{"id":26282940,"url":"https://github.com/rasrea/dataviz","last_synced_at":"2025-08-05T02:06:00.234Z","repository":{"id":281449692,"uuid":"945312706","full_name":"Rasrea/DataViz","owner":"Rasrea","description":"这是一个基于Java和Spring Boot的可视化项目，旨在帮助（新手）开发者掌握前后端分离的开发模式。在项目中，用户可以上传数据文件，进行数据预处理，并通过前端的图表模块展示数据。项目涉及Spring Boot的API设计，数据的前后端交互，数据的处理与可视化展示，并且使用了Echarts图表进行数据展示。","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-04-19T09:40:40.000Z","size":7119,"stargazers_count":8,"open_issues_count":0,"forks_count":1,"subscribers_count":1,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-04-19T15:39:08.718Z","etag":null,"topics":["data-analysis","data-visualization","spring-boot"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Java","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/Rasrea.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":"CONTRIBUTING.md","funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null}},"created_at":"2025-03-09T05:51:36.000Z","updated_at":"2025-04-19T09:40:44.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-03-29T10:21:00.442Z","dependency_job_id":"3a21141d-9ae8-43c8-abe8-69132c1ab9c8","html_url":"https://github.com/Rasrea/DataViz","commit_stats":null,"previous_names":["rasrea/dataviz"],"tags_count":2,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/Rasrea/DataViz","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Rasrea%2FDataViz","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Rasrea%2FDataViz/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Rasrea%2FDataViz/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Rasrea%2FDataViz/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/Rasrea","download_url":"https://codeload.github.com/Rasrea/DataViz/tar.gz/refs/heads/master","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Rasrea%2FDataViz/sbom","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":268820501,"owners_count":24312402,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","status":"online","status_checked_at":"2025-08-05T02:00:12.334Z","response_time":2576,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["data-analysis","data-visualization","spring-boot"],"created_at":"2025-03-14T17:16:04.386Z","updated_at":"2025-08-05T02:06:00.216Z","avatar_url":"https://github.com/Rasrea.png","language":"Java","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# DataViz - 数据可视化平台\n\n## 📌 项目简介\nDataViz 是一个基于 `Spring Boot` 和`前端技术`的可视化数据平台，旨在提供用户友好的数据处理和可视化功能。用户可以上传 CSV 或 Excel 文件，对数据进行预处理，并通过交互式图表进行可视化分析。\n\n## 🛠 技术栈\n- **⚙️ 后端**：Spring Boot、Java、MySQL(8.x)\n- **🎨 前端**：HTML、CSS、JavaScript（ECharts）\n- **📊 数据处理**：Python（Pandas）\n\n## 🌐 1. 网站入口\n打开浏览器，输入网站地址，即可进入 DataViz 首页。首页展示了项目的主要功能和简介，帮助用户快速了解平台(“模型构建” 我打算以后学习机器学习的时候再补上😉)。\n\n![网站入口](images/DataViz.png)\n\n## 📂 2. 上传文件\n\n在“上传文件”页面，用户可以选择以下方式导入数据：\n\n### 1️⃣ 上传本地文件（CSV / Excel）\n- 📎 点击 **“选择文件”** 按钮，上传本地的 `.csv` 或 `.xlsx` 文件。\n- ⬆️ 在选择框中双击文件，即可完成文件上传并自动加载数据。\n- ✅ 支持Excel sheetNames。\n\n### 2️⃣ 使用系统样本数据\n- 📊 若没有准备数据，可以直接选择系统内置的样本数据。\n- ✅ 样本数据来源于 **Python 爬虫采集**，可参考：[爬虫项目源码](https://github.com/Rasrea/python-spider)。\n\n### 3️⃣ 从 MySQL 数据库导入\n- 🛢️ 支持通过配置数据库连接，从 MySQL 数据库中导入数据。\n- ⚙️ 用户可在设置中填写数据库连接信息（地址、用户名、密码、表名等），系统将自动读取并展示目标表中的数据。\n\n\n![上传文件](images/upload.png)\n\n## ✏️ 3. 数据预处理（检查与描述）\n在数据预处理页面，系统会自动分析你的数据列类型，并提供可视化标识：\n- **📘 数字列**：以 **蓝色** 显示。\n- **📗 日期列**：以 **绿色** 显示（需手动确认）。\n- **🖤 文本列**：以 **黑色** 显示。\n- **🔴 丢失数据**：以 **红色** 单元格显示，表示需要修复的数据。\n\n✅ **修改与预处理**：\n- 🔍 点击 **列名**，修改数据类型或进行预处理。\n- 🛠 在 **“可选列类型”** 中选择系统推测的合适类型。\n- 💾 进行必要调整后，点击 **“提交”** 按钮，确保修改生效。\n\n###### 主页面\n![数据预处理](images/check.png)\n\n###### 🔨 处理前\n![操作页面](images/operation.png)\n\n###### 🔨 处理后\n![操作页面](images/afterOperation.png)\n\n## 📊 4. 可视化数据\n📌 可视化数据——让数据一目了然！\n\n作为本项目的核心功能之一，我正在持续优化和拓展 数据可视化 模块，以提供更加直观、生动的数据分析体验。\n\n🎨 目前支持的图表类型：\n\n**📊 多数据列可视化**  \n✅ **折线图** ：用于展示数据的趋势变化，适合时间序列数据。    \n✅ **散点图** ：适用于数据分布和相关性分析，揭示变量之间的关系。    \n✅ **条形图** ：清晰对比不同类别的数据，适合分类数据的比较。  \n\n**🟠 单数据列可视化**  \n✅ **饼图** ：通过圆形扇区展示各部分占整体的比例关系。   \n✅ **玫瑰图** ：饼图的变体，可在`饼图`的**详细优化**中查看。  \n✅ **词云图** ：以词频大小为依据，通过字体大小直观展示关键词的重要程度。  \n\n持续更新中...\n\n![可视化数据](images/visualize.png)\n\n## 🏗️ 5. 项目结构\n\n```\n📂 src\n├── 📂 config              # ⚙️ 存放配置文件（JSON配置等）  \n├── 📂 controller          # 🎮 处理前端请求的控制器类  \n├── 📂 enums               # 🔢 存放枚举类（如数据列策略名）  \n├── 📂 interfaces          # 🔌 定义文件处理相关的接口类  \n├── 📂 model               # 🏗️ 数据模型类，定义数据结构  \n├── 📂 server              # 🖥️ 业务逻辑处理的服务类  \n├── 📜 MyApplication.java  # 🚀 Spring Boot 启动类\n\n📂 resources\n├── 📂 python-script       # 🐍 Python 脚本，进行数据预处理与可视化  \n├── 📂 sampleData          # 📊 系统自带的样本数据  \n├── 📂 static              # 🎨 前端静态资源（HTML、CSS、JavaScript）  \n├── 📜 application.yml     # ⚙️ Spring Boot 配置文件  \n``` \n\n## 🎯 6. 未来规划\n- 🚀 **完善数据可视化功能**，增加多种图表类型。\n- 🎨 **优化用户体验**，提升页面交互效果。\n- 🔄 **支持更多数据格式**，如 JSON、SQL 数据库导入。\n\n## 💻 7. 本地运行指南\n### ⚙️ 环境要求\n- ☕ JDK 17 及以上\n- 🗄 MySQL 数据库\n- 📦 Maven 进行依赖管理\n- 🐍 Python 用于数据处理\n\n### 🚀 启动步骤\n1. **📥 克隆项目** \u003cbr\u003e\n   ```bash\n   git clone https://github.com/Rasrea/DataViz.git\n   cd DataViz\n   ```\n2. **⚙️ 配置数据库** \u003cbr\u003e\n   如需使用数据库数据，可直接在**上传数据**页面添加配置。\n3. **🔧 运行后端** \u003cbr\u003e\n   ```bash\n   mvn spring-boot:run\n   ```\n4. **🌍 启动服务器** \u003cbr\u003e\n   进入 `com.lucky.data_visual`，使用 IDE 或 VS Code 运行 `MyApplication.java`。\n5. **🌐 访问网站** \u003cbr\u003e\n   打开浏览器，访问 `http://localhost:63342/data-visual/static/DataViz.html` （因配置而异，可直接在项目中打开**DataViz.html**）。\n\n## 🤝 8. 贡献指南\n欢迎贡献代码！请提交 Pull Request，或者在 Issues 反馈 Bug 和建议。作为一名水大学生，我会尽快回复🤥。\n\n## 📜 9. 许可证\n本项目遵循 MIT 许可证，详细信息请查看 LICENSE 文件。\n\n\u003e *注：由于在准备考研，因此本项目暂时停更（2025-06）。*","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Frasrea%2Fdataviz","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Frasrea%2Fdataviz","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Frasrea%2Fdataviz/lists"}