如何零代码打造专业数据大屏?DataRoom开源可视化神器全攻略 🚀
DataRoom是一款基于SpringBoot、MyBatisPlus、ElementUI和G2Plot构建的开源大屏设计器,无需复杂编程即可实现企业级数据可视化。支持MySQL/Oracle等多数据源接入,提供拖拽式设计界面和40+图表组件,让数据展示更直观、更专业。
📊 5大核心功能,满足企业级可视化需求
1️⃣ 拖拽式大屏设计,零基础也能上手
DataRoom提供直观的可视化编辑器,通过简单拖拽即可完成大屏布局设计。内置丰富的模板库,涵盖监控指挥、业务分析、营销数据等10+场景,小白也能快速制作专业级数据大屏。
DataRoom拖拽式设计器界面,支持组件自由布局与实时预览
2️⃣ 全类型数据源接入,数据整合更灵活
支持MySQL、Oracle、PostgreSQL等传统数据库,同时兼容JSON文件、HTTP接口和Groovy脚本数据集。通过DataRoom/dataroom-core/src/main/java核心模块实现高效数据处理,满足复杂业务场景需求。
3️⃣ 40+可视化图表,数据展示更生动
内置折线图、柱状图、饼图等基础图表,以及漏斗图、雷达图、桑基图等高级可视化组件。通过DataRoom/data-room-ui/packages/components/G2Plots模块提供丰富的图表样式,支持自定义配色与交互效果。
4️⃣ 一站式资源管理,设计素材更丰富
提供图片、边框、装饰元素等资源上传功能,用户可自定义设计素材库。通过DataRoom/data-room-ui/packages/assets管理静态资源,让大屏设计更具个性化。
DataRoom资源库管理界面,支持多类型素材上传与分类管理
5️⃣ 多终端适配,大屏展示更灵活
支持PC端、大屏显示器及H5移动端适配,通过DataRoom/data-room-ui/packages/h5DashBoard模块实现响应式设计,数据展示不受设备限制。
⚡ 3步快速上手,10分钟搭建数据大屏
1️⃣ 环境准备
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DataRoom
cd DataRoom
2️⃣ 一键启动服务
# 后端服务启动
cd dataroom-server && mvn spring-boot:run
# 前端界面启动
cd data-room-ui && npm install && npm run serve
3️⃣ 开始设计大屏
访问http://localhost:8080进入设计平台,新建大屏项目后即可开始拖拽组件、配置数据源,实时预览效果。
📈 企业级应用场景
🔍 实时监控大屏
通过实时数据接入功能,构建生产监控、系统运维等实时监控大屏,异常数据自动预警。
📉 业务分析看板
整合多系统业务数据,生成销售分析、用户画像等决策支持看板,助力管理层精准决策。
🛠️ 技术架构与扩展能力
DataRoom采用前后端分离架构,后端基于SpringBoot提供RESTful API,前端使用Vue.js构建响应式界面。核心代码位于dataroom-core模块,支持插件化扩展,可通过自定义组件满足特定业务需求。
🌟 为什么选择DataRoom?
✅ 开源免费,无商业授权限制
✅ 零代码设计,降低技术门槛
✅ 多数据源支持,整合企业数据资产
✅ 丰富图表组件,满足多样化展示需求
✅ 活跃社区支持,持续功能迭代
立即访问项目仓库,开启你的数据可视化之旅:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DataRoom
官方文档:DataRoom/doc
前端组件源码:data-room-ui/packages/components
让数据说话,用可视化驱动决策!DataRoom助你轻松构建专业数据大屏,释放数据价值 📊✨
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00

