AVA 是为了更简便的可视分析而生的技术框架。 VA 代表可视分析（Visual Analytics），而第一个 A 具有多重涵义：其目标是成为一个自动化（Automated）、智能驱动（AI driven）、支持增强分析（Augmented）的可视分析解决方案。

在开发图表的过程中，也许你不想花太多时间从 api 和文档中摸索效果，也许你接的是一句话需求根本不知道图表要长什么样子。这种时候使用 AVA 的研发态辅助能力就非常合适。一行 autoChart ，你可以得到推荐的图表结果，你可以所见即所得地调试图表的样式，你也可以直接从 mock 数据开始制作图表。

有些时候，数据是不确定的、变化的、临时的，完全不知道应该投入多少精力来设计和实现这些图表。假设当我们在研发某个数据产品的时候，需要对其产出的数十组形式不确定的数据进行展现，来让用户全面观察进行后续操作。这种类型的需求是很难用简单的方法解决的，这种时候用 AVA 就很合适，可以直接根据每组数据的特征来产出图表。

AVA/AutoChart

AutoChart 是一个可以根据数据自动推荐合适的图表并渲染的 React 组件。它可以为用户提供一行代码实现智能可视化的能力。

安装：

$ npm install @antv/auto-chart

基础 AutoChart 用法：

AutoChart 无数据状态：

AVA/CKB

CKB 的意思是 Chart Knowledge Base，也就是图表知识库。这个包中包含了基于经验总结的关于可视化和图表的各种基本知识和观察。图表的推荐必须基于这些基本概念。

安装：

$ npm install @antv/ckb

使用 CKB 制作图表词典：

AVA/DataWizard

DataWizard 是一个基于 js/ts 的前端数据处理库。在 AVA 的框架中，它被用来理解和处理输入端的数据集。不过，它也可以独立地被用来开发一些数据处理、数学统计、数据模拟之类的功能。

安装：

$ npm install @antv/data-wizard

读取数据：

数据字段分析：

常用统计学方法示例：

复杂对象的统计学方法：

模拟数据生成示例：

AVA/ChartAdvisor

ChartAdvisor 是 AVA 的核心部分。它基于数据和分析需求来推荐图表类型和具体的图表细节设置。

安装：

$ npm install @antv/chart-advisor

从数据到 ChartAdvisor 推荐/优化图表：

定制 ChartAdvisor 所使用的 CKB 和规则：

AVA/LiteInsight

LiteInsight 是一个用于探索性数据分析的 js/ts 工具库，它可以从多维数据中自动地发现数据洞察。

安装：

$ npm install @antv/lite-insight

可视化数据洞察：

AVA/SmartBoard

SmartBoard 是一个用于 Dashboard 数据展示的 js/ts 工具库。它根据输入图表和洞察自动生成对应的 Dashboard。

安装：

$ npm install @antv/smart-board

SmartBoard 使用：

智能洞察 + SmartBoard：

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开源协议：MIT

开源地址：
https://github.com/antvis/AVA