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 📊✨
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00

