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ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，
，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。
官方网址：https://echarts.baidu.com/
源码： https://github.com/xwjie/SpringBootEChart
展示： https://github.com/xwjie/SpringBootEChart
window.addEventListener("resize", function () {
myChart1.resize();
myChart2.resize()
myChart3.resize()
myChart4.resize()
myChart5.resize()
myChart6.resize()
myChart7.resize();
});
方案：
基于echarts前后端封装
springboot2.x+jquery1.11.x+echarts3.x
附demo 可以直接在项目中使用
jdk8
springboot2.x
jquery1.11x
echarts3.x
ECharts是产品中的一种报表类型，它以图形的方式展现指标数据，并通过简单的设置实现报表互动。
ECharts做为数据展现的一种更灵活直观的方式，基于用户对数据更易于理解、对决策更具科学依据的需求，对不同业务背景下的数据进行处理，可以实现对数据多角度、多层次的分析。
Smartbi ECharts图形特性：
丰富的可视化类型
多种数据格式无需转换直接使用
千万数据的前端展现
移动端优化
多渲染方案，跨平台使用
深度的交互式数据探索
多维数据的支持以及丰富的视觉编码手段
动态数据
绚丽的特效
Smartbi ECharts图形类型-柱图
以实际的业务需求和美观性为出发点，柱图衍生出多种不同形态的子图：堆积柱图、瀑布图、普通横条图、堆积横条图、3D柱图，用来更好的表现和满足不同的数据对比分析需求。
Smartbi ECharts图形类型-线图
以实际的业务需求和美观性为出发点，线图衍生出多种不同形态的子图：标准折线图、标准面积图、堆积面积图，用来更好的表现和满足不同的数据对比分析需求。
Smartbi ECharts图形类型-饼图
以实际的业务需求和美观性为出发点，饼图衍生出多种不同形态的子图：标准饼图、标准环形图、南丁格尔玫瑰图，用来更好的表现和满足不同的数据对比分析需求。
Smartbi ECharts图形类型-油量图
油量图是指以油量表的形式来展现指标数据。包含一个圆形的表盘和一个指针，表盘上有相应的刻度表示数值的范围，指针指向当前数值，可直观的表现出某个指标的进度或实际情况。
油量图特点说明如下:
优势：
1）直观的展示某个指标的进度或实际情况。
2）圆形结构更有效利用空间。
劣势：数据场景比较单一。
数据要求：一个或多个指标值。
适用场景：显示单一的数据。
不适用场景：
1）不适合比较不同的变量。
不适合表示趋势。
Smartbi ECharts图形类型-地图
以实际的业务需求和美观性为出发点，地图衍生出多种不同形态的子图：标准地图、航线图、3D航线图，用来更好的表现和满足不同的数据对比分析需求。
Smartbi ECharts图形类型-散点图
用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
散点图用来研究变量之间的关系。
散点图的特点说明如下：
优势：研究两变量之间的关系，或区间分布模式。
劣势：适用范围较窄。
数据要求：一个或两个维度，两个度量；分类字段，散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。
适用场景：销售量和折扣之间的关系；收入和消费之间的关系；社会现象关系的研究等 。
Smartbi ECharts图形类型-联合图
联合图是指以线图、柱图、面积图或者散点图任意两两组合（双线图、双柱图、双面积图、双散点图亦包含在内）的表现形式来展现两个或两个以上数据指标情况。
Smartbi ECharts图形类型支持如下两种类型的联合图：
单Y轴联合图：只有一个Ｙ轴的联合图。
双Y轴联合图：有两个Ｙ轴的联合图。
Smartbi ECharts图形类型-雷达图
雷达图又称戴布拉图或蜘蛛网图，它从一个中心点向外辐射出多条坐标轴（4条以上），每一个分类数据都占有一条数值坐标轴，并连接各坐标轴上同一系列的值构成一个个不规则多边形。在任何一个轴上靠近图形中心的点表示一个较低的数值，靠近图形边缘的点表示一个较高的数值。
雷达图通常用于在同一组坐标轴上比较不同实体的性能，也可用于表示和同一个项目相关的多个不同的因素。
雷达图的特点说明如下：
优势：使用者能对各项指标的变动情形及好坏趋向一目了然。
劣势：
1) 雷达图上多边形过多会使可读性下降。如果有五个以上要评估的事物，相应的多边形轮廓和填充区域，都会产生覆盖和混乱，使得数据难以阅读。
2) 分类数据变量过多，也会造成可读性下降，因为一个变量对应一个坐标轴，这样会使坐标轴过于密集。因此，要限制雷达图的变量数量。
数据要求：维度的数据量不宜过多，度量不多于5个。
适用场景：
1) 雷达图适用于比较类的需求，主要被应用在与其他数据的比较，公司的优势和广告调查等方面。
2) 雷达图用于显示各衡量指标的综合水平以及指标间的平衡性，常用于企业经营状况和财务分析。
不适用场景：数据类别过多。
Smartbi ECharts图形类型-关系图
关系图使用圆圈和连线表示节点与节点之间的关系。
下图是一个关系图示例，展示人物之间的关系。每个节点的颜色表示他们的类型，圆圈大小表示每个人的声望大小，圆圈越大，声望越大。
Smartbi ECharts图形类型-热力图
热力图是指用x轴和y轴表示的两个分类字段确定数值点的位置，通过相应位置的矩形颜色去表现数值的大小，颜色深代表的数值大。
热力图的特点说明如下：
优势：好看、易于理解，数据信息更直观有效。
ECharts做为数据展现的一种更灵活直观的方式，基于用户对数据更易于理解
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xinxihua/p/14327694.html
