随着大数据的发展，数据可视化的要求在不断提升，今天带给大家的是数据可视化的一个工具-echarts。帮助您编程或免编程实现丰富的大数据可视化，希望能帮到走向工作岗位的您。
echarts使用js开发，为网页数据可视化工具，由于h5本身具有跨平台性质，在移动端、pc软件端均可使用，目前echarts已升级到第三版本，包含散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、k线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘、象形柱图、主题河流图等。小编对代码进行了修正及注释，方便开发者学习。这里只给出部分演示效果，和免编程在线操作教程。代码教程教程将在另一篇文章中详述，欢迎关注。
1、散点图
散点（气泡）图。直角坐标系上的散点图可以用来展现数据的 x，y之间的关系，如果数据项有多个维度，其它维度的值可以通过不同大小的 symbol展现成气泡图，也可以用颜色来表现。这些可以配合 visualmap组件完成。可以应用在直角坐标系，极坐标系，地理坐标系上。
2、折线图
折线图是用折线将各个数据点标志连接起来的图表，用于展现数据的变化趋势。可用于直角坐标系和极坐标系上。
3、柱状图
柱状/条形图通过柱形的高度/条形的宽度来表现数据的大小，用于有至少一个类目轴或时间轴的直角坐标系上。
4、地图
地图主要用于地理区域数据的可视化，配合 visualmap组件用于展示不同区域的人口分布密度等数据。多个地图类型相同的系列会在同一地图上显示，这时候使用第一个系列的配置项作为地图绘制的配置。
5、饼图
饼图主要用于表现不同类目的数据在总和中的占比。每个的弧度表示数据数量的比例。
6、雷达图
雷达图主要用于表现多变量的数据，例如球员的各个属性分析。依赖 radar组件。
7、k线图
不同国家或地区对于 k线图的颜色定义不一样，可能是『红涨绿跌』或『红涨蓝跌』（如大陆、台湾、日本、韩国等），可能是『绿涨红跌』（如西方国家、香港、新加坡等）。k线图也不一定要用红蓝、红绿来表示涨跌，也可以是『有色/无色』等表示方法。
8、箱线图
boxplot中文可以称为『箱形图』、『盒须图』、『盒式图』、『盒状图』、『箱线图』。使用者知道概念，不需介绍。
9、热力图
热力图主要通过颜色去表现数值的大小，必须要配合 visualmap组件使用。
可以应用在直角坐标系以及地理坐标系上，这两个坐标系上的表现形式相差很大，直角坐标系上必须要使用两个类目轴。
10、关系图
用于展现节点以及节点之间的关系数据。
11、矩形树图
treemap是一种常见的表达『层级数据』『树状数据』的可视化形式。它主要用面积的方式，便于突出展现出『树』的各层级中重要的节点。
12、平行坐标
平行坐标系（parallel coordinates）是一种常用的可视化高维数据的图表。
13、桑基图
是一种特殊的流图,它主要用来表示原材料、能量等如何从初始形式经过中间过程的加工、转化到达最终形式。
14、漏斗图
形状如漏斗或金字塔版的数据图表
15、仪表盘
车辆仪表盘，或测量工具的显示盘
16、象形柱图
象形柱图是可以设置各种具象图形元素（如图片、svg pathdata等）的柱状图。往往用在信息图中。用于有至少一个类目轴或时间轴的直角坐标系上。
a、热力图（百度地图）
借助百度地图强大的地图地理数据，可是实现包括卫星、三维等样式，但使用百度地图需要连接互联网。
b、散点图（百度地图）
借助百度地图强大的地图数据，可是实现包括卫星、三维等地图样式，但使用百度地图需要连接互联网。
c、线图（百度地图）
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。
d、极坐标系
极坐标系，可以用于散点图和折线图。每个极坐标系拥有一个角度轴和一个半径轴。
e、大数据优化
借助 canvas的能力，echarts在散点图中能够轻松展现上万甚至上十万的数据。
f、视觉映射
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）。
由于echarts编程代码规则较多，小编将在另一篇文章详述echarts的编程技术，这里提供一个对非编程人员的操作演示。
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