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金大哥
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分类: 数据与分析无需 API Key

跨行业通用可视化（数据看板生成器）

【中文名：跨行业通用可视化（数据看板生成器）】用户想把 Excel/CSV/数据库明细做成可视化看板、报表或数据大屏时使用——「做个看板 / 数据可视化 / 销售看板 / 收入分析 / 经营分析 / 报表 / 图表 / 数据大屏」都归这里。把任意行业明细（销售/教育/医疗/零售/外贸/餐饮/电商…几十到几万行）变成一个**单文件 HTML 看板**，无需写代码：脱敏 + 可选密码加密（默认免密）、完全离线、手机/电脑都能开、中国地图三级钻取 + 世界地图、KPI/走势/漏斗/热力/桑基等 12 类面板 + 智能经营分析报告、实时大屏、全图联动。**典型用法**：①老板要看本月经营数据 → 拖入 Excel，3 行命令出看板 ②运营周报 → KPI + 深度报告 ③跨境电商/零售 → --preset 行业预设，术语与 KPI 自动行业化（跨境：广告花费 vs 归因销售 ROI；零售：毛利/连带率）。**执行约定**：先告诉用户「需要日期列 + 金额列」；能用默认预设就别多问；命令给全（脱敏→看板→可选报告）；产物用 present_files 交付。**不要用本工具**：实时行情盘口、金融级机密数据、百万级大数据实时分析、多页 SPA BI、无日期或无金额的静态清单。触发词：数据分析、数据可视化、报表、看板、图表、数据大屏、经营分析、销售看板、收入分析、做个看板、dashboard、自动生成报告、行业看板、地图可视化、脱敏看板、加密看板、Excel 转可视化、实时大屏、跨境电商看板、TikTok Shop、投放ROI、带货达人、零售看板、门店经营、毛利额、客单价。

person作者: user_12aa9699hubcommunity
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viz-universal

CI License: MIT Python 3.10+ GitHub stars

把任意行业的明细数据（Excel / CSV / JSON / SQLite / URL）转成一个 单文件 HTML 看板：脱敏、可选密码加密（默认免密）、完全离线、手机/电脑可用，并通过 声明式 viz-schema 让不同行业用一份配置即可适配，无需改代码。

跨行业通用可视化 · 图表 + 真实中国地图（省→市→区钻取）+ 人物画像 · 脱敏 + 加密 · 全图点击联动

💬 觉得好用？👉 去 SkillHub 给个好评，感谢支持！

✨ 特性

  • 11+ 图表类型：KPI / 月度走势 / 维度排行 / 转化漏斗 / 矩阵热力 / 流向桑基 / 多维雷达 / 目标仪表盘 / 层级树图 / 关系拓扑 / 留存矩阵
  • 真实中国地图：合规边界（DataV GeoJSON，离线无 key）+ 金额颜色深浅 + 省→市→区逐级钻取 + 双向联动筛选
  • 脱敏分级：L0–L3（原样 / 姓名掩码 / 编号化 / 编号+代号+金额缩放）
  • 密码加密：商业机密级 —— PBKDF2-HMAC-SHA256（30 万迭代）+ SHA256-CTR + HMAC-SHA256 完整性校验，file:// 双击即用，纯 JS 解密（旧 v1 格式向后兼容）
  • 声明式 schema：行业差异 = 一个 JSON，7 个行业开箱即用（generic / sales / education / retail / clinic / logistics / b2b），新增行业零改引擎
  • 10 套视觉主题：apple-glass / stripe / vercel / linear / bloomberg / notion / neubrutalism / tokyo-night / nordic / cyberpunk
  • 单文件交付：内嵌图表库，双击打开，断网可用；可部署任意静态托管

🚀 快速上手

# 方式一：可编辑安装（推荐，保留 assets/references 数据目录引用）
pip install -e .
viz-anonymize -i 数据.xlsx -o data_masked.json --level L2 --industry education
viz-build -i data_masked.json -o 看板.html -p 你的密码 --industry education

# 方式二：直接跑脚本（无需安装，任意平台）
python scripts/anonymize.py -i 数据.xlsx -o data_masked.json --level L2
python scripts/build_dashboard.py -i data_masked.json -o 看板.html --no-lock

# 方式三：stdin 管道（JSON 从标准输入读入，-i -）
cat data.json | python scripts/anonymize.py -i - -o data_masked.json --level L2

注：普通 pip install .（非 editable）会把 scripts 拷贝到 site-packages，而 assets/references 数据目录在仓库根，运行时需要 VIZ_UNIVERSAL_HOME 指向仓库根；推荐始终用 pip install -e . 或直接运行脚本。

免密码直开用 --no-lock（数据仍脱敏）；查看全部主题：viz-build --list-themes。

🚀 3 分钟起步（新手必读）

第一步 · 装（二选一，推荐直接跑脚本，零安装）

pip install -e .          # 方式 A：可编辑安装（保留 assets/references 引用）
# 或方式 B：直接跑 scripts/*.py，无需安装，任意平台

第二步 · 一分钟看到效果

python scripts/build_dashboard.py --doctor                      # ① 环境自检（依赖/脚本/assets/网络）
python scripts/anonymize.py -i 数据.xlsx -o data_masked.json --level L2 --industry education   # ② 脱敏
python scripts/build_dashboard.py -i data_masked.json -o 看板.html --industry education        # ③ 生成看板

想立刻看到效果？用本仓库 examples/case_study.md 的 7 行业端到端实战（教培/医疗/零售/B2B/通用/数据库直连/实时大屏），每条都有完整命令模板与自动洞察。

第三步 · 看：双击 看板.html → 点图表联动筛选 → 点中国地图省→市→区钻取 → 右上角切换 10 套主题。

进阶（再花 2 分钟）

# 智能经营分析报告：文字为主 + 5 张 SVG 图 + 决策简报 + 业务定制建议（真实数字）
python scripts/build_dashboard.py -i data_masked.json -o 看板.html --report 报告.html --industry education

# 加密 + 分级权限：老板全量视图 / 访客聚合视图
python scripts/build_dashboard.py -i data_masked.json -o 看板.html -p 老板密码 --viewer-password 访客密码

# 数据健康自查：科目数 / 模板词残留 / 月度完整性（--health 才显示）
python scripts/build_dashboard.py -i data_masked.json -o 看板.html --health

# 手机/网页分享：重命名为 index.html 放独立目录 → CloudStudio 部署

看板内时间对比（环比 / 同比 / 任意月对比，v0.9.21+）

  • 单月：点顶部月份按钮 → 只看当月；
  • 环比：点「环比」= 一键对比「本月 vs 上月」，KPI 同步显示最新月环比 ↑/↓%；
  • 同比：点「同比」= 一键对比「本月 vs 去年同月」；数据仅单一年份时按钮自动隐藏；同比下再点月份可换月；
  • 任意多期：Ctrl/Shift 点月份多选对比；灰显月份 = 无跨年同月数据，不可选。

遇到问题？ 46 题结构化 FAQ + 错误码对照表（E001–E013）在 references/FAQ.md；--doctor 一键检查环境；报错都带 E0xx 码和解决建议。

📑 TL;DR 跳转表（不想一次读完全部文档）

| 想了解 | 去哪看 | |---|---| | 配置不同行业（schema） | SKILL.md §声明式 viz-schema · example.json | | 全部面板 / 图表配置 | SKILL.md §看板功能 | | 脱敏级别 / 加密 / 安全边界 | SKILL.md §安全边界 | | 智能经营分析报告（--report） | SKILL.md §输出规范与交付 | | 问题排查 | references/FAQ.md | | 10 套主题 | references/THEMES.md | | 架构 | docs/ARCHITECTURE.md |

📖 文档

| 文档 | 说明 | |---|---| | SKILL.md | 完整使用指南（三步流程 / 参数表 / 9 类图配置说明 / 安全边界） | | references/FAQ.md | 常见问题与故障排查 | | references/THEMES.md | 10 套主题清单与新增主题方法 | | references/schema/example.json | 最全 schema 示例（含全部可选面板） | | docs/ARCHITECTURE.md | 架构设计 | | CHANGELOG.md | 变更记录 |

🧪 回归测试

python test_all_industries.py        # 7 行业端到端：脱敏→加密→node 真解密→泄漏检查
python test_all_industries.py --keep # 保留产物便于检查

退出码 0 = 全通过。

🛡 安全边界

  1. HTML 只存密码校验串，不存密码本身；密钥派生用标准 PBKDF2-HMAC-SHA256（30 万迭代）+ HMAC-SHA256 完整性校验。
  2. 这是"商业机密级"（离线单文件封顶级），非金融/国密级；极高机密数据勿公网部署，靠"默认脱敏（不存明文）"而非加密保护。
  3. mapping.json（编号↔真名对照表）本地留存，绝不随看板发出。
  4. 对外版脚注提示"请勿转发截图至外部渠道"。

📐 适用边界

适合

  • 任意行业明细数据（销售/医疗/教育/金融/外贸/物流…），Excel/CSV/JSON/SQLite/URL 都行
  • 数据量 ≤ 5 万行 体验最佳（10 万+行请用 --sample N 采样）
  • 给老板/客户做一次性可视化汇报（单文件、双击即用、加密可控）

不适合（用其它工具更合适）

  • 实时行情/盘口类（证券 K 线等）→ 用 Wind / 同花顺 / 东方财富等专业行情工具
  • 金融级机密（涉及数千万/合规审查）→ 建议内网部署 + 专业加密方案，本工具加密为"商业机密级"
  • 多页 SPA/路由型 BI 应用 → 用 Power BI / Tableau / FineBI / 网易有数等
  • 大数据量（百万级）实时分析 → 用 ClickHouse / 离线数仓 + 专业 BI

数据太大的处理

# 随机采样 5000 行（固定种子可复现）
viz-build -i 巨表.json -o 看板.html --sample 5000

注：当前 --sample 匿名阶段采样（完整看板在数据子集上生成，看脱敏程度仍按 L0–L3 设置）。

零配置全功能试用（不含 schema 时也能出 12 面板）：

viz-build -i data_masked.json -o 看板.html --schema references/schema/example.json

📜 License

MIT

© 版权与授权

viz-universal © 2026 张碧宇（个人）。保留所有权利（All Rights Reserved）。

  • 允许：通过 SkillHub 安装后用于自身业务数据的可视化分析；对自己生成的看板成品进行展示分发。
  • 禁止：未经授权复制/修改源码、移除版权标识、以自己名义二次发布或转售。
  • 完整条款见下方《LICENSE 协议全文》；发现冒名/篡改发布请向 SkillHub 平台举报。SkillHub 平台发布记录（含首发时间戳）作为在先权利证据。

注：因 SkillHub 平台不接受无扩展名文件（LICENSE），完整 LICENSE 文件不在发布包内，仅存于 GitHub 仓库。下方内嵌文本与 GitHub 仓库中 LICENSE 文件正文一致，具有同等法律效力。

LICENSE 协议全文

viz-universal（跨行业通用可视化数据看板生成器）
Copyright (c) 2026 张碧宇（个人）

保留所有权利（All Rights Reserved）。

1. 授权范围
   本软件及其全部组成部分（含源代码、模板、配置、文档、图表库集成方案）的
   著作权归版权人所有。任何人可以：
   - 通过 SkillHub 官方渠道安装并用于自身业务数据的可视化分析（免费使用）；
   - 用本软件生成的看板 HTML 文件对其业务相关方进行展示与分发（看板成品中的
     业务数据归数据所有者所有）。

2. 限制条款
   未经版权人书面许可，任何单位或个人不得：
   - 复制、拷贝本软件源代码及其全部或实质部分；
   - 修改、翻译、反向工程、反编译本软件，并以自己名义发布修改版本；
   - 移除、遮盖、篡改本软件中的版权声明、署名、版本标识；
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3. 免责声明
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4. 维权说明
   发现侵犯本版权的行为，版权人保留追究法律责任的权利。SkillHub 平台首发
   记录（含全部历史版本时间戳）作为在先权利证据。

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