為您精心挑選和整理了一系列在 GitHub 上廣受好評的數據可視化大屏開源項目。這些項目覆蓋了不同的技術棧（Vue、React、ECharts、D3.js等），適合從初學者到資深開發者不同層次的需求。

我將它們分為以下幾類，方便您選擇：

1. 基于 ECharts 的完整解決方案（推薦入門和快速開發）

2. 基于 React 生態的優秀項目

3. 基于 Vue 生態的優秀項目

4. 具有特色的其他項目

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1. 基于 ECharts 的完整解決方案（推薦入門和快速開發）

這類項目通常提供了豐富的組件和配置項，開箱即用，非常適合快速搭建和定制。

Apache ECharts 本身

• 簡介：雖然不是直接的大屏項目，但它是絕大多數國內數據大屏的底層繪圖庫。功能強大，圖表類型豐富，文檔和社區都非常完善。

• 技術棧：純 JavaScript

• GitHub:?GitHub - apache/echarts: Apache ECharts is a powerful, interactive charting and data visualization library for browser

• 特點：所有大屏項目的基石，必須了解。

DataV

• 簡介：阿里云官方出品的大屏組件庫，雖然其核心企業版是收費的，但其提供的設計理念和部分開源組件非常有參考價值。有時會放出一些免費的示例或基礎組件。

• 技術棧：Vue + ECharts

• GitHub:

  • 官方主倉庫（更多是演示和介紹）：DataV-Team · GitHub

  • 可以搜索?datav?找到一些社區開源的相關項目。

• 特點：設計專業，效果炫酷，是行業標桿。可以參考其UI設計。

DataEase

• 簡介：一個非常強大的開源數據可視化分析工具，它不僅可以做大屏，更是一個完整的 BI 平臺。支持拖拽式報表設計、多種數據源連接。

• 技術棧：Vue + Spring Boot

• GitHub:?GitHub - dataease/dataease: 🔥 人人可用的開源 BI 工具，數據可視化神器。An open-source BI tool alternative to Tableau.

• 特點：功能極其完整，不止于大屏。如果你需要的是一個項目既能做日常報表又能做大屏，這是最好的選擇之一。活躍度高，文檔完善。

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2. 基于 React 生態的優秀項目

大屏數據展示模板 (React)

• 簡介：一個非常經典的基于 React 和 ECharts 的大屏項目模板，結構清晰，代碼易懂，非常適合學習和作為二次開發的基礎。

• 技術棧：React + ECharts + Hooks

• GitHub:?GitHub - DataV-Team/DataV-React: React數據可視化組件庫（類似阿里DataV，大屏數據展示），提供SVG的邊框及裝飾、圖表、水位圖、飛線圖等組件，簡單易用，長期更新?（注意：此非官方DataV，但項目質量很高）

• 特點：社區熱門，Stars 數多，入門 React 大屏的首選。

spaas-platform

• 簡介：一個低代碼平臺，包含了大屏設計器功能。可以讓你通過拖拽的方式配置大屏。

• 技術棧：React + Ant Design + ECharts

• GitHub:?https://github.com/guozhaolong/spaas-platform

• 特點：提供了在線設計器功能，交互體驗好，適合想要實現可視化搭建的場景。

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3. 基于 Vue 生態的優秀項目

vue-big-screen

• 簡介：一個使用 Vue3、TypeScript、ECharts 構建的跨端大屏項目模板。提供了詳細的開發文檔和教程，對新手非常友好。

• 技術棧：Vue3 + TypeScript + Vite + ECharts

• GitHub:?https://github.com/Mmdapl/vue-big-screen

• 特點：技術棧現代，代碼規范，有詳細文檔和視頻教程，強烈推薦學習。

DataVision

• 簡介：一個仿照 DataV 的免費開源大屏項目，旨在提供類似 DataV 的體驗。提供了邊框、裝飾、圖表等大量組件。

• 技術棧：Vue2/ECharts

• GitHub:?GitHub - DataV-Team/DataV: Vue數據可視化組件庫（類似阿里DataV，大屏數據展示），提供SVG的邊框及裝飾、圖表、水位圖、飛線圖等組件，簡單易用，長期更新(React版已發布)?(注意：此倉庫也叫 DataV，但不是阿里云官方的)

• 特點：組件豐富，效果接近商用大屏，是 Vue2 技術棧下的一個不錯選擇。

big-screen-vue-drag

• 簡介：一個支持自由拖拽、縮放的 Vue 大屏項目。適合需要靈活布局、自定義組件位置的場景。

• 技術棧：Vue2/Vue3

• GitHub: 可以搜索?big-screen-vue-drag?或?vue-drag-dashboard?等關鍵詞找到相關項目，例如?https://github.com/gouzil/vue3-drag-dashboard

• 特點：支持拖拽布局，交互性強。

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4. 具有特色的其他項目

D3.js

• 簡介：與 ECharts 相比，D3.js 提供了極致的靈活性，你可以創造任何你能想象到的可視化效果，但學習成本較高。許多頂級炫酷的可視化作品都基于 D3。

• 技術棧：純 JavaScript

• GitHub:?GitHub - d3/d3: Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. :bar_chart::chart_with_upwards_trend::tada:

• 特點：自由度極高，是數據可視化專家的利器。適合制作高度定制化的特殊圖表。

Plotly (Dash)

• 簡介：Plotly 是一個強大的開源圖形庫，其 Dash 框架允許你只用 Python（或 R）就能構建交互式的數據分析 WEB 應用和精美大屏。

• 技術棧：Python (Dash) / JavaScript (Plotly.js)

• GitHub:?GitHub - plotly/plotly.py: The interactive graphing library for Python :sparkles:?和?GitHub - plotly/dash: Data Apps & Dashboards for Python. No JavaScript Required.

• 特點：Python 全棧開發者的福音，無需深入前端技術即可構建復雜大屏。

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如何選擇？—— 選擇建議

1. 新手入門/快速交付：

   • 首選?基于 ECharts 的 Vue 或 React 模板，例如?vue-big-screen?或?大屏數據展示模板 (React)。它們結構清晰，能讓你快速上手和理解大屏開發的全流程。

2. 需要完整 BI 平臺：

   • 直接選擇?DataEase。它節省了你從零搭建報表系統、數據源管理、權限控制等復雜功能的工作量。

3. 技術棧偏好：

   • 前端團隊擅長?Vue?-> 選擇?vue-big-screen?或?DataVision。

   • 前端團隊擅長?React?-> 選擇?大屏數據展示模板 (React)?或?spaas-platform。

   • 團隊主要是?Python 后端?-> 強烈推薦研究?Plotly Dash。

4. 追求極致自定義和炫酷效果：

   • 在熟練掌握基礎庫后，可以深入研究?D3.js，它能讓你的作品脫穎而出。

5. 需要可視化搭建（低代碼）：

   • 參考?spaas-platform?的實現思路，或者尋找更多帶有?drag（拖拽）、builder（構建器）關鍵詞的項目。

注意事項

• 性能：大屏項目常需要全屏展示，且圖表數據量大，要特別注意代碼優化、圖表實例的銷毀、防抖節流等性能問題。

• 適配：大屏分辨率各異（常為超寬屏），需要使用?scale?或?vw/vh?等方案進行適配，確保在不同屏幕下都能正常顯示。

• 數據更新：使用 WebSocket 進行數據實時推送，是數據大屏的常見需求。

• 安全：如果是開源項目，部署時請注意不要將敏感數據（如數據庫密碼、API密鑰）硬編碼在代碼中。

希望這份列表能幫助您找到最適合的開源項目！祝您開發順利！

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