① 大數據顯示適合用js圖表插件嗎
適合的，
1、Highcharts
Highcharts 是一個用純 JavaScript 編寫的一個圖表庫， 能夠很簡單便捷的在 Web 網站或是 Web 應用程序添加有交互性的圖表，並且免費提供給個人學習、個人網站和非商業用途使用。
2、Highstock
Highstock 是用純 JavaScript 編寫的股票圖表控制項，可以開發股票走勢或大數據量的時間軸圖表。它包含多個高級導航組件：預設置數據時間范圍，日期選擇器、滾動條、平移、縮放功能。
3、Highmaps
Highmaps 是一款基於 HTML5 的優秀地圖組件。Highmaps 繼承了 Highcharts 簡單易用的特性，利用它可以方便快捷的創建用於展現銷售、選舉結果等其他與地理位置關系密切的交互性地圖圖表。
② javascript jstree 非同步載入 大數據 json格式數據 動態載入
動態載入 那 就是 通過ajax 發出請求 接受 JSON格式的字元串 再轉化成 javascript 識別的JSON 對象
也就是 「${themeList}」 就可以了
前台通過URL 到 服務端 請求數據 服務端（返回的必須是JSON格式的） 返回數據 前台處理就行了
③ jquery.table2excel.js插件導出大數據量時會報網路錯誤
是有限制的， 就跟post和get方法一樣有區別
你可以分批導出，然後後台合成即可。
④ 如何在網頁上實現千萬級別的大數據可視化渲染
藉助Echarts、HighCharts、D3.js等開源的可視化插件,嵌入代碼,開發成插件包。
數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。
概述
數據可視化主要旨在藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這並不就意味著數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。
為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往並不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。
數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。「數據可視化」這條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。
⑤ HTML5怎麼使用JavaScript顯示大數據地圖板塊
1、打開HTML5軟體。
2、點擊文件按鈕。
3、選擇文件使用驅動為JavaScript。
4、點擊創建。
5、將大數據地圖板塊的代碼輸入。
6、點擊運行即可顯示。
⑥ js大數據量如何實現頁面的局部渲染（不是局部刷新）
不知道你所說的「實現局部渲染」是什麼意思，
不就是載入時間太長了?
這里要優化的，肯定是你的js代碼,
比如，盡量減少對document的操作次數(可組裝成一條或幾條記錄後，再將生成的html添加到document,而不是一邊組裝一邊添加)
另外可以對1000多條數據分頁啊！
⑦ 有哪些適應大數據量展示的前端圖表插件
選定（或導入）的數據區域不夠，或數據過多、表格空間視野不夠。如果是前者：點圖表——右鍵——源數據：擴大數據區域。如果是後者：拉大圖表長度（或高度。
⑧ js大數據量如何實現頁面的局部渲染（不是局部刷新）--解決方法
把看到的區域當畫布，創建足夠能展現界面的Dom就夠了。
比如一個屏幕的高度一般是800像素左右，假設一條記錄佔用的高度是20像素，我們只用創建40個對象即可。
接下來就是對這40個對象進行數據填充，通過滾動條調整填充數據的起始下標。
10W條記錄，IE下有些卡
<style type="text/css">
.panel{
overflow:scroll;
width:200px;
height:80%;
}
.panel .scroll{
}
.item{
width:500px;
height:20px;
}
.odd{
background-color:#ccc;
}
.items{
overflow:hidden;
position:absolute;
}
.red{
color:red;
}
.green{
color:green;
}
</style>
<script>
window.console = window.console || { log: function() {} };
function absolutePoint(element) {
var result = [element.offsetLeft, element.offsetTop];
element = element.offsetParent;
while (element) {
result[0] += element.offsetLeft;
result[1] += element.offsetTop;
element = element.offsetParent;
}
return result;
}
function ListView(options){
options = options || {};
var self = this,
$C = function(tagName) { return document.createElement(tagName); }, // 創建節點
p,
height,
item_height, // 項高
view_count, // 可見項條數
parent = options.parent || document.body, // 容器
height, // 面板歷史高度
div_panel = $C("div"),
div_scroll = $C("div"),
div_items = $C("div"),
div_items_list = [$C("div")],
freed = [div_panel, div_scroll, div_items]; // 可釋放的對象
div_panel.className = "panel";
parent.appendChild(div_panel);
div_items.className = "items";
document.body.appendChild(div_items);
div_scroll.className = "scroll";
div_panel.appendChild(div_scroll);
div_panel.onscroll = function() {
doChange();
}
div_panel.onresize = function() {
doChange();
}
div_items_list[0].className = "item";
div_items.appendChild(div_items_list[0]);
div_scroll.style.width = div_items_list[0].clientWidth + "px";
item_height = div_items_list[0].clientHeight;
p = absolutePoint(div_panel);
with(div_items.style) {
left = p[0] + "px";
top = p[1] + "px";
width = div_panel.clientWidth;
height = div_panel.clientHeight;
}
/**
* 界面改變
*/
function doChange() {
if (!item_height) return;
var i, div;
if (height != div_panel.clientHeight) {
height = div_panel.clientHeight;
view_count = parseInt(height / item_height);
for (i = div_items_list.length; i < view_count; i++) {
div = $C("div");
div.className = "item" + (i % 2 == 0 ? "" : " odd");
div_items.appendChild(div);
div_items_list.push(div);
}
for (i = 0; i < div_items_list.length; i++) {
div_items_list[i].style.display = i < view_count ? "" : "none";
}
div_scroll.style.height = div_panel.clientHeight + options.count - view_count + "px";
console.log(["view_count", view_count]);
}
div_items.scrollLeft = div_panel.scrollLeft;
if (!options.ondrawitem) return;
i = Math.min(view_count, div_items_list.length);
while(i--) {
// 重新繪制
options.ondrawitem(i + div_panel.scrollTop, div_items_list[i]);
}
}
doChange();
this.doChange = doChange;
/**
* 釋放Dom對象
*/
this.dispose = function() {
var i = freed.length;
while(i--) {
freed[i].parentNode.removeChild(freed[i]);
}
i = freed.length;
while(i--) {
div_items_list[i].parentNode.removeChild(div_items_list[i]);
}
}
}
function format(template, json) {
if (!json) return template;
return template && template.replace(/\$\{(.+?)\}/g, function() {
return json[arguments[1]];
})
}
window.onload = function() {
var i = 100000, data = new Array(i);
while(i--) {
data[i] = { index: i, random: Math.random(), key: (+new Date()).toString(36) };
}
var listview = new ListView({
count: data.length,
ondrawitem: function(i, div) {
div.innerHTML = format(" <em>${index} </em> <span class=\"red\">${random} </span> <span class=\"green\">${key} </span>", data[i]);
}
});
};
</script>
⑨ 用純Javascript可以做大數據分析嗎
可以，直接用 Node.js 即可。
⑩ 5個常用的大數據可視化分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
4、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。