目标：让数据说话。
大数据时代的到来以及有效应用，大幅度提升了企业的管理能力、决策科学化与可执行性水平，推动传统决策方式朝着数据驱动转型。可视化数据分析对决策者产生的意义将在事前预测、事中感知以及事后反馈三个大环节上体现出来。
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
深度数据互动可视化，打破单纯的视觉呈现，拥有互动图形用户界面（GUI）的数据可视化。数据呈现不仅是诉说，而是允许用户对所呈现的数据进行挖掘、提取、修正、整合，让可视化称为辅助决策者进行视觉化思考的方式。
我等采石之人,当心怀建造大教堂之愿景！基于此，我们来学习一下ECharts
一：为什么是ECharts
1：开源免费 2：功能丰富 3：用户众多
二：ECharts特点
1：拖拽重计算：整合你所关心的数据。（单量数据修改，3.0版本好像不支持了）
2：数据视图：满足用户对数据的需求。（批量数据修改，对原始数据的操作）
3：动态类型切换：尝试不同类型的图表展现。（同一数据的不同解析）
4：值域漫游：聚焦到你所关心的数值上。（聚焦到数值上）
5：数据区域缩放：聚焦到你所关心的数据上。（聚焦到区域上）
6：多图联动：更友好的关联数据分析。
7：百搭时间轴：时间维度的拓展。（可与任意图标搭配使用）
8：大规模散点：展示大数据的魅力。（性能比较好）
9：力导向布局：复杂关系的数据最美呈现。（关系数据）
10：动态数据添加：实时展现数据变化。
11：多维度图例开关：切换你所关系的数据系列。
12：多维度图标分析：展现更具有内涵的统计图表。
13：混搭：用最佳的组合方式展现独特数据。
14：特效：吸引眼球的能力。
三：官网的使用
2：案例
3：历史版本文档