之前项目中都是使用FusionChart和HighChart，基本都是没有购买商业许可。然后现在开发的系统需要交付给客户使用。所以现在图表控件不能直接使用FusionChart和HighChart，通过对比EChart和D3.js，EChart由百度开发，相关的中文文档和问题应该会更好。而且D3.js代码配置和选项相对于EChart也要复杂，所以团队最后决定在图表类库采用EChart。
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用户行为分析是数据分析中非常重要的一项内容，在统计活跃用户，分析留存和转化率，改进产品体验、推动用户增长等领域有重要作用。单体洞察、用户分群、行为路径分析是用户行为数据分析的三大利器。
大多数互联网企业都提供有类似Notebook类的产品，采用交互式的方式进行数据分析、数据建模及数据可视化。主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发，重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理，支持常见的机器学习和深度学习计算框架，算法分析及建模中最常见的是采用jupyter notebook，能够在浏览器中，通过编写python脚本 运行脚本，在脚本块下方展示运行结果。
上次提到了【数据可视化】Echarts最常用图表，其中还有一些图需要了解，这次来分享一下。
用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，转化漏斗图，RFM 客户分类以后的雷达图。
在使用echarts的漏斗图行的时候，我们会发现，当数据为0的时候，或者数据中有0的时候，漏斗会变形。显示的很难看，那么怎么保障即便是数据为0了，依然显示漏斗形状？先看效果：
echarts是一款不错的商业级数据图表，目前已更新到echarts3版本，但是由于历史原因，echarts2仍然有比较大的使用占比，之所以讲echarts2的引入方式是因为项目在混合使用echarts2与echarts3的时候遇到了一个问题，这个与我之前写过的一篇文章有关：http://blog.csdn.net/john1337/article/details/54947787，下面入主题。
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。
用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。 本文会对用户行为路径分析方法作一些简单的探讨，更多的偏向于一些路径分析业务场景与技术手段的介绍，起到抛砖引玉的作用，欢迎致力于互联网数据分析的朋友们拍砖与批评。以后有机会可以继续介绍分享与实际业务结合较
说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。
新媒体管家 说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。 时间推移到 2009 年，“大数据” 开始才成为互联网技术行业中的热门词汇。对“大数据”进行收集和分析的设想，起初来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司；麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在 2011 年 6 月发布
Excel图表不同段位的玩法, 你在哪一级？ L1 青铜级 1.能制作简单的柱形图、条形图类图表； 2.稍微复杂点的雷达图、复合饼图从来不用； 3.从不关心图表做得是否专业。 L2 白银级 1.能熟练制作Excel默认图表； 2.遇到问题网上查查资料琢磨琢磨也能解决； 3.做出来的图表总少点味道。 L3 钻石级 1.能根据数据需求设计图表； 2.会巧妙编辑图表元素，做出专业的商务图表； 3.能有意识地使用图表分析简单数据。 L4 最强王者级 1.用数据分析的思路设计图表； 2.轻松使用公式函数、控件设
漏斗图在电商领域中观察用户转化率的情形使用非常普遍，本文通过一个模拟的商城用户行为的例子来绘制漏斗图
python可视化神器——pyecharts库导读： 根据与大佬的询问，故而开启《python pyecharts》这个系列 📷 pyecharts是什么？ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节，进而做出决策。漏斗图的起始总是100%，并在各个环节依次减少，漏斗图用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。漏斗图从上到下，有逻辑上的顺序关系，表现了随着业务流程的推进业务目标完成的情况（如用户的转化情况、订单的处理情况、招聘的录用情况等）。一般来说，所有梯形的高度应是一致的，这会有助人们辨别数值间的差异。
今天跟大家分享漏斗图的制作技巧！ ▽ 大家可能不经常听到漏斗图这个名字。其实这种图表常见于数据分析报告以及商务演示场合。漏斗图可以用来反映一组数据的大小趋势，通常是由大到小，并且左右居中排列，效果就像
今天小编给大家介绍的图类型为漏斗图(Funnel Plots),本期就详细介绍该种图表的含义及绘制方法，主要内容如下：
最近在使用 Echarts 完成一个漏斗图的需求，为了达到视觉的要求，过程中是用了一些 Hack 的方式，在这里总结一下。
漏斗图是销售领域一种十分常用的图表，主要是用来分析在各个阶段的流失和转化情况。比如在某个商城中，我们统计用户在不同阶段的人数来分析转化率：
在前面的文章《Excel图表学习67：4步绘制漏斗图》中，我们讲解了绘制漏斗图的技巧，今天，我们再举一例。这个示例来自于www.sumproduct.com。
比如：教育培训类产品的用户，从首页进入到最终完成支付的行为，大多需要经过搜索课程，查看课程详情、点击购买、立即支付、支付成功，我们需要将按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控，寻找每个层级的可优化点；对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间。
在招聘模块我们有一个很重要的系列指标，叫做招聘的转换率，通过这个转换率我们可以分析在招聘的各个阶段有哪些问题，当我们在做这个分析的时候，一般都会用到漏斗图，但是现在在13版本或者16版本里都没有直接可以做漏斗图，所以我们今天来讲讲如何做招聘转换率的漏斗图。
过程分析主要分析业务流程中每一步骤的变化情况，用于分析业务流程指标数据变化、拆分业务流程、拆分关键业务指标等等。可以使用漏斗图、瀑布图来展示过程分析数据。
作者：李启方 很早之前就知道漏斗模型，但没有做更多的了解和运用，后来对漏斗模型的了解稍加深入之后，觉得它不仅仅是一个模型，更是一种可以普遍适用的方法论，或者说是一种思维方式。 本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。 百科给出的解释：营销漏斗模型指的是营销过程中，将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率，帮助找到薄弱环节。 也就是说营销的环节
很早之前就知道漏斗模型，但没有做更多的了解和运用，后来对漏斗模型的了解稍加深入之后，觉得它不仅仅是一个模型，更是一种可以普遍适用的方法论，或者说是一种思维方式。本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。
很早之前就知道漏斗模型，但没有做更多的了解和运用，后来对漏斗模型的了解稍加深入之后，觉得它不仅仅是一个模型，更是一种可以普遍适用的方法论，或者说是一种思维方式。
pygal比较小众，专注于SVG图，擅长交互，最主要的是它能用非常少的代码就可画出非常漂亮的图形
上面的例子是通过plotly_express实现的，如何使用graph_objects 实现呢？
Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘
因为工作需要，我的收藏夹里收集了很多数据相关的产品，其实加入收藏，也一直没有时间好好去研究。这几天恰好有时间翻出来逐个体验了番，顺手贴出来，大家一起研究。 受篇幅所限，这里只贴了4个，更多的请期待后续
很多方法朴实无华，却解决大量的问题。下面十个方法都是我这么多年做分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心，其实只要掌握分析的最核心部分也就差不多了。真没那么复杂。
对客户的漏斗分析能够反映每一阶段的客户转化情况。例如实体店铺客户的转化可以分为三个阶段：多少人经过店铺门口，其中多少人进店，最后多少人购买。
图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
iSlide功能的确很强大，我后面的内容肯定会避开这个强大插件的内置功能，更新一些其它类型的图表内容，比如说今天的内容就是漏斗图的制作。
这篇文章是《互联网运营增长的十个经典模型（2019年版）》的“兄弟篇”，两篇文章一个讲模型，一个讲方法，都是数据化营销与运营领域非常重要的知识内容。
转化分析是我讲的最多的领域。五六年前我讲的时候，大家不是很在乎，因为那时候流量不是事儿。今天，大家似乎都开始意识到，地上钻个孔就能喷出油的日子似乎离我们越来越远，如果不学会压榨流量的价值，盈利也会离我们越来越远。 一旦涉及到转化优化分析要采用什么方法，大家一定会异口同声道：转化漏斗！但我们真的做起来，就会发现，转化漏斗仅仅只是帮我们指出了一个（或者多个）地点（严格讲，地点应该替换为页面或者app的screen）存在问题而已，至于存在什么问题，如何分析，如何解决这些问题，则完全不可能独靠转化漏斗解决。
导读 眼花缭乱的东西很多，真正派上用场的，却不见得是那些看起来炫酷的。很多方法朴实无华，却解决大量的问题。 下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心，其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。 我们从第十个方法倒着讲，重要性并无优劣之分，但压轴的，往往是最重要的。 方法十：Link Tag 的流量标记 Link tag 标记流量源头 ，绝对是所有方法中最为基本重要的一种。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源，也同样适用于 app 下载来源
眼花缭乱的东西很多，真正派上用场的，却不见得是那些看起来炫酷的。很多方法朴实无华，却解决大量的问题。 下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心，其实互
那我们就废话少说，先从CRM开始。 CRM软件最早是Oracle（美国的一家软件巨头）公司的几个工程师出来创办的Siebel公司开发的软件产品，据说当年Oracle的老板不同意开发CRM软件，导致员工自立门户开发该软件大获成功，我想Oracle老板肯定为他当初的决定后悔不已。SAP作为ERP领域的NO.1，当然也开发了CRM软件。 CRM全称客户关系管理，当年楼主在2000年的时候接触到这软件产品，感觉特别高大上，据说是企业销售利器，有了它，老板就可以躺着赚钱了，很多企业花大价钱来实施这个软件，指望着自己公
作者 李奇 本文为 CDA 金牌讲师原创作品，转载需授权 此文将从销售漏斗管理分析的业务背景、Excel 平台上的实施方式以及销售漏斗管理分析仪的实现过程三方面内容进行说明，希望帮助有此类业务分析需求的朋友拓展思路。 业务背景 销售漏斗是科学反映商机状态以及销售效率的一种重要的销售管理模型，此模型应用广泛，适用于多种不同类型的销售体系，其中尤其适用于关系型销售企业，也就是适用于需要长期维护客户关系的企业。 销售漏斗指的是将从发现商业机会开始到最终与客户成交为止的销售过程按照不同的销售进度分为几个不同的
下面是来自官网(https://echarts.apache.org/zh/index.html)的介绍：ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
專 欄 ❈陈键冬，Python中文社区专栏作者 GitHub： https://github.com/chenjiandongx ❈ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。
本文为CDA金牌讲师李奇原创，转载请获得授权并注明来源 此文将从销售漏斗管理分析的业务背景、Excel平台上的实施方式以及销售漏斗管理分析仪的实现过程三方面内容进行说明，希望帮助有此类业务分析需求的朋友拓展思路。 业务背景 销售漏斗是科学反映商机状态以及销售效率的一种重要的销售管理模型，此模型应用广泛，适用于多种不同类型的销售体系，其中尤其适用于关系型销售企业，也就是适用于需要长期维护客户关系的企业。 销售漏斗指的是将从发现商业机会开始到最终与客户成交为止的销售过程按照不同的销售进度分为几个不同的销售阶段，
你可能做了一个小程序，也做了很多推广。 然后查看了后台的一些数据： 有本地也有外地； 有男粉丝也有女粉丝； 有青年才俊，也有中年大叔； 有iPhone也有安卓； 有的页面访问人数比较多，有的页面访问人数比较少； 有的停留了很久，有的点开就关闭了； 有人访问一次再也没来过，有人进行了多次访问； 有的按钮被点击多次，有的按钮却少有人问津（这个看不见，需要预先设定自定义分析字段，后面会讲） 那么，每个数据代表了什么？有什么指导意义？ 今天我们就起底小程序的数据分析功能，分析那些躺在我们后台的数据，如何支撑我们的运
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