数据可视化包含三个分支：科学可视化、信息可视化、可视分析。

1、科学可视化主要关注的是三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统。重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染，或许甚至还包括某种动态成分。

2、信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。

3、可视分析学被定义为由可视交互界面为基础的分析推理科学，将图形学、数据挖掘、人机交互等技术融合在一起，形成人脑智能和机器智能优势互补和相互提升。

可视化分析中可视化报表是重中之重，把大量的数据快速的展示出来，并且灵活的进行数据操作，其中操作包括数据的筛选、关联、联动、钻取，文案的查询，替换、样式设置，条件格式的注入实现多色阶、图标集、数据条、重复值，以及公式的插入，跨表联动等。SpreadJS 在解决可视化分析报表中最为突出，下面我们只针对可视化分析中 SpreadJS 所扮演色做探讨。

互联网电商服务业行业，平时会处理大量商业信息和用户信息，客服和数据分析师，是报表主要用户人员。

客服平时每天都会处理大量的工单填报、客诉登记、第三方平台原始数据的导入、统计汇总、审核审批、电签、分发等工作。平时大部分工作信息的载体都是 Excel，每天服务器需要处理海量的文档，由于 Excel 文档本身数据难以提取入库，模板更新时也不方便第一时间分发到操作员处，难以整合到 Web 页面里等问题。

数据分析师需要拿到数据进行汇总，算出各个商品品牌的销售额，最大值、最小值、平均值等，标识出有价值的数据。抓取有效数据，制作成报表给 boss。

针对以上的场景，报表可视化可以总结出以下几个难点：

/t/713716?p=1&fileGuid=QKgTJRrrCD96PXwh) 是国内的MIT开源软件，可以拿来商用。但在我调研时它才刚上线 1、2 个月，并且不像 React 这种有某个大厂来背书，所以不可能拿来用到我们的正式项目里。截止目前已经过去了 1 年，陆续推出了 QQ 群、论坛等交流平台，但仍显薄弱。

是行业标杆。它支持导入包括公式、图表、样式、条件格式在内的绝大部分 Excel 特性（不支持宏）。并且最惊喜的是，它的操作界面是一个完整的 Excel 界面，完全纯 JS 开发的，用 json 进行模板和数据交互。同时 SpreadJS 也有对应的售后支持团队，技术问题可以工作日期间随时电话、论坛交流，相关的资料包括视频、文档、示例、API 手册也都非常丰富，甚至还可以请他们的技术顾问来公司培训。对于像我们这种工期短、开发任务比较繁重的项目组，确实能节约大量的精力，降低了风险。

那么什么是控件？为什么要用控件？

用 Canvas 渲染表格部分，并且只渲染用户看到的部分内容，这就实现了加载 1000 行和加载 100000 行数据速度都很快，性能相差不大的现象。

而 Double buffering 是为了解决连续渲染的连续性体验问题，也可以进一步提升渲染速度。这个名词估计听过的人少，但应该人人都体验过，Double buffering 在图形学里，一般称作双缓冲，实际上的绘图指令是在一个缓冲区完成，这里的绘图非常的快，在绘图指令完成之后，再通过交换指令把完成的图形立即显示在屏幕上，这就避免了出现绘图的不完整，同时效率很高。在游戏里其实很常见，当我们主控的人物在地图上奔跑时，游戏引擎会按照人物移动方向实时加载和渲染地图，这就避免了一次性加载超大地图时那漫长的等待。