DataRoom开源大屏设计器:零代码构建专业数据可视化平台
想要构建炫酷的数据大屏却苦于编程门槛高?DataRoom开源大屏设计器为你带来革命性的解决方案!🎯 这款基于SpringBoot和Vue技术栈的开源工具,让任何人都能通过拖拽式设计轻松创建专业级数据可视化大屏。无论你是业务人员、数据分析师还是企业管理者,都能在零代码的情况下快速上手,实现从数据到洞察的完美转化。
🚀 核心功能亮点:为什么选择DataRoom?
拖拽式设计:所见即所得的操作体验
DataRoom采用直观的可视化编辑器,让你像搭积木一样构建数据大屏。从左侧丰富的组件库中选择需要的图表类型,直接拖入画布即可完成布局配置。
DataRoom可视化设计界面,支持组件拖拽和实时配置调整,实现零代码大屏构建
多数据源支持:连接你的所有数据
支持MySQL、Oracle、PostgreSQL等主流数据库,还能接入JSON文件、HTTP接口数据源。对于复杂的业务逻辑,还提供Groovy脚本处理能力,满足各种数据场景需求。
丰富组件库:30+专业图表任你选
内置折线图、柱状图、饼图、雷达图等30多种可视化组件,覆盖绝大多数数据分析需求。
📊 大屏设计全流程:从零到一的完整指南
第一步:数据源配置
进入数据源管理页面,轻松配置各类数据库连接。无论是本地数据库还是云端数据服务,DataRoom都能完美对接。
第二步:拖拽式布局设计
创建新的大屏项目后,从左侧组件库选择需要的图表拖入画布,实时调整位置和大小,整个过程无需编写任何代码。
第三步:实时预览与部署
设计完成后,一键预览查看效果,支持导出HTML静态文件部署到任何服务器环境。
💡 实际应用场景:DataRoom能为你做什么?
企业数据监控大屏
构建实时业务监控面板,直观展示关键业务指标和系统运行状态。
DataRoom构建的企业级数据监控大屏,支持多维度数据展示和实时更新
智慧园区管理平台
集成3D模型与数据图表,打造沉浸式园区监控体验。
🎯 技术优势:专业能力轻松获取
零代码门槛
无需编程基础,通过可视化操作就能创建专业级数据大屏。
多端适配支持
设计的大屏支持PC端和移动端H5适配,确保在各种设备上都能获得最佳观看体验。
开源免费使用
完全开源免费,代码透明,可自由定制和扩展功能。
📁 项目结构与资源
核心目录说明
DataRoom/dataroom-server/- 后端SpringBoot数据服务DataRoom/data-room-ui/- 前端Vue可视化界面data-room-ui/packages/dashBoard/- 大屏设计器核心模块data-room-ui/packages/components/- 可视化组件库
学习与开发资源
- 项目文档:
DataRoom/doc/ - 组件示例:
data-room-ui/example/ - 开发规范:
data-room-ui/开发规范.md
🎉 开始你的数据可视化之旅
快速开始指南
-
获取项目源码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DataRoom -
配置数据库环境
-
启动前后端服务
-
开始你的大屏设计
DataRoom开源大屏设计器正在重新定义数据可视化的可能性。无论你是想要快速构建业务看板,还是需要开发复杂的数据监控系统,DataRoom都能为你提供强大的支持。立即开始你的数据可视化之旅,用零代码的方式构建属于你的专业大屏!
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
