return (
    

      
    
  );
}

最终展示结果

总结

• 可视化数据大屏展示方式很多，但是数据是核心，建议看一下lodash。会节省很多时间。
• react+echarts+antd 是一个比较不错的选择
• 具体实现方式可能得根据具体业务去分析，没有万能的解决方案。

参考地址：

• https://blog.csdn.net/qq_44417271/article/details/115050325
• https://echarts.apache.org/zh/index.html
• https://www.bilibili.com/read/cv22298027