作品展示(tableau)

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前言

        这是在小破站中,学习戴师兄23数据分析自学课程中所搭建的一个外卖数据分析的一个作品。本作品是基于外卖订单的数据,进行经营总览情况、新老顾客占比、平台占比、每日收营情况等多个可视化图表来对门店运营情况进行分析。

个人作品制作展示(纯新手,不喜勿喷。在学习当中,请大佬指点。)


一、数据观测

        在表格中有诸多异常数据,需要对数据进行筛选观察;观察之后了解异常数据出现的原因,是机器系统失误原因还是人为原因;根据数据观测需求,对数据进行清洗,整理。

        这里在shop表当中,门店有很长时间出现空营业,即有效订单,商家实收等数据都是空值,这里可以推测,可能是因为店铺刚开业还没有开启外卖业务。

### Tableau 数据可视化工具在春晚中的应用实例 Tableau 是一种强大的数据可视化工具,能够帮助用户快速创建交互式的图表和仪表板。对于春节联欢晚会这样大型活动的数据分析来说,Tableau 提供了多种方式来展示观众互动情况、节目受欢迎程度等重要指标。 #### 使用Tableau制作春晚收视率趋势图 通过收集不同时间段内的实时收视数据,可以利用Line Chart(折线图)直观展现各时段收视人数变化。例如,在2023年春晚上,某卫视采用Tableau绘制了一张反映整场晚会期间全国范围内不同时刻观看人数波动的折线图[^1]。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 假设这是从数据库获取的时间序列数据 data = {'time': ['20:00', '21:00', '22:00'], 'viewership': [87.5, 92.3, 94.6]} df = pd.DataFrame(data) plt.plot(df['time'], df['viewership']) plt.title('Spring Festival Gala Viewership Trend') plt.xlabel('Time (Hour)') plt.ylabel('Viewership (%)') plt.show() ``` #### 制作最受欢迎节目的饼状分布图 为了更好地了解哪些类型的表演最受观众喜爱,可以通过Pie Chart(饼图)呈现不同类型节目所占比例。比如,在一次特别策划中,主办方统计了微博上关于各个歌舞类目下点赞数最高的前几名,并用Tableau生成了一个清晰明了的比例分配图[^2]。 #### 构建多维度分析仪表盘 除了单一视角外,还可以构建综合性的Dashboard(仪表盘),将多个关键绩效指标(KPIs)整合在一起。这使得决策者能够在同一界面上查看诸如社交媒体提及量、评论情感倾向等多个方面的表现,从而更全面地评估整个晚会的效果[^3].
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