前言

为何写作本书

Apache ECharts（incubating），下文简称ECharts，是由百度捐献给Apache开源软件基金会的一个开源可视化工具，目前广泛应用于PC端和移动端的大部分浏览器。截至本书完稿时，该项目正在Apache开源软件基金会下孵化，因此项目名称中带着incubating（孵化）。

自问世以来，ECharts帮助大量开发者快速实现了可视化需求。它使用方便，学习成本较低，得到很多使用者的青睐。同时，ECharts官网上有大量的ECharts可视化案例和配置项手册，可以供读者参考、学习。但是，对于大多数没有前端或编程基础的初学者来说，资料太多，会感到无从下手，也很难把握从零开始的学习路径，于是这本书应运而生。

2018年，我在平安金融壹账通大数据研究院实习期间，负责项目的前端可视化，所以快速自学了ECharts并应用到具体项目中。通过大量阅读官方文档，同时结合项目实践，我归纳整理出一条适合初学者学习ECharts的路径，在此分享给大家，希望能对大家有所帮助。

本书主要特点

本书是一本ECharts实战图书，由浅入深地介绍了ECharts的使用方法和实战案例，适用于对可视化感兴趣的各类人群。书中从零开始讲解ECharts的使用，从入门到进阶，从制作单个可视化产品到制作Dashboard，从使用ECharts的色彩主题到自己灵活搭配色彩，结合Python编程语言完成大数据可视化，采用前后端结合的策略带你打造数据产品演示demo，同时介绍了时下流行的文本挖掘技术并通过ECharts可视化展示文本挖掘产出，最后分享了我在学习ECharts可视化过程中的一些思考与经验。

本书阅读对象

本书是一本以ECharts实战为导向的书，适合以下几类阅读对象：

▪ 计算机科学与技术、统计学、数学、大数据、人工智能、数据科学等相关专业的师生；

▪ 对数据可视化、前端开发、数据分析挖掘感兴趣的初学者；

▪ 数据可视化、前端开发和数据分析挖掘等相关领域的从业者；

▪ 转行做数据相关产品和开发的人员。

如何阅读本书

本书一共12章，从逻辑上可分为四个部分。

第一部分（第1～4章）为基础篇，主要介绍ECharts的背景和基础知识，以及如何利用ECharts实现简单的可视化。

▪ 第1章首先介绍了ECharts的概念、发展史、特性，然后通过与同类产品做对比，突出ECharts的优势。

▪ 第2章介绍了ECharts的安装方式、开发工具的选择与推荐，以及如何实现简单的ECharts可视化，最后简单介绍了ECharts官方文档的内容，指导读者使用官方文档，更好地实现ECharts可视化。本章的重点是搭建ECharts的开发环境，为后续学习其他章节提供环境基础。

▪ 第3章介绍ECharts的常用组件，包括标题、提示框、工具栏、图例、时间轴、数据区域缩放、网格、坐标轴、数据系列、全局字体样式等。通过学习这些常用组件，可以了解制作一幅可视化作品的关键部分，为之后的可视化学习打好坚实基础。

▪ 第4章介绍ECharts的各种基础可视化图。通过学习该章内容，我们可以动手实践自己所需的各类可视化图，之后的复杂可视化图都是在此基础上的组合与变形。

第二部分（第5～6章）为进阶篇，主要介绍ECharts的色彩主题，以及如何实现复杂动态可视化。

▪ 第5章介绍ECharts提供的色彩主题，指导大家使用这些色彩主题，并学会使用工具便捷地搭配需要的色彩，以达到需要的色彩展示效果。

▪ 第6章介绍ECharts可视化的优势之一，即带有时间轴的复杂动态可视化。

第三部分（第7～10章）为应用篇，主要介绍如何使用ECharts制作Dashboard，如何使用ECharts开发数据产品demo，以及如何将Python与ECharts结合起来实现大数据可视化。

▪ 第7章介绍制作不同场景的Dashboard，尝试以多图组合的方式呈现数据的魅力。

▪ 第8章介绍如何将Python和ECharts结合，完成大数据可视化。

▪ 第9章从用户需求、产品设计、产品前后端开发、可视化产品展示四个方面讲解可视化产品搭建的全流程，帮助读者掌握开发简单可视化产品demo的能力。

▪ 第10章介绍ECharts可视化在文本挖掘上的应用。

第四部分（第11～12章）为提高篇，主要介绍ECharts可视化的高级用法，并分享了我在实现可视化过程中的经验与思考。

▪ 第11章介绍了一些ECharts的高级用法，从而更好地完成可视化交互设计，让可视化效果更加丰富多彩。内容包括使用富文本标签、数据的异步加载、响应式自适应、事件与行为、三维可视化制作。

▪ 第12章分享了我在实现可视化时积累的一些经验，包括如何选择可视化类型、可视化配色需要注意什么以及追求动态和炫酷效果的可视化是否可行等。

勘误与支持

读者若在阅读本书时发现错误或有建议，可与我联系（wangdawei@hellobi.com）。

本书的代码素材可通过扫描下面的二维码并关注微信公众号“数据科学杂谈”后回复“ECharts”关键词获得。

致谢

在漫长的写作过程中，我得到了许多人的帮助。

感谢Python爱好者社区创始人梁勇、我的好朋友周威和赵亮对本书提出的修改意见。

感谢机械工业出版社华章公司的编辑杨福川和李艺的支持。没有他们的帮助，本书不可能如此顺利地呈现在读者的面前。