前言
无论是对整个社会进行建模，或是对特定用户进行分析，数据都是不可或缺的一环。这次的前端早早聊针对数据可视化进行开展，对一些现有的可视化方案，以及可视化框架背后的实现进行了介绍。
什么是可视化
数据可视化是基于人眼的视觉感知和人脑的智能认知，综合运用计算机图形学、计算机视觉、人机交互和认知心理学等领域的技术，将抽象的数据转化为直观可见的图形图像以增强人类感知、帮助人们更有效地完成任务的工具。
数据可视化是跨很多领域的科学，与许多学科都交叉，例如数据仓储、统计、数据挖掘、计算机图形学、计算机视觉、人机交互、美术设计等。因为可视化是面向用户设计的，人始终是其中最重要的一环。
例如可视化的搭建工具，以前建站需要自己一点一点的写代码，但是现如今的图形化建站工具已经泛滥到只要搜一下就可以找到一大堆。现如今所需要的可视化构建工具也已经到了智能化的时代，例如可以通过你所给出的数据智能化地推荐合理的图表，例如适合饼图还是扇形图等。
为什么要做数据可视化
在这里菜鸟的讲师提出了一个新词——数字孪⽣，数字孪生是指充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、 多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。 数字孪⽣是⼀一种超越现实的概念，可以被视为⼀一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
大家知道，菜鸟主要是负责物流方面的。对于菜鸟团队来说，数据可视化之后就可以对包裹进行精确的跟踪，获得包裹的生命周期，给用户带来更佳的体验。例如从一个地点运输到了下一个地点，用户需要的是实时的更新数据。那么如何高效的录入数据，成为了一个需要解决的痛点。因此菜鸟团队自研了适用于不同特点的数据录入设备，以及扫码取货的装置，实现了高效率，低能效的数据录入。
同时，针对不同的场景，设计了不同的设备，真的可以说物有所值，物尽其用。抱着好奇的态度我也去淘宝搜索了一下PDA，发现市面上大多是以安卓为底层，魔改的扫码枪，并且价格不菲。与此相比，菜鸟PDA则更吸引人，更能让用户用得安心。
作为源头的数据问题解决了之后，接下来需要做的就是可视化平台的搭建。
数字孪生，就是搭建一个由真实场景复刻过来的可视化平台，将数据分仓，分层，解决了设计与管理之间的鸿沟。
从而实现了数字化的管理，实时的管理，以及通过精准的数据对未来进行预测。数字化之后，我们就可以对数据进行记录，根据统计规律来调整出最优的方案，从而节省开销，提供效率。例如如果大部分员工都在某个环节耽误很多的时间，系统就可以预测处在这个地方可能存在可以优化效率的地方。通过这样的方法，即可以轻松的查漏补缺。另外，员工的绩效也可以更细化的衡量出来。例如通过对员工的实时检测，就可以知道这个员工是不是在该工作的时候偷懒什么的。
如何适用一个现有的轮子来进行可视化的搭建
目前市面上已经有了许多的轮子，例如AntV的G2可视化引擎、G2Plot这样的开箱即用的图表库、Graphin、G6图引擎、F2移动可视化等等。
G2是一个功能强大的引擎，高度可视化，高度可扩展，使用G2可以画出你想要的图表，但是对于没有经验的同学来说上手肯定也是不容易的。
但是G2Plot作为一个开箱即用的图表库，可以不用会图形学的知识，就简简单单的将需要的参数填进去，然后就可以得到好用的各种图了，例如折线图、柱状图、饼图等等。
从此以后搭建图表只需套用代码，可以说大大地降低用户使用可视化的成本。
实现可视化库的道路上有什么样的问题
可视化实现好了之后，还有许许多多的体验问题。例如数据标签遮挡、数据条太细、数据标签遮挡、缩略图标签遮挡等等。
这样的问题是很容易发生的，而且是非常影响用户体验的。例如产品不可控、可视化定制能力不足、图表体验问题等。
如果我们使用的服务是是社区驱动的，那么如果你发现功能异常之后，如果你不是核心开发者，就需要先提交PR，再等开发者将你的PR merge到分支里面去。这样的时间要求很急的情况下，就没有办法满足需求。这样的情况下，只有自己fork下来，单独维护一条分支。
定制能力，是可视化图表的一个巨大加分项。不管是想要定制一个特别的功能，还是定制一个特殊的图表，如果没有一个通用的接口，那么在需要创建一个新功能的时候的难度无疑是让人难以接受的。
除此之外，图表还具有数据的动态性和不确定性问题。这个数据可多可少，不同的用户对于数据的权限也不一样，数据的动态性便是如此。如果存在一个特别大的数据，那么坐标系的横竖坐标应该怎么选择区间大小等等，都成了需要体验才可以得到的问题。
阿里是这样去解决这些问题的。首先，在库的选择上，他们没有选择去使用不可控的社区驱动的库，而是选择去自研。自研，可以让开发者们根据自己的需求，掌握开发节奏。其次，为了对扩展能力有良好的支持，阿里的G2基于图形语法，提供灵活且自定义的API，可以通过组合等方式满足业务定制化的需求。另外，上面说过图表是很不可控的，数据多少，数据分散程度，都会对图表的体验产生不同的影响。阿里提供了G2Plot项目，它专注于体验，解决了不同数据情况下的图表体验问题。
阿里对于G2Plot的口号是一图一打磨，旨为打造一个细节完备，适用性高的通用图表；而G2是没有被约束手脚的图表库；G则是作为一个渲染引擎，一点约束都没有的，可以定制任何想要的图表。功能分层，易用性分层，让使用更加的容易。从而解决了，或者预防了可能出现的体验上的问题。
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