现如今大数据已无所不在，并且正被越来越广泛的被应用到历史、政治、科学、经济、商业甚至渗透到我们生活的方方面面中，获取的渠道也越来越便利。
今天我们就来聊一聊“大屏应用”，说到大屏就一定要聊到数据可视化，现如今，数据可视化由于数据分析的火热也变得火热起来，不过数据可视化并不是一个新技术，可视化数据就是用可视化的方式展现的数据。而数据大屏作为大数据展示媒介的一种，广泛运用于各种展示厅、会展、发布会及各种狂欢节中，其中不乏一些通用的处理方案：阿里的DataV、百度的Suger、腾讯RayData等等。
随着物联网、5G等各种跟连接有关的技术的出现与发展，每个人手中掌握的数据量都呈指数级增长，光看这些数是看不过来也看不懂的，“数据可视化”就是一种简化，让艰难的数据理解过程，变成——看颜色，辨长短，分高低。从而大大缩短理解数据所需的时间。
因公司的自研产品涉及到BI模块，因此数据大屏展示的需求孕育而生（数据大屏需求已经完成）。
下面是本人针对这个数据大屏需求前期做的一些探索实践，数据也是mock的
图表选择
六种基本图表涵盖了大部分图表使用场景，也是做数据可视化最常用的图表类型：
- 柱状图 用来反映分类项目之间的比较；
- 饼图 用来反映构成，即部分占总体的比例；
- 折线图 用来反映随时间变化的趋势；
- 条形图 用来反映分类项目之间的比较；
- 散点图 用来反映相关性或分布关系；
- 地图 用来反映区域之间的分类比较。
基本图表类型都有通用的样式，不过多的展开讲解。我们更多的考虑如何选择常用图表来呈现数据，达到数据可视化的目标。基本方法：明确目标 —> 选择图形 —> 梳理维度 —> 突出关键信息。
数据请求推送
当信息一旦准备就绪，我们就需要从服务器获取它们。这里我们需要一种基于推送的方法，例如 WebSocket 协议、轮询、服务器推送事件（SSE）以及最近的 HTTP2 服务器推送。这里我们简单比较一下 WebSocket 与轮询。
轮询需要客户端定时向服务器发送ajax请求，服务器接到请求后返回响应信息。这就需要大量的占据服务器资源。同时在HTTP1.x协议中也存在一些比如线头阻塞、头部冗余等问题。所以这种方案直接pass了。
再来说说 WebSocket，建立在 TCP 协议之上，数据格式比较轻量，性能开销小，通信高效，可以发送文本，也可以发送二进制数据。同时它还没有同源限制，客户端可以与任意服务器通信。还有一点 WebSocket 通常不使用 XMLHttpRequest，因此，当我们每次需要从服务器获取更多的信息时，无需发送头部数据。反过来说，这又减少了数据发送到服务器时需要付出的高昂的数据负载代价。对于数据大屏需要实时获取数据，这无疑是最高效的。
多点使用例子，多点看别人的模块