为您精心挑选和整理了一系列在 GitHub 上广受好评的数据可视化大屏开源项目。这些项目覆盖了不同的技术栈(Vue、React、ECharts、D3.js等),适合从初学者到资深开发者不同层次的需求。
我将它们分为以下几类,方便您选择:
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基于 ECharts 的完整解决方案(推荐入门和快速开发)
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基于 React 生态的优秀项目
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基于 Vue 生态的优秀项目
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具有特色的其他项目
1. 基于 ECharts 的完整解决方案(推荐入门和快速开发)
这类项目通常提供了丰富的组件和配置项,开箱即用,非常适合快速搭建和定制。
Apache ECharts 本身
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简介:虽然不是直接的大屏项目,但它是绝大多数国内数据大屏的底层绘图库。功能强大,图表类型丰富,文档和社区都非常完善。
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技术栈:纯 JavaScript
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GitHub: GitHub - apache/echarts: Apache ECharts is a powerful, interactive charting and data visualization library for browser
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特点:所有大屏项目的基石,必须了解。
DataV
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简介:阿里云官方出品的大屏组件库,虽然其核心企业版是收费的,但其提供的设计理念和部分开源组件非常有参考价值。有时会放出一些免费的示例或基础组件。
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技术栈:Vue + ECharts
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GitHub:
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官方主仓库(更多是演示和介绍):DataV-Team · GitHub
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可以搜索
datav
找到一些社区开源的相关项目。
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特点:设计专业,效果炫酷,是行业标杆。可以参考其UI设计。
DataEase
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简介:一个非常强大的开源数据可视化分析工具,它不仅可以做大屏,更是一个完整的 BI 平台。支持拖拽式报表设计、多种数据源连接。
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技术栈:Vue + Spring Boot
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GitHub: GitHub - dataease/dataease: 🔥 人人可用的开源 BI 工具,数据可视化神器。An open-source BI tool alternative to Tableau.
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特点:功能极其完整,不止于大屏。如果你需要的是一个项目既能做日常报表又能做大屏,这是最好的选择之一。活跃度高,文档完善。
2. 基于 React 生态的优秀项目
大屏数据展示模板 (React)
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简介:一个非常经典的基于 React 和 ECharts 的大屏项目模板,结构清晰,代码易懂,非常适合学习和作为二次开发的基础。
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技术栈:React + ECharts + Hooks
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GitHub: GitHub - DataV-Team/DataV-React: React数据可视化组件库(类似阿里DataV,大屏数据展示),提供SVG的边框及装饰、图表、水位图、飞线图等组件,简单易用,长期更新 (注意:此非官方DataV,但项目质量很高)
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特点:社区热门,Stars 数多,入门 React 大屏的首选。
spaas-platform
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简介:一个低代码平台,包含了大屏设计器功能。可以让你通过拖拽的方式配置大屏。
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技术栈:React + Ant Design + ECharts
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GitHub: https://github.com/guozhaolong/spaas-platform
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特点:提供了在线设计器功能,交互体验好,适合想要实现可视化搭建的场景。
3. 基于 Vue 生态的优秀项目
vue-big-screen
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简介:一个使用 Vue3、TypeScript、ECharts 构建的跨端大屏项目模板。提供了详细的开发文档和教程,对新手非常友好。
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技术栈:Vue3 + TypeScript + Vite + ECharts
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GitHub: https://github.com/Mmdapl/vue-big-screen
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特点:技术栈现代,代码规范,有详细文档和视频教程,强烈推荐学习。
DataVision
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简介:一个仿照 DataV 的免费开源大屏项目,旨在提供类似 DataV 的体验。提供了边框、装饰、图表等大量组件。
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技术栈:Vue2/ECharts
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GitHub: GitHub - DataV-Team/DataV: Vue数据可视化组件库(类似阿里DataV,大屏数据展示),提供SVG的边框及装饰、图表、水位图、飞线图等组件,简单易用,长期更新(React版已发布) (注意:此仓库也叫 DataV,但不是阿里云官方的)
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特点:组件丰富,效果接近商用大屏,是 Vue2 技术栈下的一个不错选择。
big-screen-vue-drag
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简介:一个支持自由拖拽、缩放的 Vue 大屏项目。适合需要灵活布局、自定义组件位置的场景。
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技术栈:Vue2/Vue3
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GitHub: 可以搜索
big-screen-vue-drag
或vue-drag-dashboard
等关键词找到相关项目,例如 https://github.com/gouzil/vue3-drag-dashboard -
特点:支持拖拽布局,交互性强。
4. 具有特色的其他项目
D3.js
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简介:与 ECharts 相比,D3.js 提供了极致的灵活性,你可以创造任何你能想象到的可视化效果,但学习成本较高。许多顶级炫酷的可视化作品都基于 D3。
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技术栈:纯 JavaScript
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GitHub: GitHub - d3/d3: Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. :bar_chart::chart_with_upwards_trend::tada:
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特点:自由度极高,是数据可视化专家的利器。适合制作高度定制化的特殊图表。
Plotly (Dash)
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简介:Plotly 是一个强大的开源图形库,其 Dash 框架允许你只用 Python(或 R)就能构建交互式的数据分析 WEB 应用和精美大屏。
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技术栈:Python (Dash) / JavaScript (Plotly.js)
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GitHub: GitHub - plotly/plotly.py: The interactive graphing library for Python :sparkles: 和 GitHub - plotly/dash: Data Apps & Dashboards for Python. No JavaScript Required.
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特点:Python 全栈开发者的福音,无需深入前端技术即可构建复杂大屏。
如何选择?—— 选择建议
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新手入门/快速交付:
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首选 基于 ECharts 的 Vue 或 React 模板,例如
vue-big-screen
或大屏数据展示模板 (React)
。它们结构清晰,能让你快速上手和理解大屏开发的全流程。
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需要完整 BI 平台:
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直接选择 DataEase。它节省了你从零搭建报表系统、数据源管理、权限控制等复杂功能的工作量。
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技术栈偏好:
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前端团队擅长 Vue -> 选择
vue-big-screen
或DataVision
。 -
前端团队擅长 React -> 选择
大屏数据展示模板 (React)
或spaas-platform
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团队主要是 Python 后端 -> 强烈推荐研究 Plotly Dash。
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追求极致自定义和炫酷效果:
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在熟练掌握基础库后,可以深入研究 D3.js,它能让你的作品脱颖而出。
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需要可视化搭建(低代码):
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参考
spaas-platform
的实现思路,或者寻找更多带有drag
(拖拽)、builder
(构建器)关键词的项目。
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注意事项
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性能:大屏项目常需要全屏展示,且图表数据量大,要特别注意代码优化、图表实例的销毁、防抖节流等性能问题。
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适配:大屏分辨率各异(常为超宽屏),需要使用
scale
或vw/vh
等方案进行适配,确保在不同屏幕下都能正常显示。 -
数据更新:使用 WebSocket 进行数据实时推送,是数据大屏的常见需求。
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安全:如果是开源项目,部署时请注意不要将敏感数据(如数据库密码、API密钥)硬编码在代码中。
希望这份列表能帮助您找到最适合的开源项目!祝您开发顺利!
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