[发明专利]数据可视化开发用的拖拽开发组件及事件交互定义器

说明书

数据可视化开发用的拖拽开发组件及事件交互定义器涉及信息技术领域，本发明由组件名称定义器、交互事件定义器、数据接收定义器和数据处理定义器组成；通过拖拽式开发时指定组件名称后配置交互事件、交互事件传递的数据及数据名称、组件可接收的数据及接收相应数据后的处理函数达到有效处理组件间的数据传递和组件间逻辑耦合问题，使得所有组件的定义基于一个统一的配置规则和配置工具，有利于开发人员掌握，适合推广使用。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，特别是数据可视化技术领域。

背景技术

随着大数据和AI技术的发展，数据可视化作为大数据和AI的最终产出物也得到了长足的发展。数据可视化在百度百科的定义：数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。

数据可视化本质就是使用图形展示数据，相对传统的Web管理系统主要使用表格展示数据的方式，数据可视化展示数据的手段非常的多样，甚至可以说在数据可视化领域有无限可能的数据展示方式，例如：在智慧城市领域就经常使用大规模城市3D模型加上地理纬度来展示相关的数据。

随着浏览器的Html5的2D和3D技术成熟，在Web前端领域出现了很多可视化图表框架，例如：百度的echarts，蚂蚁金服的G系列图表框架。

这些框架都实现了大量成熟的统计学图表，研发人员根据自身数据的特点选择合适的图表进行二次开发，这些图表框架极大的简化了数据可视化的研发难度。

但是相比传统Web系统的表格数据展示方式，统计图表的数据展示技术掌握起来学习成本更高，例如统计图表里的饼状图、柱状图、地图、雷达图等等图表都有各自专有的特点和相关理论知识，这样不同的图表就有不同的API和操作方式。因此我们想掌握这些框架里全部图表的使用，就得需要花费更多的时间和精力了。

此外，这些框架里的某一种图表例如：饼状图，这些框架并非只提供单一的显示，研发人员可以通过图表暴露的API和配置，设计出丰富多彩的各种各样的图形。这说明在一个图表框架里，研发人员能熟练掌握一个图表的使用也是需要大量的学习和实践的。

数据可视化里使用什么样的图表来准确的表达数据，往往需要开发者对数据有更加清晰的分析和认识，同一类数据可以用多种图形展示，但是在特点的需求下，总会有一个图形能将数据表达的更好更贴切，但是这样的工作经验总结远大于图表的程序实现。

数据可视化并非是一种新的技术门类，而是因为大数据、AI技术以及浏览器技术发展促使了这门技术的普及，数据可视化本身是BI技术延伸。如果以BI的角度理解数据可视化，我们可以发现数据可视化在生产实践中的很多问题，由这些问题我们可以总结数据可视化研发的一些模式，具体如下：

模式1：我们已经掌握了数据的规律和数据分析的结果，也明确了数据展示的业务逻辑和所要表达的含义，现在我们需要做的是如何通过数据可视化能将这些有价值的结果展示的更加好，或者我们想通过数据可视化手段在传达信息的同时可以做到更加吸引人，让留下更加深刻印象。

模式2：我们掌握了一批数据，我们想从这批数据里发现我们想要了解的问题，例如：某一个做销售的企业，在一段时间的销售额每个月都在高速增长，但是企业的净利润却增长的比较少或者停止增长，那么这家企业自然就想从自己的销售数据里分析原因。这个时候数据分析人员就希望使用图表工具快速的分析数据的规律，这个过程一般都是一个反复试验的过程，例如：我们通过柱状图分析一个业务场景，结果是没有任何有价值的发现，然后改用折线图分析，最后发现了问题。如果这个分析过程我们都需要使用编码的方式生成图表，那么生产效率是让人无法接受的。