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手把手教你使用Python进行高级数据可视化

数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示,数据可视化技能在2018年中国最热门技能中排名第一。

就数据分析而言,可视化探索几乎是你正式进行数据分析的第一步,通过SQL拿到数据之后,我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。

数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析就是监控数据和观察数据。

除此此外,数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的,而兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT和报表给老板看。

今天为大家介绍一款非常好用的可视化包-Pyechart。非常方便易用,功能强大,生成报告美观、快速。初次接触我就被它吸引了。

Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。

安装

pyecharts兼容Python2和Python3。执行代码:

pip install pyecharts

初级图表

1. 柱状图/条形图

解读:上图形象展示了某A、B商家在不同产品上的额销售情况。

2. 饼图

解读:饼图用于展示占比情况,上图展示了某商店不同品类饮料的销售占比情况。

3. 圆环图

解读:圆环图和饼图类似,不过呈现效果更美观。

4. 日历图

上图展示了整年度各月份各天的微信步数,非常直观。

5. 仪表盘

仪表盘主要用于展示完成占比情况,也用于KPI展示。

高级图表

1. 漏斗图

漏斗图主要用于展示网站或者商品的转化步骤。

2. 地图

地图以地理坐标的形式作为维度展示数据信息,上图展示了商家A在不同省份的销售情况。

3. 词云图

词云图以文字云的形式作为维度展示数据信息。

4. 组合图

(类似于仪表盘的功能)

同时还有水球图、雷达图、桑基图、K线图、关系图等等。这里只是一个简单的介绍,感兴趣的可以移步至:http://pyecharts.org了解

本文分享自微信公众号 - CDA数据分析师(cdacdacda)

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原始发表时间:2019-07-19

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