1. 本例子采用Vs2012编译(其它VS版本可以转换后使用) 2. MVC + easyUI + sqlserver2005(及以上) + eCharts 3. 主要功能:新增、修改、删除、分页、表格多表头、表格行内编辑、导出Excel文件、上传图片、权限设置、图形报表展示(权限设置只是为了练习easyUI tree的使用,具体项目具体分析)。 4. 添加面板功能,添加遮罩层(添加用户添加等待中...),优化代码等... 注意事项 1、开发环境为Visual Studio 2012，数据库为SqlServer2005，使用.net 4.0开发。 2、数据库文件在DB_51aspx文件夹中，附加即可

echarts 吉林省地图所需的js jilin.js

hourData文件

用echarts实现的中山地图，包含详细的镇区街道的划分，有详细的demo实现，立即可以看到效果图，使用简单快捷，实现了点击设置镇区的颜色，触发事件。（同时也加入了新的镇区“翠亨新区”） 还有一个东莞的地图js文件，里面有使用说明方法，切换东莞的js文件，立即可以看到东莞地图的效果。 因为网上很多都只有js文件，都没有相应的demo显示效果，所以这里分享一下，供大家参考，所需的积分不多哈。

通过java连接数据库，使用echarts将数据库中的数据图形化展示

该素材为百度 Echarts 山东省地图，涵盖省市县区详细信息，可使用Echarts直接引用，本文件为百度地图最后一次更新数据。

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收集了一套基于 Echarts 实现可视化数据大屏响应式展示效果的源码，共计13个页面，可以在此基础上重新开发。 实现方式：html + Echarts

接口：echarts-2.2.1/doc/doc.html 简介 名词解析 图表类型 line bar scatter k pie radar chord force map gauge funnel eventRiver 引入ECharts 模块化包引入 模块化单文件引入（推荐） 标签式单文件引入 自定义构建echarts单文件 初始化 实例方法 选项 option timeline title toolbox tooltip legend dataRange dataZoom roamController grid xAxis yAxis axis axisLine axisTick axisLabel splitLine splitArea data polar series（通用） series（直角系） series（饼图） series（雷达图） series（地图） series（力导向布局图） series（和弦图） series（仪表盘） series（漏斗图） series（事件河流图） data markPoint data markLine data itemStyle lineStyle areaStyle textStyle loadingOption noDataLoadingOption backgroundColor color symbolList renderAsImage calculable calculableColor calculableHolderColor nameConnector valueConnector animation addDataAnimation animationThreshold animationDuration animationDurationUpdate animationEasing 图数据表示 categories nodes(data) links matrix 多级控制设计 附录：地图扩展 附录：组件和图表的实例接口 组件实例接口 timeline tooltip legend dataRange dataZoom grid xAxis/yAxis categoryAxis valueAxis polar 图表实例接口 map 附录：一个直观的事例

大屏可视化，是把一些复杂、抽象的数据，通过可视的简单理解的方式展示出来，更加直观生动地表达其中的信息与规律，使数据更高效、更容易懂。 数据可视化运用可以帮助解释趋势和统计数据，更有利与我们加强对数据信息的解释和理解，而且是以尽可能简单的图表可视化形式来表现，让我们从数据中获取见解变得更加容易；当数据分析用户希望查看分析结果并快速从中了解数据信息时，他们就可以使用数据可视化。 大屏数据可视化是以大屏为主要展示载体进行数据的可视化呈现，它可以轻松投放到数据大屏，可连接多个终端，支持多人进行内容投放，数据进行图形化的展示，让数据更加简单明了的展示。一个角度看，它形象地表达数据内在的信息和规律简洁全面地促进数据的传播;另一个角度看，它帮助我们发现数据中某种规律和特征，挖掘数据背后的价值。可以帮助企业从信息中获取有价值的信息。