为您精心挑选和整理了一系列在 GitHub 上广受好评的数据可视化大屏开源项目。这些项目覆盖了不同的技术栈（Vue、React、ECharts、D3.js等），适合从初学者到资深开发者不同层次的需求。
我将它们分为以下几类，方便您选择：
-
基于 ECharts 的完整解决方案（推荐入门和快速开发）
-
基于 React 生态的优秀项目
-
基于 Vue 生态的优秀项目
-
具有特色的其他项目
1. 基于 ECharts 的完整解决方案（推荐入门和快速开发）
这类项目通常提供了丰富的组件和配置项，开箱即用，非常适合快速搭建和定制。
Apache ECharts 本身
-
简介：虽然不是直接的大屏项目，但它是绝大多数国内数据大屏的底层绘图库。功能强大，图表类型丰富，文档和社区都非常完善。
-
技术栈：纯 JavaScript
-
GitHub: GitHub - apache/echarts: Apache ECharts is a powerful, interactive charting and data visualization library for browser
-
特点：所有大屏项目的基石，必须了解。
DataV
-
简介：阿里云官方出品的大屏组件库，虽然其核心企业版是收费的，但其提供的设计理念和部分开源组件非常有参考价值。有时会放出一些免费的示例或基础组件。
-
技术栈：Vue + ECharts
-
GitHub:
-
官方主仓库（更多是演示和介绍）：DataV-Team · GitHub
-
可以搜索
datav找到一些社区开源的相关项目。
-
-
特点：设计专业，效果炫酷，是行业标杆。可以参考其UI设计。
DataEase
-
简介：一个非常强大的开源数据可视化分析工具，它不仅可以做大屏，更是一个完整的 BI 平台。支持拖拽式报表设计、多种数据源连接。
-
技术栈：Vue + Spring Boot
-
GitHub: GitHub - dataease/dataease: 🔥 人人可用的开源 BI 工具，数据可视化神器。An open-source BI tool alternative to Tableau.
-
特点：功能极其完整，不止于大屏。如果你需要的是一个项目既能做日常报表又能做大屏，这是最好的选择之一。活跃度高，文档完善。
2. 基于 React 生态的优秀项目
大屏数据展示模板 (React)
-
简介：一个非常经典的基于 React 和 ECharts 的大屏项目模板，结构清晰，代码易懂，非常适合学习和作为二次开发的基础。
-
技术栈：React + ECharts + Hooks
-
GitHub: GitHub - DataV-Team/DataV-React: React数据可视化组件库（类似阿里DataV，大屏数据展示），提供SVG的边框及装饰、图表、水位图、飞线图等组件，简单易用，长期更新 （注意：此非官方DataV，但项目质量很高）
-
特点：社区热门，Stars 数多，入门 React 大屏的首选。
spaas-platform
-
简介：一个低代码平台，包含了大屏设计器功能。可以让你通过拖拽的方式配置大屏。
-
技术栈：React + Ant Design + ECharts
-
GitHub: https://github.com/guozhaolong/spaas-platform
-
特点：提供了在线设计器功能，交互体验好，适合想要实现可视化搭建的场景。
3. 基于 Vue 生态的优秀项目
vue-big-screen
-
简介：一个使用 Vue3、TypeScript、ECharts 构建的跨端大屏项目模板。提供了详细的开发文档和教程，对新手非常友好。
-
技术栈：Vue3 + TypeScript + Vite + ECharts
-
GitHub: https://github.com/Mmdapl/vue-big-screen
-
特点：技术栈现代，代码规范，有详细文档和视频教程，强烈推荐学习。
DataVision
-
简介：一个仿照 DataV 的免费开源大屏项目，旨在提供类似 DataV 的体验。提供了边框、装饰、图表等大量组件。
-
技术栈：Vue2/ECharts
-
GitHub: GitHub - DataV-Team/DataV: Vue数据可视化组件库（类似阿里DataV，大屏数据展示），提供SVG的边框及装饰、图表、水位图、飞线图等组件，简单易用，长期更新(React版已发布) (注意：此仓库也叫 DataV，但不是阿里云官方的)
-
特点：组件丰富，效果接近商用大屏，是 Vue2 技术栈下的一个不错选择。
big-screen-vue-drag
-
简介：一个支持自由拖拽、缩放的 Vue 大屏项目。适合需要灵活布局、自定义组件位置的场景。
-
技术栈：Vue2/Vue3
-
GitHub: 可以搜索
big-screen-vue-drag或vue-drag-dashboard等关键词找到相关项目，例如 https://github.com/gouzil/vue3-drag-dashboard -
特点：支持拖拽布局，交互性强。
4. 具有特色的其他项目
D3.js
-
简介：与 ECharts 相比，D3.js 提供了极致的灵活性，你可以创造任何你能想象到的可视化效果，但学习成本较高。许多顶级炫酷的可视化作品都基于 D3。
-
技术栈：纯 JavaScript
-
GitHub: GitHub - d3/d3: Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. :bar_chart::chart_with_upwards_trend::tada:
-
特点：自由度极高，是数据可视化专家的利器。适合制作高度定制化的特殊图表。
Plotly (Dash)
-
简介：Plotly 是一个强大的开源图形库，其 Dash 框架允许你只用 Python（或 R）就能构建交互式的数据分析 WEB 应用和精美大屏。
-
技术栈：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.
-
特点：Python 全栈开发者的福音，无需深入前端技术即可构建复杂大屏。
如何选择？—— 选择建议
-
新手入门/快速交付：
-
首选 基于 ECharts 的 Vue 或 React 模板，例如
vue-big-screen或大屏数据展示模板 (React)。它们结构清晰，能让你快速上手和理解大屏开发的全流程。
-
-
需要完整 BI 平台：
-
直接选择 DataEase。它节省了你从零搭建报表系统、数据源管理、权限控制等复杂功能的工作量。
-
-
技术栈偏好：
-
前端团队擅长 Vue -> 选择
vue-big-screen或DataVision。 -
前端团队擅长 React -> 选择
大屏数据展示模板 (React)或spaas-platform。 -
团队主要是 Python 后端 -> 强烈推荐研究 Plotly Dash。
-
-
追求极致自定义和炫酷效果：
-
在熟练掌握基础库后，可以深入研究 D3.js，它能让你的作品脱颖而出。
-
-
需要可视化搭建（低代码）：
-
参考
spaas-platform的实现思路，或者寻找更多带有drag（拖拽）、builder（构建器）关键词的项目。
-
注意事项
-
性能：大屏项目常需要全屏展示，且图表数据量大，要特别注意代码优化、图表实例的销毁、防抖节流等性能问题。
-
适配：大屏分辨率各异（常为超宽屏），需要使用
scale或vw/vh等方案进行适配，确保在不同屏幕下都能正常显示。 -
数据更新：使用 WebSocket 进行数据实时推送，是数据大屏的常见需求。
-
安全：如果是开源项目，部署时请注意不要将敏感数据（如数据库密码、API密钥）硬编码在代码中。
希望这份列表能帮助您找到最适合的开源项目！祝您开发顺利！
更多开源数据可视化大屏项目：数据可视化大屏精选开源项目 - Awesome软件 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区
