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。
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
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
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
解读：圆环图和饼图类似，不过呈现效果更美观。
4.日历图
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
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
漏斗图主要用于展示网站或者商品的转化步骤。
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。
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2025-10-31
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