数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。
就数据分析而言echarts数据可视化网站，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。
工欲善其事必先利其器。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echarts数据可视化网站，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
执行代码：
pip install pyecharts
一、
基本图表
图表主要是使用可视化的方法来展示一个变量或多个变量之间的相互关系，是数据分析师需要掌握的重要能力，以下是常用的几种基本图表类型。
1. 柱状图/条形图
柱形图/条形图可以基于分类，可以用于多个分类项目的比较，柱形图也可以基于时间，用于不同时点的数值比较。
解读：上图形象展示了商家A和商家B在不同产品上的销售情况。
2. 饼图
饼图主要用于展示总体中各个部分的占比信息。
解读：上图展示了某商店不同品类饮料的销售额占比情况。
3. 圆环图 / 玫瑰图
这两种图形是饼图的变形，展现的信息类似，不过展现形式更好看。
4. 折线图 /面积图
折线图/面积图主要用于展示不同时间点的数值比较信息。
解读：上图展示了商家A和商家B在一周内的销售额走势情况。
5. 仪表盘
仪表盘类似于汽车的仪表，一般用于展示完成情况的占比，也用于展示KPI完成率。
6. 漏斗图
漏斗图一般展示网站或者商品的转化步骤。
二、
高级图表
以下是一些高级的图表类型举例：
1.桑基图
它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析
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：了解
想学习更多的可视化技巧？
CDA数据分析师「Python数据分析师周末集训」课程，课程内容以CDA数据分析师标准大纲要求，包含Python基础 – Pandas数据清洗 – Python爬虫 – Python数据可视化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts） – Python机器学习算法等内容，并结合互联网金融、电信、银行、医疗、交通等行业实际案例来帮助学员建立整套的数据分析和机器学习思路，案例涉及营销优化、风险控制、用户研究、商业部署等领域，使学员所学更符合企业要求。
一、课程信息
时间：2020.1.04日开课（三个月周末集训）
地点：北京现场&广州远程&成都远程&深圳远程 全国直播
授课安排：现场班13800元 远程班10800元
二、如何报名？
1.在线填写报名信息
电脑端：
微信端（扫码访问）：
限 时 特 惠： 本站每日持续更新海量各大内部创业教程，一年会员只需98元，全站资源免费下载 点击查看详情
站 长 微 信： muyang-0410
