python可视化数据图表,Python数据可视化之美:专业图表绘制指南(全彩)

　　序 言

　　目前互联网的全球化，移动设备的普及，物质世界的网络化，为“大爆炸”储备了能量。大数据是继云计算、物联网之后，信息产业的又一次革命性技术变革。大数据正在改变我们的生活、工作和思维。让大数据更有意义，更贴近更多人，最重要的手段之一就是数据可视化。

　　在数据可视化研究的热潮中，各种数据可视化视图层出不穷，如何形象地表达数据成为一项具有挑战性的任务，随之而来的是众多可视化软件。与其他业务可视化工具相比，Python是开源的、免费的，而且在目前市场上基于Python的业务数据可视化书籍不多的背景下，本书是基于最新版本的Python 3.9.0编写的，该版本基于Python的Bibi。

　　本书深入研究了基于Python的业务数据可视化技术，并结合实际案例详细阐述了实际应用。以案例为中心，包括软件应用和操作的方法和技巧，同时介绍数据可视化的实战。通过本书的学习，读者可以方便快捷地掌握可视化方法。本书的资源包括案例和教程PPT中用到的数据来源等。可供读者在阅读本书时使用。

　　本书可作为管理、经济、社会人文等人群学习数据可视化技术的参考书，也可作为高校计算机相关专业本科生和研究生的教材和教学参考书。

　　本书的内容

　　第一章介绍了业务数据分析的技术问题和难点，三种业务数据分析思路和六种业务数据分析技巧，Python可视化开发环境，如何连接常用数据源，Python关键数据可视化库等。

　　第2章介绍了Python中最基本、最常用的绘图库——Matplotlib可视化库，重点介绍了Matplotlib绘图中的参数配置和图形合成。通过实际案例，从企业门店管理的角度分析如何客观公允地实现门店的销售业绩。

　　第三章介绍了Seaborn Visual Library，这是一个基于Matplotlib的更高级的API包。这样画图就变得容易了，重点是画的时候Seaborn的样式设置和颜色设置。实际案例介绍了研究销售数据背后隐藏规律的方法。

　　第四章，本章介绍PyEcharts可视化库。这个库是生成echarts图表的类库，重点是绘制图表时Pyecharts的基本元素和主要图表。通过实际案例，介绍如何从商品的角度研究企业现状。

　　第五章，介绍了散景可视化库。散景可视化库基于JavaScript实现交互式可视化，在浏览器中实现美观的视觉效果。重点介绍了绘制图形时散景的主界面和基本构成。实际案例介绍如何从朋友圈营销的角度研究商品营销的情况。

　　第六章介绍了HoloViews的可视化库。该库旨在使数据的分析和可视化更容易，重点关注HoloViews绘制图形时的参数配置和对象组成。实际案例介绍如何从客户价值的角度讨论不同类型客户的价值。

　　第七章，介绍Plotly可视化库。它是一个数据分析和可视化的交互式在线平台，在Plotly绘制图形时重点关注绘制参数和主图形。本文通过实际案例，从顾客满意的角度探讨如何提高顾客满意度。

　　第8章介绍Pygal可视化库，它以面向对象的方式创建各种数据视图。这个库重点介绍了Pygal绘制图形时的参数配置和主图形。通过实际案例，介绍了如何从客户流失率的角度研究企业客户流失现状。

　　第9章，本章介绍了Python图形语法plotnine可视化库的实现。这个库侧重于plotnine在绘制图形时的基本语法和基本画法。实际案例介绍如何从商品交付的角度讨论企业商品交付时间。

　　左；第10章简介本章将介绍

　　本书的特色

　　(1)内容新颖，讲解详细。

　　本书是一本新颖的Python书籍，详细介绍了基于Python的业务数据可视化技术，对初学者有很大的帮助。详细介绍了大量可视化案例，方便读者实践。

　　(2)由浅入深，循序渐进

　　本书以案例为主线，包括软件应用和操作的方法和技巧，以及商业数据可视化的实际案例，让读者通过本书的学习，轻松快速地掌握可视化方法。

　　(3)案例丰富，学习高效。

　　本书基于Python 3.9.0。为了使读者快速提高数据可视化的综合能力，本书中的可视化案例尽可能贴近实际工作。

　　本书的读者对象

　　本书内容和案例适合互联网、咨询、零售、能源等行业的数据可视化用户，可供高校相关专业的学生和从事数据可视化的研究人员参考，也可作为Python软件培训和自学的教材。

　　由于编者水平的限制，书中难免有错误和不足之处。请读者批评指正。

　　作者微信微信官方账号：Hanalyst。

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。