数据可视化指的是,通过商业智能BI以图形化手段为基础,将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达,清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸,分析人员借助统计分析方法,将数据转化为信息,然后进行可视化展现。
可视化大屏 - 派可数据商业智能BI
经过数据可视化处理后,复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表,让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工,都能通过数据可视化获取信息,促使企业更好地发展。
最后,分析人员还可以借助商业智能BI,分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表,形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化,让数据分析深入企业内核,以数据为核心驱动企业健康发展。
数据可视化工具
1、可视化工具的优点就是更加轻量化,可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种,一种是免费和收费并行,这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制,付费解锁全功能。
另一种就是开源的可视化工具,一般可以免费使用全部功能,也能制作复杂的数据可视化报表,但是通常需要编写代码来制作可视化图表,对使用者的IT技术要求比较高。
2、商业智能BI功能比较完善,有丰富的组件模板,是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库,将不同来源数据储存到数据仓库,也拥有ETL和数据模型等数据处理能力,对数据 以指标、标签的形式分级分类。
数据可视化-派可数据商业智能BI
在商业智能BI中,数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表,只需拖拉拽就能完成数据可视化分析,制作可视化报表,还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。
无意中从今日头条中看到的一篇文章,可以生成简单的图表。据说一些大数据开发们也是经常用类似的图表库,毕竟有现成的,改造下就行,谁会去自己造轮子呢。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。
安装很简单:pip install pyecharts
如需使用 Jupyter Notebook 来展示图表,只需要调用自身实例即可,同时兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 环境。所有图表均可正常显示,与浏览器一致的交互体验,简直不要太强大。
参考自pyecharts官方文档: http://pyecharts.org
首先开始来绘制你的第一个图表
使用 Jupyter Notebook 来展示图表,只需要调用自身实例即可
add() 主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项
render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,文件用浏览器打开。
使用主题
自 0.5.2+ 起,pyecharts 支持更换主体色系
使用 pyecharts-snapshot 插件
如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件,可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。
安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt
安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot
调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意,svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。
图形绘制过程
基本上所有的图表类型都是这样绘制的:
chart_name = Type() 初始化具体类型图表。
add() 添加数据及配置项。
render() 生成本地文件(html/svg/jpeg/png/pdf/gif)。
add() 数据一般为两个列表(长度一致)。如果你的数据是字典或者是带元组的字典。可利用 cast() 方法转换。
多次显示图表
从 v0.4.0+ 开始,pyecharts 重构了渲染的内部逻辑,改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。如果使是 Numpy 或者 Pandas,可以参考这个示例
当然你也可以采用更加酷炫的方式,使用 Jupyter Notebook 来展示图表,matplotlib 有的,pyecharts 也会有的
Note: 从 v0.1.9.2 版本开始,废弃 render_notebook() 方法,现已采用更加 pythonic 的做法。直接调用本身实例就可以了。
比如这样
还有这样
如果使用的是自定义类,直接调用自定义类示例即可
图表配置
图形初始化
通用配置项
xyAxis:平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
dataZoom:dataZoom 组件 用于区域缩放,从而能自由关注细节的数据信息,或者概览数据整体,或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
legend:图例组件。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。
label:图形上的文本标签,可用于说明图形的一些数据信息,比如值,名称等。
lineStyle:带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
grid3D:3D笛卡尔坐标系组配置项,适用于 3D 图形。(Bar3D, Line3D, Scatter3D)
axis3D:3D 笛卡尔坐标系 X,Y,Z 轴配置项,适用于 3D 图形。(Bar3D, Line3D, Scatter3D)
visualMap:是视觉映射组件,用于进行『视觉编码』,也就是将数据映射到视觉元素(视觉通道)
markLine&markPoint:图形标记组件,用于标记指定的特殊数据,有标记线和标记点两种。(Bar、Line、Kline)
tooltip:提示框组件,用于移动或点击鼠标时d出数据内容
toolbox:右侧实用工具箱
图表详细
Bar(柱状图/条形图)
Bar3D(3D 柱状图)
Boxplot(箱形图)
EffectScatter(带有涟漪特效动画的散点图)
Funnel(漏斗图)
Gauge(仪表盘)
Geo(地理坐标系)
GeoLines(地理坐标系线图)
Graph(关系图)
HeatMap(热力图)
Kline/Candlestick(K线图)
Line(折线/面积图)
Line3D(3D 折线图)
Liquid(水球图)
Map(地图)
Parallel(平行坐标系)
Pie(饼图)
Polar(极坐标系)
Radar(雷达图)
Sankey(桑基图)
Scatter(散点图)
Scatter3D(3D 散点图)
ThemeRiver(主题河流图)
TreeMap(矩形树图)
WordCloud(词云图)
用户自定义
Grid 类:并行显示多张图
Overlap 类:结合不同类型图表叠加画在同张图上
Page 类:同一网页按顺序展示多图
Timeline 类:提供时间线轮播多张图
统一风格
注:pyecharts v0.3.2以后,pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表,可自行安装对应的地图文件包。
地图文件被分成了三个 Python 包,分别为:
全球国家地图:
echarts-countries-pypkg
中国省级地图:
echarts-china-provinces-pypkg
中国市级地图:
echarts-china-cities-pypkg
直接使用python的pip安装
但是这里大家一定要注意,安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook,不然是无法显示地图的。
显示如下:
总得来说,这是一个非常强大的可视化库,既可以集成在flask、Django开发中,也可以在做数据分析的时候单独使用,实在是居家旅行的必备神器啊
前面我们提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是数据可视化的利器,在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用。 pyecharts 结合了 Python 和百度开源的 Echarts 工具,基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可。拥有如下的特点:
首先绘制第一个图表:
数据分析中常见的微博转发图也是通过关系图转化来的:
其他的图形示例可以在官方文档中查询: http://gallery.pyecharts.org/ 。
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[R]数据可视化的最佳解决方案:ggplot
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[1] http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
[2] http://pyecharts.herokuapp.com/bar
[3] http://gallery.pyecharts.org/
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