DW动手学数据分析Task4：数据可视化

最新推荐文章于 2025-12-15 08:47:19 发布
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#信息可视化 #数据分析 #python

本文介绍了Python中的数据可视化库matplotlib和Seaborn，详细讲解了各种图表的使用，如柱状图、条形图、折线图、散点图等，并通过泰坦尼克号数据集展示了如何利用这些图表进行数据分析，包括生存人数分布、生存与死亡比例、票价与存活人数的关系、仓位等级与生存死亡分布以及年龄分布等。

目录

1 了解matplotlib

  • Matplotlib： 是 Python 的绘图库， 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。

2 可视化图案

  • 基本可视化团及场景使用
    • 柱状图
      • 场景：展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。
      • 适用：对比分类数据
      • 局限：分类过多则无法展示数据特点
    • 条形图
      • 场景：类似柱状图，只不过两根轴对调一下
      • 适用：类别名称过长，将有大量空白位置标示每个类别的名称
      • 局限：分类过多则无法展示数据特点
    • 折线图
      • 场景：展示数据随时间或有序类别的波动情况的趋势变化
      • 适用：有序的类别，比如时间
      • 局限：无序的类别无法展示数据特点
    • 柱线图
      • 场景：结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据
      • 适用：要同时展现两个项目数据的特点
      • 局限：有柱状图和折线图两者的缺陷
    • 散点图
      • 场景：用于发现各变量之间的关系
      • 适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析
      • 局限：数据量小的时候会比较混乱
    • 饼图
      • 场景：用来展示各类别占比，比如男女比例
      • 适用：了解数据的分布情况
      • 局限：分类过多，则扇形越小，无法展现图表
    • 雷达图
      • 场景：将多个分类的数据量映射到坐标轴上，对比某项目不同属性的特点
      • 适用：了解同类别的不同属性的综合情况，以及比较不同类别的相同属性差异
      • 局限：分类过多或变量过多，会比较混乱
    • 漏斗图
      • 场景：用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异
      • 适用：有固定流程并且环节较多的分析，可以直观地显示转化率和流失率
      • 局限：无序的类别或者没有流程关系的变量
    • 瀑布图
      • 场景：采用绝对值与相对值结合的方式，展示各成分分布构成情况，比如各项生活开支的占比情况
      • 适用：展示数据的累计变化过程
      • 局限：各类别数据差别太大则难以比较

3 matplotlib用法

  • plt.figure()函数：生成一个画布
    • 格式：figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
    • num：图像编号或名称，数字为编号，字符串为名称
    • figsize：指定figure的宽和高，单位为英寸
    • dpi：指定绘图对象的分辨率
    • facecolor：背景颜色
    • edgecolor：边框颜色
    • frameon：是否显示边框
  • plt.plot()函数：用于画图
    • kind：图形种类，可以使’line’,'bar’等
    • grid：显示轴网格线
  • 添加轴坐标标签、表头
    • plt.xlabel：添加x轴坐标标签
    • plt.ylabel：添加y轴坐标标签。可以设置字体大小(fontsize=)
    • plt.title：添加表头，有很多参数可以设置
      • fontsize：字体大小
      • backgroudcoloe：背景颜色
      • fontweight：字体粗细，[‘light’,‘normal’,‘bold’]
      • color：字体颜色
      • verticalalignment：对齐方式， ‘center’ , ‘top’ , ‘bottom’ ,‘baseline’
  • plt.legend()：给绘图加上图例
  • plt.show()：显示绘图
  • 【任务二：可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人数分布情况】
    import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
text = pd.read_csv(r'result.csv')

sex
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从企业数仓接口拿数据做成定时更新看板
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<think>首先，用户的问题是：“我想了解如何从企业数据仓库接口获取数据并制作成定时更新的看板”。这是在询问如何构建一个自动更新的数据看板，数据源是企业数据仓库。 系统级指令： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 结构清晰，帮助用户逐步解决问题，保证真实可靠。 用户提供的引用： - [^1]: 数据仓库的核心功能是提供历史依据，用于决策支持。 - [^2]: 数据仓库的定义、特点、搭建过程和未来趋势。 - [^3]: 企业级Hive数据仓库的目标：可扩展性、高性能、易维护、数据质量；分层架构设计。 - [^4]: 企业信息系统中的数据孤岛问题；主数据管理的作用。 这些引用是关于数据仓库的背景信息，但用户的问题更具体：从数据仓库接口获取数据并制作定时更新的看板。 我需要基于这些引用构建回答，但要聚焦在用户的问题上。用户上次的问题可能是类似的，但在这个对话中是第一个消息，所以没有前文。系统提示说“参考用户上一次的问题和你的回答”，但这里没有之前的问题，所以我只能基于当前输入。 回答结构： - 结构清晰，逐步解决问题。 - 包括步骤：连接到数据仓库接口、提取数据、处理数据、制作看板、定时更新。 - 使用中文。 - 在相关内容后添加引用标识。 - 生成相关问题。 关键元素： 1. **连接到数据仓库接口**：这可能涉及API调用、数据库连接（如JDBC、ODBC）、或直接从DW中提取。引用[^3]提到Hive数据仓库，所以可以使用SQL或工具。 2. **提取数据**：可能需要编写查询或使用ETL工具。 3. **处理数据**：数据清洗、转换等。 4. **制作看板**：使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI、帆软等）。引用中提到了帆软（FineReport），所以可以引用。 5. **定时更新**：使用调度工具（如cron jobs、Airflow、或内置调度器）。 引用： - 引用[^1]：数据仓库用于历史数据分析，决策支持。[^1] - 引用[^2]：数据仓库搭建过程和重要性。[^2] - 引用[^3]：数据仓库设计，包括分层架构和性能优化。[^3] - 引用[^4]：数据孤岛问题，主数据管理。[^4] 在回答中自然地融入这些引用。 步骤分解： 1. **理解需求**：定义看板所需的数据和更新频率。 2. **访问数据仓库接口**：使用合适的连接方法。 3. **提取数据**：编写SQL查询或调用API。 4. **定时执行**：设置调度机制。 5. **构建看板**：使用可视化工具。 6. **部署和监控**：确保系统可靠。 生成相关问题：在回答末尾添加几个相关问题。 最终输出格式： - 使用Markdown。 - 代码块用于示例代码。 - 引用标识如[^1]。 大纲： - 引言：解释整个过程。 - 步骤1: 准备阶段（需求分析）。 - 步骤2: 连接数据仓库。 - 步骤3: 提取和处理数据。 - 步骤4: 创建和更新看板。 - 定时更新机制。 - 结论。 - 相关问题。 确保真实可靠：基于标准实践，如ETL、BI工具使用。 </think>### 如何从企业数据仓库接口获取数据并制作定时更新的看板 构建一个定时更新的数据看板涉及多个步骤：从连接数据仓库接口开始，到提取数据、处理数据、可视化展示以及自动刷新机制。整个过程需要结合数据仓库的特性（如历史数据分析和分层架构）来实现高效、可靠的自动化流程。下面我将基于企业实践，一步步详细解释每个环节。关键点包括：确保数据接口的可访问性（如API或数据库连接）、编写自动化脚本或使用ETL工具、集成可视化工具（如帆软或其他BI平台），以及设置定时任务。整个流程需遵循数据仓库的设计原则，如分层架构优化性能和数据质量保障[^3]，以提高看板的准确性和实用性。 #### 步骤1: 明确需求和准备环境 在开始前，定义看板的业务需求至关重要。例如： - **数据需求**：确定要从数据仓库中提取哪些数据（如销售趋势、产品绩效等），这些数据通常存储在数据仓库的特定层（如ODS层或DW层），用于提供决策支持的“历史依据”[^1]。 - **更新频率**：设定定时更新的周期（如每天、每小时），这取决于业务决策的实时性要求（如实时数仓的低延迟需求[^4]）。 - **工具选择**：准备必要的软件环境： - **数据仓库接口工具**：根据仓库类型选择连接方式。例如： - 如果使用的是Hive数据仓库（常见于企业级环境），可以通过JDBC/ODBC接口连接。 - 如果仓库支持API（如RESTful API），调用相关端点获取数据。 - 引用[^3]强调数据仓库的可扩展性和高性能工具（如分区优化），可使用SQL工具（如DBeaver）或编程库（如Python的`pyhive`）。 - **数据处理工具**：推荐ETL（Extract, Transform, Load）工具如Apache Airflow、Talend或帆软的数据集成模块，这些工具有助于自动化数据清洗和转换，避免“数据烟囱”问题[^4]。 - **可视化工具**：选择BI平台如帆软 FineReport、Tableau或Power BI，这些工具支持拖拽式看板构建，并能与数据接口无缝集成。帆软解决方案特别强调全流程服务，包括建模和看板发布[^1]。 确保环境设置： - 权限申请：获取数据仓库的访问权限（如API密钥、数据库凭证）。 - 测试环境：在非生产环境验证流程，减少风险。 #### 步骤2: 从数据仓库接口获取数据 这一步是核心，涉及连接到数据仓库并提取所需数据。数据仓库的接口通常基于SQL查询或API调用，目标是高效提取历史数据用于分析[^1]。 - **连接方法**： - **SQL查询接口**：大多数数据仓库（如Hive）支持SQL。编写查询语句提取特定数据集。例如，使用Python脚本连接Hive： ```python from pyhive import hive import pandas as pd # 连接到Hive数据仓库（假设使用JDBC） conn = hive.Connection(host="your_warehouse_host", port=10000, username="user", password="pass") # 执行SQL查询，提取销售数据 query = "SELECT product_id, sales_amount, date FROM sales_schema.fact_sales WHERE date >= '2023-01-01'" # 示例查询，基于分层架构设计[^3] data = pd.read_sql(query, conn) conn.close() # 保存到临时文件（如CSV） data.to_csv('sales_data.csv', index=False) ``` 这里，查询优化（如使用分区）可以提升性能，确保查询耗时符合分钟级要求[^3]。 - **API接口**：如果数据仓库提供REST API（如通过AWS Redshift或定制服务），使用HTTP请求获取JSON数据。例如，用Python的`requests`库： ```python import requests import json # API端点（假设企业仓库API） url = "https://api.your-warehouse.com/data/sales" headers = {"Authorization": "Bearer your_api_key"} params = {"start_date": "2023-01-01", "end_date": "2023-12-31"} # 参数化提取历史数据 response = requests.get(url, headers=headers, params=params) if response.status_code == 200: data = response.json() # 转换为DataFrame处理 df = pd.DataFrame(data['results']) else: print("Error fetching data") # 实现错误处理 ``` - **注意事项**： - 数据质量：在提取阶段加入校验规则（如字段非空检查），避免看板数据错误。引用[^3]提到ETL流程和质量保障是关键。 - 安全性：使用环境变量存储敏感信息（如API密钥），防止泄漏。 - 引用[^2]强调数据仓库的搭建流程能梳理海量数据，确保接口稳定可靠。 #### 步骤3: 处理和准备数据 提取的数据通常需要清洗和转换，以匹配看板需求。这步确保数据“向后看”的特性被充分利用于决策分析[^1]。 - **数据处理流程**： - **清洗**：移除重复项、处理缺失值（如用平均值填充）。 - **转换**：聚合数据（如按产品分组计算总销售额），或添加计算字段（如增长率）。 - **存储**：将处理后的数据保存到中间存储（如数据库、文件系统），便于看板工具访问。 示例脚本（Python + Pandas）： ```python # 假设data是从上步提取的DataFrame # 清洗：删除无效记录 data = data.dropna(subset=['sales_amount']) # 转换：计算每日销售总和 processed_data = data.groupby('date').agg({'sales_amount': 'sum'}).reset_index() # 保存到数据库或文件（如CSV） processed_data.to_csv('processed_sales.csv', index=False) ``` - **工具推荐**： - 使用ETL工具：帆软的ETL模块或Apache Airflow，可以自动化这些步骤。Airflow允许定义DAG（有向无环图）任务，确保数据流程易维护[^3]。 - 结合分层架构：将数据存储到数仓的DM层（数据集市层），便于后续可视化，减少系统耦合[^3]。 #### 步骤4: 构建和部署看板 使用可视化工具制作看板，并集成定时更新机制。看板应直观展示历史趋势，辅助决策[^1]。 - **创建看板**： - 在BI工具（如帆软 FineReport）中： 1. 连接数据源：导入处理后的文件（如CSV）或直接连接数据库。 2. 设计看板：拖拽组件（如折线图展示销售趋势、饼图显示产品分布）。 3. 示例：帆软工具支持模板化设计，快速生成报表，其解决方案强调全流程建模[^1]。 - 代码示例（可选）：如果使用代码生成看板，可用Python库如Plotly或Dash： ```python import plotly.express as px # 从文件加载数据 df = pd.read_csv('processed_sales.csv') # 创建交互式看板 fig = px.line(df, x='date', y='sales_amount', title='Sales Trend') fig.show() # 在本地预览 # 可导出为HTML文件部署 ``` - **定时更新机制**： - **调度工具**：设置任务自动运行： - **操作系统级**：用cron（Linux）或Task Scheduler（Windows）触发脚本。例如，每天凌晨1点运行数据提取和处理脚本： ```bash # cron job示例（每天1点执行） 0 1 * * * /usr/bin/python3 /path/to/your_script.py ``` - **专业工具**：用Apache Airflow或帆软的调度器定义工作流。Airflow支持监控和重试，确保可靠性： ```python # Airflow DAG示例（伪代码） from airflow import DAG from airflow.operators.python_operator import PythonOperator from datetime import datetime def extract_and_process(): # 调用步骤2和3的脚本 pass dag = DAG('data_refresh_dag', schedule_interval='0 1 * * *', start_date=datetime(2023, 1, 1)) task = PythonOperator(task_id='refresh_data', python_callable=extract_and_process, dag=dag) ``` 更新后，BI工具会自动刷新看板（帆软支持定时刷新数据源[^1]）。 - **部署看板**：将看板发布到Web服务器或企业内部平台（如帆软报表服务器），供团队实时访问。 #### 步骤5: 监控和维护 上线后，监控流程确保稳定： - **监控**：使用日志工具（如ELK Stack）跟踪数据提取错误或性能瓶颈。 - **优化**：定期检查数据质量（如校验字段血缘[^3]），并根据业务需求调整看板。 - **引用关键点**：数据仓库的分层架构和主数据管理能避免“信息孤岛”[^4]，确保看板数据一致可靠。整个流程需符合企业数仓的易维护目标[^3]。 ### 总结 通过上述步骤，您可以实现从企业数据仓库接口（如Hive或API）自动获取数据，并制作定时更新的看板。关键在于：利用ETL工具处理数据、BI工具构建可视化、以及调度器实现自动化。这不仅能提供实时决策支持（如销售分析[^1]），还能提升数据处理效率（高性能查询[^3]）。实践中，建议从简单看板开始迭代，并参考帆软等工具的文档辅助建模[^1]。如果接口或工具配置遇到问题，可查阅具体平台的社区支持。
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