选好可视化
“一图胜千言”，是最直观的数据可视化魅力。以图表来传达和沟通信息，其效率远超枯燥乏味的数据表达。
有需求就有市场。数据可视化崭露头角后，各个厂商出备的产品、解决方案，开发者自研的可视化工具、操作平台都如雨后春笋般冒了出来。
受众不同，个人的选择就会不同；需求不同，特色的选择就会不同。但选择繁多，很多开发者和企业就会头疼：有数据可视化的需求，但工具到底该如何选择？
AntV-G2是阿里巴巴2018年推出的开源项目，是一套基于可视化编码的图形语法，具有高度的易用性和扩展性。无需关注繁琐的实现细节，一条语句即可构建出各种各样的可交互统计图表。它具备以下特性：
- 简单、易用：从数据出发，仅需几行代码就能轻松获得想要的图表展示效果
- 完备的可视化编码：以数据驱动，提供从数据到图形的完整映射
- 强大的扩展能力：任何图表，都可以基于图形语法灵活绘制，满足无限创意
作为一个非常全面的图表库，AntV G2库有折线图、柱状图、条形图、雷达图、箱体图、面积图、饼图、热力图、仪表盘… …几乎满足了所有基本的图表类需求。
另外，G2还是一个使用WebGL/canvas技术实现的基础图表库，因此既可以在原生js环境下使用，也可以使用任意的js框架。基于G2封装的组件框架有BizCharts和Viser，所以如果使用angular、react、vue的话可以直接使用其封装的组件，和自行动手封装G2组件是一样的效果。
G2的构成
一个可视化框架需要四部分：
- 数据处理模块，对数据进行加工的模块，包括一些数据处理方法。例如：合并、分组、排序、过滤、计算统计信息等
- 图形映射模块，将数据映射到图形视觉通道的过程。例如：将数据映射成颜色、位置、大小等
- 图形展示模块，决定使用何种图形来展示数据，点、线、面等图形标记
- 辅助信息模块，用于说明视觉通道跟数据的映射关系，例如：坐标轴、图例、辅助文本等
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在数据处理模块上，dataSet主要通过state状态管理多个dataview视图，实现多图联动，或者关联视图。dataView则是对应的是每一个数据源，通过connector来接入不同类型的数据，通过tranform进行数据的转换或者过滤。最后输出我们理想的数据，dataSet是与g2分离的，需要用到的时候可以加载；
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在图形映射模块上，度量 Scale，是数据空间到图形空间的转换桥梁，负责原始数据到 [0, 1] 区间数值的相互转换工作，从原始数据到 [0, 1] 区间的转换我们称之为归一化操作。我们可以通过chart.source或者chart.scale('field', defs)来实现列定义，我们可以在这对数据进行起别名，更换显示类型（time，cat类型等）；
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辅助信息，就是标记数据，方便理解数据；
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图形展示chart图表是一个大画布，可以有多个view视图，geom则是数据映射的图形标识，就是指的点，线，面，通过对其操作，从而展示图形。
大体步骤如下：
G2 经典新生
目前AntV-G2已更新到3.4版本。通过这次升级，G2往经典的“图形语法”理论注入了新的生命，为大家带来“交互语法” — 一套简洁高效的交互式可视化解决方案。同时，G2的底层渲染进行了升级，实现 SVG 和 Canvas 自由切换。
简洁灵活的交互语法
G2将经典的图形语法理论扩展为“交互语法”，一方面开放 220+ 种交互事件，支持定制最小粒度的图表元素交互，另一方面封装了各类复杂的、常用的交互场景，使丰富灵活的图表交互仅需一行代码实现。
渲染引擎自由切换
G2的绘图引擎开始支持 SVG 和 Canvas 双引擎，以适应更多业务场景。并在拾取、动画管线、碰撞检测等方面进行了优化，G2的绘图能力变得更自由、更流畅。
两种引擎在不同场景的性能对比
256+58的试炼
通过256 plots计划和58+业务模板计划，来向用户提供更丰富的场景，也由此检验G2图表的数据表达能力。
- 通过256 plots计划，G2挑战了d3.js、R语言社区等经典图表绘制，检验并刺激了G2框架图形能力的更新。
- 58+业务模板源自真实的业务，由基础的线、柱、饼图表改造而起，进而辐射到分面、迷你图等更复杂的场景，能更好的帮助用户找到理想的可视化解决方案。
DataV数据可视化
AntV-G2功能虽然强大，但对于需要开箱即用、直接适用业务的企业而言，距离可视化还缺少一个成熟的产品。幸运的是，阿里云.DataV数据可视化完美承担了这样的一个角色。DataV只需通过拖拽式的操作，使用数据连接、可视化组件库、行业设计模板库、多终端适配与发布运维于等功能，就能让非专业的人员快速地将数据价值通过视觉来传达。
DataV具有丰富的图表库，并外接有国内两大第三方图表组件库——Echarts和今日的主角：AntV-G2。在强大的图表库支持下，DataV可以制作出丰富多样的可视化页面，随心所欲自由搭配图表来做组合。
本文作者：数据智能小二
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