切换导航条
此项目
正在载入...
登录
DataVisualization
/
DepotManagement
·
提交
转到一个项目
GitLab
转到群组
项目
活动
文件
提交
管道
0
构建
0
图表
里程碑
问题
0
合并请求
0
成员
标记
维基
派生
网络
创建新的问题
下载为
邮件补丁
差异文件
浏览文件
作者
xudada
3 years ago
提交
817c222a4526e1f5878a09614d2d98718f02e20e
1 个父辈
b34b8bf5
newb
统计分析一、二,三
隐藏空白字符变更
内嵌
并排对比
正在显示
2 个修改的文件
包含
135 行增加
和
259 行删除
index.html
js/index.js
index.html
查看文件 @
817c222
...
...
@@ -20,11 +20,11 @@
<div
class=
"index_nav"
>
<ul
style=
"height: 30px; margin-bottom: 0px;"
>
<li
class=
"l_left total_chose_fr nav_active"
>
实时监测
</li>
<li
class=
"l_left total_chose_pl"
>
统计分析一
</li>
<li
class=
"l_left total_chose_pl"
>
统计分析二
</li>
<li
class=
"r_right total_chose_pl"
>
统计分析三
</li>
<li
class=
"r_right total_chose_pl"
>
统计分析四
</li>
<li
class=
"r_right total_chose_pl"
>
统计分析五
</li>
<li
class=
"l_left total_chose_pl"
>
舱单统计分析
</li>
<li
class=
"l_left total_chose_pl"
>
场站统计分析
</li>
<!--<li class="r_right total_chose_pl">统计分析三</li>
<li class="r_right total_chose_pl">统计分析四</li>-->
<li
class=
"r_right total_chose_pl"
><a
href=
"thingjs.html"
style=
"color: white"
>
航班统计分析
</a></li>
</ul>
<div
class=
"total_chose_box"
style=
"display: none;"
>
<div
style=
"height: 32px;"
></div>
...
...
@@ -951,48 +951,60 @@
<div
class=
"data_tit2"
>
数据汇总
</div>
<table
class=
"table_data01"
>
<tr><td>
总数
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font01"
>
56320
</td></tr>
<tr><td>
xxxxxx数
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font02"
>
56320
</td></tr>
<tr><td>
舱单申报总量
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font01"
>
236506
</td></tr>
<tr><td>
航班总量/架次
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font02"
>
5213
</td></tr>
<tr>
<td>
xxxxx数:
</td>
<td>
10个
</td>
<td>
类型数:
</td>
<td>
6个
</td>
<td>
进港航班架次:
</td>
<td>
1567
</td>
<td>
出港航班架次:
</td>
<td>
3496
</td>
</tr>
<tr>
<td>
xxxx最多数:
</td>
<td>
16-20点
</td>
<td>
xxxxx最多月:
</td>
<td>
12月
</td>
<td>
进港平均架次:
</td>
<td>
15
</td>
<td>
出港平均架次:
</td>
<td>
21
</td>
</tr>
<tr>
<td>
xxxxx最多季节:
</td>
<td>
xxxx
</td>
<td>
xxxxx天气:
</td>
<td>
晴天
</td>
<td>
进港舱单总量:
</td>
<td>
36854
</td>
<td>
出港舱单总量:
</td>
<td>
169462
</td>
</tr>
<tr>
<td>
xxxxxx:
</td>
<td>
套餐A
</td>
<td>
xxxxxx:
</td>
<td>
活动
</td>
<td>
进港舱单件数:
</td>
<td>
386492
</td>
<td>
进港分单件数:
</td>
<td>
184352
</td>
</tr>
<tr>
<td>
xxxxxx:
</td>
<td>
交通畅通
</td>
<td>
xxxxx特殊时间:
</td>
<td>
国庆节
</td>
<td>
出港舱单件数:
</td>
<td>
954376
</td>
<td>
出港分单件数:
</td>
<td>
421675
</td>
</tr>
<tr>
<td>
xxxxx:
</td>
<td
colspan=
"3"
style=
"color: red"
>
xxxxxB
</td>
<td>
进港舱单传输保障率:
</td>
<td>
98%
</td>
<td>
出港舱单传输保障率:
</td>
<td>
99%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
xxxxx多季节:
</td>
<td
colspan=
"3"
style=
"color: red"
>
冬季
</td>
<td>
综合舱单传输保障率:
</td>
<td
colspan=
"3"
style=
"color: red"
>
99%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
进出货量顺差:
</td>
<td
colspan=
"3"
style=
"color: red"
>
364892
</td>
</tr>
<tr>
<td>
进港分拨总量:
</td>
<td
colspan=
"3"
style=
"color: red"
>
12549
</td>
</tr>
<tr>
<td>
国际转运总量:
</td>
<td
colspan=
"3"
style=
"color: red"
>
12549
</td>
</tr>
</table>
</div>
...
...
@@ -1027,8 +1039,8 @@
<div
class=
"dataAll"
>
<div
class=
"dataAllBorder01"
>
<div
class=
"dataAllBorder02"
>
<div
class=
"data_tit1"
>
xxxxxx分析
</div>
<p
class=
"data_chart"
id=
"sperceBook01"
></p>
<div
class=
"data_tit1"
>
货量对比分析
</div>
<p
class=
"data_chart"
id=
"sperceBook011"
></p>
</div>
</div>
</div>
...
...
@@ -1041,18 +1053,18 @@
<div
class=
"dataAllNo01 maginS01"
>
<div
class=
"dataAllBorder01"
>
<div
class=
"dataAllBorder02"
>
<div
class=
"data_tit3"
>
收入渠道分析
</div>
<div
class=
"data_tit3"
>
场站进场货量
</div>
<table
class=
"table_data01"
>
<tr>
<td>
总
收入:
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font01"
>
123653元
</td>
<td>
总
进货量:
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font01"
>
123653吨
</td>
</tr>
<tr>
<td>
收入渠道数:
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font03"
>
5
个
</td>
<td>
场站数量:
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font03"
>
4
个
</td>
</tr>
<tr><td>
收入最多渠道
</td><td
class=
"font04"
>
渠道A(56%)
</td><td>
收入最少渠道
</td><td
class=
"font05"
>
渠道C(2.8%)
</td></tr>
<tr><td>
渠道A收入
</td><td
class=
"font6"
>
53602元
</td><td>
渠道A收入占比
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
<tr><td>
渠道B收入
</td><td
class=
"font6"
>
53602元
</td><td>
渠道B收入占比
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
<tr><td>
渠道C收入
</td><td
class=
"font6"
>
53602元
</td><td>
渠道D收入占比
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
<tr><td>
西货站进货
</td><td
class=
"font04"
>
2314吨
</td><td>
库位存量
</td><td
class=
"font05"
>
68
</td></tr>
<tr><td>
综保区进货
</td><td
class=
"font6"
>
53602吨
</td><td>
库位存量
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
<tr><td>
北货站进货
</td><td
class=
"font6"
>
53602吨
</td><td>
库位存量
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
<tr><td>
国内站进货
</td><td
class=
"font6"
>
53602吨
</td><td>
库位存量
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
</table>
<p
class=
"data_chart01"
id=
"zhanbi02"
></p>
...
...
@@ -1066,10 +1078,10 @@
<div
class=
"dataAllNo01"
>
<div
class=
"dataAllBorder01"
>
<div
class=
"dataAllBorder02"
>
<div
class=
"data_tit3"
>
营销投入与销售量
分析
</div>
<div
class=
"data_tit3"
>
场站货量实时
分析
</div>
<table
class=
"table_data02"
>
<tr><td
class=
"font07"
>
销量总量
</td><td
class=
"font03"
>
1560万元
</td><td
class=
"font07"
>
营销投入量
</td><td
class=
"font02"
>
560万
</td></tr>
<tr><td
class=
"font07"
>
总利润
</td><td
class=
"font01"
>
1000万元
</td><td
class=
"font07"
>
利润率
</td><td
class=
"font01"
>
464.15%
</td></tr>
<tr><td
class=
"font07"
>
货物总量
</td><td
class=
"font03"
>
1560吨
</td><td
class=
"font07"
>
进场总量
</td><td
class=
"font02"
>
560吨
</td></tr>
<tr><td
class=
"font07"
>
出货总量
</td><td
class=
"font01"
>
1000吨
</td><td
class=
"font07"
>
库存率
</td><td
class=
"font01"
>
0.15%
</td></tr>
</table>
<p>
...
...
@@ -1085,18 +1097,18 @@
<div
class=
"dataAllNo01 maginS01"
>
<div
class=
"dataAllBorder01"
>
<div
class=
"dataAllBorder02"
>
<div
class=
"data_tit3"
>
支出渠道分析
</div>
<div
class=
"data_tit3"
>
场站出场货量
</div>
<table
class=
"table_data01"
>
<tr>
<td>
总
支出:
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font02"
>
123653元
</td>
<td>
总
出货量:
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font02"
>
123653吨
</td>
</tr>
<tr>
<td>
支出渠道数:
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font02"
>
5
个
</td>
<td>
场站数量:
</td><td
colspan=
"3"
class=
"font02"
>
4
个
</td>
</tr>
<tr><td>
支出最多渠道
</td><td
class=
"font05"
>
渠道A(56%)
</td><td>
支出最少渠道
</td><td
class=
"font04"
>
渠道C(2.8%)
</td></tr>
<tr><td>
渠道A支出
</td><td
class=
"font6"
>
53602元
</td><td>
渠道A支出占比
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
<tr><td>
渠道B支出
</td><td
class=
"font6"
>
53602元
</td><td>
渠道B支出占比
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
<tr><td>
渠道C支出
</td><td
class=
"font6"
>
53602元
</td><td>
渠道D支出占比
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
<tr><td>
西货站提货
</td><td
class=
"font05"
>
22
</td><td>
库位存量
</td><td
class=
"font04"
>
2
</td></tr>
<tr><td>
综保区提货
</td><td
class=
"font6"
>
53602元
</td><td>
库位存量
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
<tr><td>
北货站提货
</td><td
class=
"font6"
>
53602元
</td><td>
库位存量
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
<tr><td>
国站站提货
</td><td
class=
"font6"
>
53602元
</td><td>
库位存量
</td><td
class=
"font6"
>
4.8%
</td></tr>
</table>
<p
class=
"data_chart01"
id=
"zhanbi03"
></p>
...
...
js/index.js
查看文件 @
817c222
...
...
@@ -2490,186 +2490,78 @@ function yingXiao(){
myChart
.
setOption
(
option
);
});
//
特殊时间点与订单
分析
//
货量对比
分析
$
(
function
(){
var
myChart
=
echarts
.
init
(
$
(
"#sperceBook01"
)[
0
]);
option
=
{
var
myChart
=
echarts
.
init
(
$
(
"#sperceBook011"
)[
0
]);
var
option
=
{
tooltip
:
{
trigger
:
'axis'
,
formatter
:
function
(
params
)
{
var
res
=
params
[
0
].
seriesName
+
' '
+
params
[
0
].
name
;
res
+=
'<br/> 0-05 : '
+
params
[
0
].
value
[
0
]
+
' 06-12 : '
+
params
[
0
].
value
[
3
];
res
+=
'<br/> 13-18: '
+
params
[
0
].
value
[
1
]
+
' 19-24 : '
+
params
[
0
].
value
[
2
];
return
res
;
}
trigger
:
'axis'
},
grid
:
{
x
:
46
,
y
:
30
,
x2
:
30
,
y2
:
20
,
x2
:
32
,
y2
:
40
,
borderWidth
:
0
},
legend
:
{
data
:[
'订单数'
],
textStyle
:{
color
:
"#e9ebee"
}
},
dataZoom
:
{
show
:
true
,
realtime
:
true
,
start
:
50
,
end
:
100
},
calculable
:
true
,
xAxis
:
[
{
type
:
'category'
,
textStyle
:
{
color
:
'#a4a7ab'
,
boundaryGap
:
false
,
data
:
[
'一月'
,
'二月'
,
'三月'
,
'四月'
,
'五月'
,
'六月'
,
'七月'
,
'八月'
,
'九月'
,
'十月'
,
'十一月'
,
'十二月'
],
splitLine
:
{
show
:
false
},
boundaryGap
:
true
,
axisTick
:
{
onGap
:
false
},
splitLine
:
{
show
:
false
},
data
:
[
"2013/1/24"
,
"2013/1/25"
,
"2013/1/28"
,
"2013/1/29"
,
"2013/1/30"
,
"2013/1/31"
,
"2013/2/1"
,
"2013/2/4"
,
"2013/2/5"
,
"2013/2/6"
,
"2013/2/7"
,
"2013/2/8"
,
"2013/2/18"
,
"2013/2/19"
,
"2013/2/20"
,
"2013/2/21"
,
"2013/2/22"
,
"2013/2/25"
,
"2013/2/26"
,
"2013/2/27"
,
"2013/2/28"
,
"2013/3/1"
,
"2013/3/4"
,
"2013/3/5"
,
"2013/3/6"
,
"2013/3/7"
,
"2013/3/8"
,
"2013/3/11"
,
"2013/3/12"
,
"2013/3/13"
,
"2013/3/14"
,
"2013/3/15"
,
"2013/3/18"
,
"2013/3/19"
,
"2013/3/20"
,
"2013/3/21"
,
"2013/3/22"
,
"2013/3/25"
,
"2013/3/26"
,
"2013/3/27"
,
"2013/3/28"
,
"2013/3/29"
,
"2013/4/1"
,
"2013/4/2"
,
"2013/4/3"
,
"2013/4/8"
,
"2013/4/9"
,
"2013/4/10"
,
"2013/4/11"
,
"2013/4/12"
,
"2013/4/15"
,
"2013/4/16"
,
"2013/4/17"
,
"2013/4/18"
,
"2013/4/19"
,
"2013/4/22"
,
"2013/4/23"
,
"2013/4/24"
,
"2013/4/25"
,
"2013/4/26"
,
"2013/5/2"
,
"2013/5/3"
,
"2013/5/6"
,
"2013/5/7"
,
"2013/5/8"
,
"2013/5/9"
,
"2013/5/10"
,
"2013/5/13"
,
"2013/5/14"
,
"2013/5/15"
,
"2013/5/16"
,
"2013/5/17"
,
"2013/5/20"
,
"2013/5/21"
,
"2013/5/22"
,
"2013/5/23"
,
"2013/5/24"
,
"2013/5/27"
,
"2013/5/28"
,
"2013/5/29"
,
"2013/5/30"
,
"2013/5/31"
,
"2013/6/3"
,
"2013/6/4"
,
"2013/6/5"
,
"2013/6/6"
,
"2013/6/7"
,
"2013/6/13"
]
axisLabel
:
{
show
:
true
,
textStyle
:
{
color
:
'#a4a7ab'
}
}
}
],
yAxis
:
[
{
type
:
'value'
,
textStyle
:
{
color
:
'#a4a7ab'
,
},
scale
:
true
,
boundaryGap
:
[
0.01
,
0.01
],
splitLine
:
{
show
:
false
},
axisLabel
:
{
show
:
true
,
textStyle
:
{
color
:
'#a4a7ab'
}
}
}
],
series
:
[
{
name
:
'订单数'
,
type
:
'k'
,
data
:[
// 开盘,收盘,最低,最高
[
2320.26
,
2302.6
,
2287.3
,
2362.94
],
[
2300
,
2291.3
,
2288.26
,
2308.38
],
[
2295.35
,
2346.5
,
2295.35
,
2346.92
],
[
2347.22
,
2358.98
,
2337.35
,
2363.8
],
[
2360.75
,
2382.48
,
2347.89
,
2383.76
],
[
2383.43
,
2385.42
,
2371.23
,
2391.82
],
[
2377.41
,
2419.02
,
2369.57
,
2421.15
],
[
2425.92
,
2428.15
,
2417.58
,
2440.38
],
[
2411
,
2433.13
,
2403.3
,
2437.42
],
[
2432.68
,
2434.48
,
2427.7
,
2441.73
],
[
2430.69
,
2418.53
,
2394.22
,
2433.89
],
[
2416.62
,
2432.4
,
2414.4
,
2443.03
],
[
2441.91
,
2421.56
,
2415.43
,
2444.8
],
[
2420.26
,
2382.91
,
2373.53
,
2427.07
],
[
2383.49
,
2397.18
,
2370.61
,
2397.94
],
[
2378.82
,
2325.95
,
2309.17
,
2378.82
],
[
2322.94
,
2314.16
,
2308.76
,
2330.88
],
[
2320.62
,
2325.82
,
2315.01
,
2338.78
],
[
2313.74
,
2293.34
,
2289.89
,
2340.71
],
[
2297.77
,
2313.22
,
2292.03
,
2324.63
],
[
2322.32
,
2365.59
,
2308.92
,
2366.16
],
[
2364.54
,
2359.51
,
2330.86
,
2369.65
],
[
2332.08
,
2273.4
,
2259.25
,
2333.54
],
[
2274.81
,
2326.31
,
2270.1
,
2328.14
],
[
2333.61
,
2347.18
,
2321.6
,
2351.44
],
[
2340.44
,
2324.29
,
2304.27
,
2352.02
],
[
2326.42
,
2318.61
,
2314.59
,
2333.67
],
[
2314.68
,
2310.59
,
2296.58
,
2320.96
],
[
2309.16
,
2286.6
,
2264.83
,
2333.29
],
[
2282.17
,
2263.97
,
2253.25
,
2286.33
],
[
2255.77
,
2270.28
,
2253.31
,
2276.22
],
[
2269.31
,
2278.4
,
2250
,
2312.08
],
[
2267.29
,
2240.02
,
2239.21
,
2276.05
],
[
2244.26
,
2257.43
,
2232.02
,
2261.31
],
[
2257.74
,
2317.37
,
2257.42
,
2317.86
],
[
2318.21
,
2324.24
,
2311.6
,
2330.81
],
[
2321.4
,
2328.28
,
2314.97
,
2332
],
[
2334.74
,
2326.72
,
2319.91
,
2344.89
],
[
2318.58
,
2297.67
,
2281.12
,
2319.99
],
[
2299.38
,
2301.26
,
2289
,
2323.48
],
[
2273.55
,
2236.3
,
2232.91
,
2273.55
],
[
2238.49
,
2236.62
,
2228.81
,
2246.87
],
[
2229.46
,
2234.4
,
2227.31
,
2243.95
],
[
2234.9
,
2227.74
,
2220.44
,
2253.42
],
[
2232.69
,
2225.29
,
2217.25
,
2241.34
],
[
2196.24
,
2211.59
,
2180.67
,
2212.59
],
[
2215.47
,
2225.77
,
2215.47
,
2234.73
],
[
2224.93
,
2226.13
,
2212.56
,
2233.04
],
[
2236.98
,
2219.55
,
2217.26
,
2242.48
],
[
2218.09
,
2206.78
,
2204.44
,
2226.26
],
[
2199.91
,
2181.94
,
2177.39
,
2204.99
],
[
2169.63
,
2194.85
,
2165.78
,
2196.43
],
[
2195.03
,
2193.8
,
2178.47
,
2197.51
],
[
2181.82
,
2197.6
,
2175.44
,
2206.03
],
[
2201.12
,
2244.64
,
2200.58
,
2250.11
],
[
2236.4
,
2242.17
,
2232.26
,
2245.12
],
[
2242.62
,
2184.54
,
2182.81
,
2242.62
],
[
2187.35
,
2218.32
,
2184.11
,
2226.12
],
[
2213.19
,
2199.31
,
2191.85
,
2224.63
],
[
2203.89
,
2177.91
,
2173.86
,
2210.58
],
[
2170.78
,
2174.12
,
2161.14
,
2179.65
],
[
2179.05
,
2205.5
,
2179.05
,
2222.81
],
[
2212.5
,
2231.17
,
2212.5
,
2236.07
],
[
2227.86
,
2235.57
,
2219.44
,
2240.26
],
[
2242.39
,
2246.3
,
2235.42
,
2255.21
],
[
2246.96
,
2232.97
,
2221.38
,
2247.86
],
[
2228.82
,
2246.83
,
2225.81
,
2247.67
],
[
2247.68
,
2241.92
,
2231.36
,
2250.85
],
[
2238.9
,
2217.01
,
2205.87
,
2239.93
],
[
2217.09
,
2224.8
,
2213.58
,
2225.19
],
[
2221.34
,
2251.81
,
2210.77
,
2252.87
],
[
2249.81
,
2282.87
,
2248.41
,
2288.09
],
[
2286.33
,
2299.99
,
2281.9
,
2309.39
],
[
2297.11
,
2305.11
,
2290.12
,
2305.3
],
[
2303.75
,
2302.4
,
2292.43
,
2314.18
],
[
2293.81
,
2275.67
,
2274.1
,
2304.95
],
[
2281.45
,
2288.53
,
2270.25
,
2292.59
],
[
2286.66
,
2293.08
,
2283.94
,
2301.7
],
[
2293.4
,
2321.32
,
2281.47
,
2322.1
],
[
2323.54
,
2324.02
,
2321.17
,
2334.33
],
[
2316.25
,
2317.75
,
2310.49
,
2325.72
],
[
2320.74
,
2300.59
,
2299.37
,
2325.53
],
[
2300.21
,
2299.25
,
2294.11
,
2313.43
],
[
2297.1
,
2272.42
,
2264.76
,
2297.1
],
[
2270.71
,
2270.93
,
2260.87
,
2276.86
],
[
2264.43
,
2242.11
,
2240.07
,
2266.69
],
[
2242.26
,
2210.9
,
2205.07
,
2250.63
],
[
2190.1
,
2148.35
,
2126.22
,
2190.1
]
]
name
:
'2021年'
,
type
:
'line'
,
stack
:
'吨'
,
data
:[
120
,
132
,
101
,
134
,
90
,
230
,
210
,
230
,
245
,
256
,
278
,
300
],
itemStyle
:
{
normal
:
{
color
:
"#e15828"
}
}
},
{
name
:
'2022年'
,
type
:
'line'
,
stack
:
'吨'
,
data
:[
220
,
182
,
191
,
234
,
290
,
330
,
310
,
230
,
245
,
256
,
278
,
300
],
itemStyle
:
{
normal
:
{
color
:
"#2e7cff"
}
}
}
]
};
myChart
.
setOption
(
option
);
});
...
...
@@ -2700,7 +2592,7 @@ function shouRu(){
{
type
:
'category'
,
data
:
[
'
总收入'
,
'渠道A'
,
'渠道B'
,
'渠道C'
,
'渠道D'
,
'渠道E
'
],
data
:
[
'
西货站'
,
'北货站'
,
'综保区'
,
'国内站'
,
'军投货站
'
],
axisLabel
:
{
formatter
:
'{value} '
,
textStyle
:
{
...
...
@@ -2726,7 +2618,7 @@ function shouRu(){
],
series
:
[
{
name
:
'
总收入
'
,
name
:
'
货站
'
,
type
:
'bar'
,
stack
:
'总量'
,
itemStyle
:{
...
...
@@ -2742,7 +2634,7 @@ function shouRu(){
data
:[
0
,
1700
,
1400
,
1200
,
300
,
0
]
},
{
name
:
'
渠道
'
,
name
:
'
货站
'
,
type
:
'bar'
,
stack
:
'总量'
,
data
:[
2900
,
1200
,
300
,
200
,
900
,
300
],
...
...
@@ -2778,7 +2670,7 @@ function shouRu(){
{
type
:
'category'
,
splitLine
:
{
show
:
false
},
data
:
[
'
总收入'
,
'渠道A'
,
'渠道B'
,
'渠道C'
,
'渠道D'
,
'渠道E
'
],
data
:
[
'
西货站'
,
'北货站'
,
'综保区'
,
'军投站'
,
'国内站
'
],
axisLabel
:
{
formatter
:
'{value} '
,
textStyle
:
{
...
...
@@ -2807,7 +2699,7 @@ function shouRu(){
],
series
:
[
{
name
:
'
总收入
'
,
name
:
'
货站
'
,
type
:
'bar'
,
stack
:
'总量'
,
itemStyle
:
{
...
...
@@ -2818,7 +2710,7 @@ function shouRu(){
data
:[
0
,
1700
,
1400
,
1200
,
300
,
0
]
},
{
name
:
'
渠道
'
,
name
:
'
货量
'
,
type
:
'bar'
,
stack
:
'总量'
,
itemStyle
:{
...
...
@@ -2840,7 +2732,7 @@ function shouRu(){
var
myChart
=
echarts
.
init
(
$
(
"#allAly01"
)[
0
]);
option
=
{
title
:
{
text
:
'
销售量
组成'
,
text
:
'
场站
组成'
,
textStyle
:{
color
:
"#e9ebee"
...
...
@@ -2855,7 +2747,7 @@ function shouRu(){
legend
:
{
orient
:
'vertical'
,
x
:
'left'
,
data
:[
'
销售A'
,
'销售B'
,
'销售C'
,
'销售D'
,
'销售E
'
],
data
:[
'
西货站'
,
'北货站'
,
'综保区'
,
'军投货站'
,
'国内货站
'
],
textStyle
:{
color
:
"#e9ebee"
...
...
@@ -2865,12 +2757,12 @@ function shouRu(){
calculable
:
false
,
series
:
[
{
name
:
'
销售
组成'
,
name
:
'
场站进货量
组成'
,
type
:
'pie'
,
radius
:
'55%'
,
center
:
[
'50%'
,
'60%'
],
data
:[
{
value
:
335
,
name
:
'
销售A
'
,
{
value
:
335
,
name
:
'
西货站
'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#1afffd'
...
...
@@ -2878,28 +2770,28 @@ function shouRu(){
}
}
},
{
value
:
310
,
name
:
'
销售B
'
,
{
value
:
310
,
name
:
'
北货站
'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#2e7cff'
}
}},
{
value
:
234
,
name
:
'
销售C
'
,
{
value
:
234
,
name
:
'
综保区
'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#ffcb89'
}
}},
{
value
:
135
,
name
:
'
销售D
'
,
{
value
:
135
,
name
:
'
军投货站
'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#005ea1'
}
}},
{
value
:
1548
,
name
:
'
销售E
'
,
{
value
:
1548
,
name
:
'
国内货站
'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#0ad5ff'
...
...
@@ -2918,7 +2810,7 @@ function shouRu(){
var
myChart
=
echarts
.
init
(
$
(
"#allAly02"
)[
0
]);
option
=
{
title
:
{
text
:
'
营销投入
组成'
,
text
:
'
场站出货量
组成'
,
textStyle
:{
color
:
"#e9ebee"
...
...
@@ -2933,7 +2825,7 @@ function shouRu(){
legend
:
{
orient
:
'vertical'
,
x
:
'left'
,
data
:[
'
投入A'
,
'投入B'
,
'投入C'
,
'投入D'
,
'投入E'
,
'投入F'
,
'投入G'
,
'投入H'
,
'投入J
'
],
data
:[
'
西货站'
,
'北货站'
,
'综保区'
,
'军投站'
,
'国内站
'
],
textStyle
:{
color
:
"#e9ebee"
...
...
@@ -2943,73 +2835,45 @@ function shouRu(){
calculable
:
false
,
series
:
[
{
name
:
'
销售
组成'
,
name
:
'
货量
组成'
,
type
:
'pie'
,
radius
:
'55%'
,
center
:
[
'50%'
,
'60%'
],
data
:[
{
value
:
335
,
name
:
'
投入A
'
,
{
value
:
335
,
name
:
'
西货站
'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#06b8f8'
}
}},
{
value
:
310
,
name
:
'
投入B
'
,
{
value
:
310
,
name
:
'
北货站
'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#ff5c58'
}
}},
{
value
:
234
,
name
:
'
投入C
'
,
{
value
:
234
,
name
:
'
综保区
'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#ffffb3'
}
}},
{
value
:
135
,
name
:
'
投入D
'
,
{
value
:
135
,
name
:
'
军投站
'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#fee581'
}
}},
{
value
:
1548
,
name
:
'
投入E
'
,
{
value
:
1548
,
name
:
'
国内站
'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#1afffd'
}
}},
{
value
:
135
,
name
:
'投入F'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#1ec7f1'
}
}},
{
value
:
135
,
name
:
'投入G'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#e15828'
}
}},
{
value
:
135
,
name
:
'投入H'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#28a3e1'
}
}},
{
value
:
135
,
name
:
'投入J'
,
itemStyle
:{
normal
:{
color
:
'#72e7d5'
}
}}
]
}
...
...
@@ -3023,7 +2887,7 @@ function shouRu(){
var
myChart
=
echarts
.
init
(
$
(
"#allAly03"
)[
0
]);
option
=
{
title
:
{
text
:
'
销售量与投入量
分析'
,
text
:
'
场站进出货量对比
分析'
,
textStyle
:{
color
:
"#e9ebee"
...
...
@@ -3037,7 +2901,7 @@ function shouRu(){
legend
:
{
orient
:
'vertical'
,
x
:
'left'
,
data
:[
'
营销投入量'
,
'销售
量'
],
data
:[
'
上年吞吐量'
,
'今年吞吐
量'
],
textStyle
:{
color
:
"#e9ebee"
...
...
@@ -3077,7 +2941,7 @@ function shouRu(){
},
series
:
[
{
name
:
'
营销投入
量'
,
name
:
'
去年吞吐
量'
,
type
:
'bar'
,
data
:[
2.0
,
4.9
,
7.0
,
23.2
,
25.6
,
76.7
,
135.6
,
162.2
,
32.6
,
20.0
,
6.4
,
3.3
],
itemStyle
:
{
...
...
@@ -3098,9 +2962,9 @@ function shouRu(){
}
},
{
name
:
'
销售
量'
,
name
:
'
今年吞吐
量'
,
type
:
'bar'
,
data
:[
2.6
,
5.9
,
9.0
,
26.4
,
28.7
,
70.7
,
175.6
,
182.2
,
48.7
,
1
8.8
,
6.0
,
2.3
],
data
:[
2.6
,
5.9
,
9.0
,
26.4
,
28.7
,
70.7
,
175.6
,
182.2
,
48.7
,
3
8.8
,
6.0
,
2.3
],
itemStyle
:
{
normal
:
{
color
:
'#1afffd'
...
...
请
注册
或
登录
后发表评论