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数据科学（Python/R/Julia）数据分析、机器学习、深度学习

作者 | 不谈风月

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。

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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

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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

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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

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解读：圆环图和饼图类似，不过呈现效果更美观。

4.日历图

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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

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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

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漏斗图主要用于展示网站或者商品的转化步骤。

2.地图

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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

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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）

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同时还有水球图、雷达图、桑基图、K线图、关系图等等。

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完 谢谢观看