6篇关于ECharts的计算机毕业论文

今天分享的是关于ECharts的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到ECharts等主题,本文能够帮助到你

基于ECharts的数据可视化实现

这是一篇关于数据可视化,ECharts,多集合韦恩图,可视化系统的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,人们每天都在以各种方式生产着海量的数据,数据在数量和复杂度上的爆炸式增长让我们进入到了大数据时代。如何让人们能够快速理解这些数据并对数据进行有效利用,从而分析出隐藏的价值信息,是一个迫切需要解决的问题。数据可视化通过图形化手段,将数据映射为图形、符号和颜色等,清晰有效地传达了信息,大幅度地提高了人们对数据的感知与理解程度,便于人们从数据中进一步发现规律。本课题所属项目是一个公司内部通用的数据监控平台,该平台能够接收多种需要展示的数据,最终用可视化图表的形式展示数据,为员工分析数据的潜在价值、制定决策提供有力的支持。现有的数据可视化工具大多可分为两类,一类是面向用户的可视化系统,这类工具往往是根据特定数据高度定制的,扩展性不足,另一类是面向开发者的可视化库,这类工具需要用户自己搭建平台,易用性不足。本文根据现有可视化工具的不足和项目需求,设计并实现了一个支持开放性数据源、支持多种可视化形式的通用型、高可扩展性的可视化系统,该系统能够智能分析源数据适用的可视化方法,并在解决相关问题方面做了一些探索工作。该系统采用B/S架构,前后端均采用MVC模式进行开发,浏览器端选用ECharts作为关键技术来实现数据可视化中由可视数据得到图形的关键步骤。服务器端使用主流的开源框架SpringMVC+Spring+MyBatis+MySql进行业务处理。另外,由于项目中的个别数据需要以多集合韦恩图的方式展示,而当前的可视化库中并没有成熟的实现方法,因此系统需要扩展现有的可视化库,实现多集合韦恩图的绘制,本文将贪心算法、多维尺度标记法运用到了该问题的解决过程中,并对多维尺度标记法进行了改进。实验证明,该系统完成了预定功能,并在性能上表现良好,具有较高的实用价值。

基于ECharts的数据可视化实现

基于大数据的天合光能公司经营分析系统的设计与实现

这是一篇关于经营分析,大数据分析,作业调度管理,Spring Boot,ECharts的论文, 主要内容为天合光能公司汇总资料目前基本依赖IT部对各类指标数据进行导出及手工整合,不但浪费了很多人力与物力,而且比较容易遇到错误。更重要的是已有数据进行处理过程中,时效性比较欠缺,如果遇到快速变化的产供销情况及高速增长的财务数据,时间滞后的原有维护信息价值将无法保证较高的效率。因此,天合光能公司决定设计与实现基于大数据的天合光能公司经营分析系统。大数据分析技术架构中,数据补录系统数据库、业务系统、组件实时数据可以进入数据集成层,到达实时流处理层与分布式数据仓库层之后,调用数据服务层与业务应用层,可以进行数据与运营管控层的操作。经营分析系统中,整体数据流包括企业运营数据与互联网数据,数据采集层提供结构数据同步、数据同步、IoT(The Internet of Things,物联网)抽取工具,物联网 API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)接口需要有针对性的开发。经营分析系统在软件展示中采用的技术架构为Spring Boot框架+MyBatis框架+ECharts构图形式。系统针对财务数据管理、产供销数据管理、作业调度管理、大屏数据、移动端数据、大数据门户权限等功能进行设计与实现。财务数据管理中负责财务报表与经营分析操作。产供销数据管理主要进行政策、产业链价格的维护。作业调度管理负责对调度监控、计划配置、核心预警、跑数确认进行维护。大屏数据管理用于分析人员对集团总览、价值群总览(累计)、价值群总览(季度)、组件实时销量、全球组件库存进行分析。移动端数据管理主要提供财务数据分析、上游总览数据分析、移动大屏数据分析等操作。大数据门户权限管理可以进行用户、组织岗位权限、自定义岗位权限、临时岗位权限的管理以及基础数据配置的操作。通过系统的建设可以完成对公司数据的展现,能够及时对各业务数据进行统计、整合、分析,及时展现公司的销售状况,给公司的决策管理带来支撑的数据,促进公司更好的发展。

社区安防可视化管理系统的设计与实现

这是一篇关于社区安防,ECharts,数据可视化,SSM框架的论文, 主要内容为随着互联网技术和物联网技术的飞速发展,安防行业从传统的人防到物防发生转变。社区是居民生活的主要场所,是保障社区安全是社会安防工作的重点之一。在社区安防领域中,迫切需要对社区数据进行有效利用,分析数据中隐藏的信息。数据可视化通过图形化手段,将数据映射为图形、图片和颜色等,清晰有效地传达信息,便于人们对社区信息的理解,也能够及时发现社区中存在的危险和潜在威胁。本课题利用社区内传感器数据和社区信息构建的社区安防可视化管理系统,该系统能够接收多种需要展示的数据,最终用ECharts表格、地图的形式展示该数据,为社区管理人员管理社区、发现危险和制定决策提供了有力的支持。根据当前安防系统中存在信息整合度不高、智能化程度不够和缺乏统一标准的问题,该系统结合社区安防的具体需求,设计并实现了一个支持多种可视化形式的通用型、高扩展型可视化系统。系统采用B/S架构,MVC模式进行开发。浏览器端选用Bootstrap框架和ECharts作为关键技术实现社区安防数据转变为图形的步骤。服务器端使用开源框架Spring+SpringMVC+MyBatis进行系统业务处理。另外,系统调用其他功能接口实现人脸比对,将格式不同的大文件数据转化成统一的JSON数据格式等扩展功能,使社区安防可视化管理系统功能更加全面。系统使用MySQL数据库,Java开发语言和Eclipse集成开发环境。实现主要功能后,对该系统进行功能测试和性能测试,并客观指出系统在设计和实现中存在的不足之处。最后对选题、系统设计和实现的进行总结和展望。

基于ACGAN的智能配色数据可视化系统的研究与实现

这是一篇关于ACGAN,配色算法,数据可视化,Vue,ECharts的论文, 主要内容为数据可视化通过将数据映射为图形和色彩等更为直观的视觉元素来提升数据分析的准确性和效率。其中,色彩在数据可视化中的起着帮助用户准确高效地对数据进行探索、理解数据、发现数据背后的规律等作用。考虑到大多数从事数据分析的工作者都缺乏色彩相关的理论知识,在遇到色彩较多的情况时,往往很难把握好信息传递和色彩搭配之间的平衡点。本文为了解决此问题,使用ACGAN(Auxiliary Classifier GANs,简称ACGAN)模型训练得到了调色盘生成模型,可根据选择的色彩倾向生成用于数据可视化的调色盘。同时,基于此模型结合各种前后端的技术,构建了一个可自动配色,且支持多种图表生成的数据可视化系统Colorful Chart。本文的主要研究内容如下:(1)收集高质量可视化图表,从中提取颜色信息构建色彩数据集,结合国际照明委员会提出的均匀色差计算公式CIEDE 2000,计算出了可用于描述数据可视化的色彩倾向的六个模版色,并基于这六个模版色进行色彩数据集的分类和排序。(2)在Node.js运行环境下,调用算法库Tensorflow.js,基于ACGAN的网络构建思想,分别使用全连接神经网络和卷积神经网络构建了两个调色盘生成模型,使用控制变量的方式进行模型训练。最后,定义与主题色的契合程度dt、调色盘色彩的均匀性da和调色盘色彩的光滑性ds三个指标用于衡量两个模型生成结果的好坏,并与原始数据集进行对比。(3)对系统的功能需求进行罗列,并基于功能构建交互流程。确定色彩、形状、动效等视觉元素,再基于功能和交互进行从功能模块到系统整体的界面设计。(4)将B/S架构作为系统的整体框架。在前端框架Vue的基础上,调用训练好的调色盘生成模型实现自动配色,并结合ECharts实现具有多类型图表切换、图表操作、数据的上传和解析、数据操作、调色盘生成和保存等功能的智能可视化系统。同时,使用Koa2结合MySQL进行系统的服务端的开发,提供状态验证、用户信息管理、调色盘管理、模型保存等服务。最后,根据功能需求分析对系统进行可用性测试。