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在数据分析可视化中,交互性增强库函数可以帮助用户更好地理解和探索数据。以下是一些创意的库函数:
数据仪表盘:创建一个交互式仪表盘,展示关键指标、趋势和异常值。用户可以通过筛选器、滑块等控件来定制视图。
import { Dashboard } from 'data-visualization-library';
const dashboard = new Dashboard({
data: yourData,
widgets: [
{ type: 'metric', value: 'Revenue', color: 'green' },
{ type: 'trend', data: yourTimeSeriesData },
{ type: 'anomaly', data: yourAnomalyData },
],
});
地图探索:结合地理信息和交互式地图,让用户可以在地图上查看数据分布、热点区域等。
import { Map } from 'data-visualization-library';
const map = new Map({
data: yourGeographicData,
markers: yourMarkers,
onMarkerClick: (marker) => {
// 显示详细信息
},
});
数据透视表:提供一个可交互的数据透视表,允许用户通过拖拽字段、设置过滤器等操作来探索数据。
import { PivotTable } from 'data-visualization-library';
const pivotTable = new PivotTable({
data: yourData,
rows: 'Category',
columns: 'Metric',
values: 'Value',
onRowDrag: (row) => {
// 更新视图
},
onFilterChange: (filter) => {
// 更新视图
},
});
时间序列分析:提供时间序列数据的可视化,包括折线图、柱状图、堆积图等。用户可以通过筛选器、滑块等控件来查看不同时间范围的数据。
import { TimeSeries } from 'data-visualization-library';
const timeSeries = new TimeSeries({
data: yourTimeSeriesData,
type: 'line',
onDateRangeChange: (startDate, endDate) => {
// 更新视图
},
});
树形结构展示:以树形结构展示层级数据,用户可以展开和折叠节点来查看不同层级的详细信息。
import { Tree } from 'data-visualization-library';
const tree = new Tree({
data: yourHierarchicalData,
onNodeClick: (node) => {
// 显示详细信息
},
});
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