eps数据平台的图表类型有哪些 (前端可视化数据图表是什么类型)
eps数据平台的图表类型有哪些?
常用图表类型：柱形图（直方图）、折线图、饼图、条形图、雷达图等，近年来比较酷炫的图表有词云、漏斗图、数据地图、瀑布图。
软件前端可视化是什么?
对应的一套后端查询体系我们的架构是nodejs做的，dba和数据工程师负责对接我们mysql的视图，保证我们的查询简单化。对应不同的数据产生对应的pdf，excel，xml，json，表，图都已经做成了一套统一的api。方便复用需求。
ThingJS 基于 HTML5 和 WebGL 技术，可方便地在主流浏览器上进行浏览和调试，支持 PC 和移动设备。ThingJS 为可视化应用提供了简单、丰富的功能，只需要具有基本的 Javascript 开发经验即可上手。
什么前端技术常用于数据可视化，建议使用ECharts。ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，涵盖各行业图表，满足各种需求。ECharts 遵循 Apache-0 开源协议，免费商用。
业务数据 ：可以实现所有业务单据的引入引出操作。 辅助工具 单据自定义：对所有业务单据进行自定义字段设置。 系统工具 网络控制工具：可以查看当前系统网络应用情况、有多少用户登录，清除网络任务等。
数据可视化的三种类型
图形可视化 在咱们规划目标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表愈加生动的被展示，更便于用户了解图表要表达的主题。
如果我们的视野再开阔些，数据可视化从广义上来说包含了三个分支：科学可视化(Scientific Visualization)，信息可视化(Information Visualization)和可视分析学(Visual Analytics)。
柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小)；分类也很容易划分和用颜色进行编码。我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
大数据可视化分为不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。
数据可视化的图表类型有折线图、散点图、曲线图、柱状图、直方图、雷达图。还有一维、二维、三维图。静态图，动态图，等等。
静态代码分析
1、静态分析是一种分析经济现象的均衡状态以及有关的经济变量达到均衡状态所需要条件的分析方法。[1]而不考虑经济现象达到均衡状态的过程，它完全抽象掉了时间因素和具体的变化过程，是一种静止地、孤立地考察某种经济事物的方法。
2、静态代码分析是代码审计的方式之一，即代码审计也可以通过其他方式来审查源码的安全。比如，运行该源码，执行针对性的操作等。
3、静态代码分析原理分为两种：分析源代码编译后的中间文件（如Java的字节码）；分析源文件。
4、软件破解中静态分析与动态分析区别为：对象不同、代码覆盖率不同、检测不同。对象不同 静态分析：静态分析是对程序文件（非运行状态）行跟踪。动态分析：动态分析是对运行着的程序进行跟踪。
数据可视化分类/表现形式
1、B.技术的发展已导致数据的大爆炸。这反过来又促使数据展示方式的激增。一般来说，大多数据可视化分为2种不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。
2、当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。
3、柱形图 柱形图是比较基本的可视化图表，根据柱形的高低来判断数据的多少，以直观的视觉角度描绘数据的基本变量。通常情况下，为了图像的视觉接受程度，通常一组数据不超过十个。
4、颜色可视化 经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。
5、做成图表样式(用折线图、柱形图、面积图等等)根究你想要的展示的维度选择不同的图表来展示。可以做成一个综合性的数据可视化看板，在看板中将数据从多维度展示，也就是***种的综合美观版。
数据可视化怎么选择图表
1、选中数据，按下Ctrl+T创建超级表。点击表设计，插入切片器并选择课程名称。选择数据，插入带平滑线和数据标记的散点图并设置。
2、在电脑上面打开一个制作好的Excel表格文件。然后在Excel表格文件中，选中要进行可视化图表的部分，以下是对总分进行可视化图表。单击菜单下面的“条件格式”选项。
3、可以选择派可数据商业智能BI来进行数据可视化设计，企业通过部署BI，能够将业务数据通过数据仓库直连可视化报表，通过使用提前设计好的主题可视化分析模板，可以让企业的业务、技术和管理人员都能制作好看的数据可视化。
4、局限：分类过多则无法展示数据特点 。相似图表：1）堆积条形图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。2）百分比堆积条形图。适合展示同类别的每个变量的比例。3）双向柱状图。比较同类别的正反向数值差异。
