時間是過得真快呀，恍惚間已經(jīng)半年過去了，又要給一貫雷厲風(fēng)行的領(lǐng)導(dǎo)做了份銷售業(yè)績數(shù)據(jù)的分析報告了，任務(wù)已經(jīng)下達(dá)一星期了，我比較迷茫。主要是想起上次給領(lǐng)導(dǎo)交報告的時候，看到我拿著15頁的紙質(zhì)數(shù)據(jù)報告，去給領(lǐng)導(dǎo)，然后被批的一無是處，后來還是在數(shù)據(jù)研究院同事的指導(dǎo)勉強完成了報告。想著這次如果像上次一樣，那肯定還是不及格，說不準(zhǔn)還會被說不思進(jìn)取。話說我根本就不是給你有第二次批評的人。思索之余，轉(zhuǎn)身泡了杯咖啡，看著眼前的兩個季度和去年一年的excel數(shù)據(jù)，腦子第一個想到的是怎們構(gòu)建表格，同比、環(huán)比、線索率。

自從上次被領(lǐng)導(dǎo)狠批之后，故意去找數(shù)據(jù)研發(fā)中心的小哥哥學(xué)了1個月的Python，本人大學(xué)里學(xué)了一點編程，再加上很多代碼的邏輯類似于Excel的函數(shù)，好說歹說算是入了門，同時也學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)分析的一點思路。

按照粗淺的數(shù)據(jù)分析思路：

1、首先明確領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注哪些數(shù)據(jù)和指標(biāo)

之前想的公司銷售數(shù)據(jù)的同比、環(huán)比、線索率，其實每次月末匯報的時候都講過了，按照這樣的邏輯，季度匯報無非是把過去三個月匯總在一起，再算一下累積的數(shù)據(jù)，確實枯燥不直觀。

于是我提前去試探了下領(lǐng)導(dǎo)，除了常規(guī)的總比環(huán)比匯總數(shù)據(jù)，還想關(guān)注哪些信息。領(lǐng)導(dǎo)透露口風(fēng)，“每個月的銷售額和凈利潤，客流量的高低可以給個排名不，哪一季度利潤最大，我們公司歷年整體的銷售情況是怎樣等等，好讓我知道每個月的銷售額、凈利潤是多少，哪些門店的銷售量是最好的的。”

2、用可視化的方式替代傳統(tǒng)表格

這一點我嘗到過甜頭，上季度那15頁報告被懟之后，我又用PPT做了一份匯報，引用各種圖表，才幸免于難。

所以這一次可以升級一下，是不是用Python或者其他數(shù)據(jù)分析工具露一手，也算一次項目實踐。

于是，我找信息部門的同事導(dǎo)來幾份數(shù)據(jù)，但是由于有多年歷史數(shù)據(jù)需要分析，csv文件導(dǎo)出大概有300多兆，試著用excel看看，一打開直接掛了。。。正無限在響應(yīng)中。

算了，這么大的數(shù)據(jù)量，正好用回Python。

關(guān)于Python,同在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的同學(xué)可能都不陌生，我們經(jīng)常會使用Python提供的numpy、pandas、matplotlib等第三方庫來對數(shù)據(jù)進(jìn)行計算處理，同時最終生成所需要的可視化報告。

Python語言簡明便捷的特性對做數(shù)據(jù)分析的我還是非常有吸引力的，空想不如行動，為了快速出成果，直接開干。

一、Python數(shù)據(jù)分析可視化過程

1.DataFrame數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

首先是導(dǎo)入本次分析所需要使用的matplib、pandas、datetime、pylab這幾個數(shù)據(jù)處理以及可視化相關(guān)的庫，指定mpl的默認(rèn)字體（否則圖表可能會出現(xiàn)中文亂碼問題）。接著導(dǎo)入網(wǎng)站運營的明細(xì)數(shù)據(jù)表以及網(wǎng)站產(chǎn)品線索量數(shù)據(jù)表，然后根據(jù)線索ID進(jìn)行拼接，得到結(jié)果轉(zhuǎn)成DataFrame類型格式方便后續(xù)的數(shù)據(jù)計算以及可視化分析處理。

2.時間類型轉(zhuǎn)換

接著通過datatime類提供的轉(zhuǎn)換方法，對成交量數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化，分別取出店鋪銷售量的成交年度、成交季度、成交月份字段，方便從不同的統(tǒng)計口徑來觀察和分析線銷售數(shù)據(jù)。

3.分組統(tǒng)計&&圖表繪制

最后分別按照店鋪銷售量的成交年度、成交季度、成交月份字段來對產(chǎn)品線索量進(jìn)行分組統(tǒng)計，設(shè)置好相關(guān)圖形統(tǒng)計標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)題、圖例等屬性，規(guī)劃好繪圖排版區(qū)域，并且以折線圖、餅圖、對比柱狀圖的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)。

4.Python可視化成果展示

程序編譯運行，各年度的店鋪銷售量走勢、各季度銷售量分布、各月店鋪銷售量比數(shù)據(jù)就都以可視化的形式直接呈現(xiàn)出來了，還是非常舒服的，給自己默默點個贊~哼哧哼哧地準(zhǔn)備明天過去給領(lǐng)導(dǎo)匯報我的可視化“戰(zhàn)果”！

三、從Python到豌豆BI——數(shù)據(jù)可視化升級

跟領(lǐng)導(dǎo)匯報完畢之后，出來的可視化成果還是得到領(lǐng)導(dǎo)的一些認(rèn)可的，將海量的數(shù)據(jù)以可視化圖表的形式給領(lǐng)導(dǎo)直觀地呈現(xiàn)了出來。

但是和我那數(shù)據(jù)研發(fā)中心的小哥哥交流一番后，他覺得我的Python可視化“杰作”還存在一些問題，我也總結(jié)一下：

1.可視化圖形界面是靜態(tài)頁面，沒有動態(tài)的界面數(shù)據(jù)交互，如圖形聯(lián)動、數(shù)據(jù)鉆取、即席報告、等等；

2.界面沒有篩選器，無法切片呈現(xiàn)過濾部分?jǐn)?shù)據(jù)；

3.領(lǐng)導(dǎo)看了已有數(shù)據(jù)之后，針對一些增長或者異常數(shù)據(jù)無法做進(jìn)一步深入分析。

4.開發(fā)調(diào)試還是有一定周期的，說出來不怕大家笑話哈，我為了調(diào)這個Python頁面耗費了我1整天時間。。。。

小哥哥建議我不妨用豌豆BI工具來實現(xiàn)，針對個人用戶還是免費的，重點是不需要部署安裝，直接云上操作，而且對于業(yè)務(wù)人員來說真的非常方便，一想起我那破電腦真的是承受不住大容量工具的蹂躪，心里一喜，去試試看了。小哥哥說這個是億信華辰開發(fā)的一款敏捷BI工具，能夠做到百億數(shù)據(jù)秒響應(yīng)。而且動態(tài)數(shù)據(jù)分析報告，PPT那都不是事兒，至于圖形聯(lián)動、數(shù)據(jù)鉆取、超鏈接跳轉(zhuǎn)那都so easy。

1.豌豆BI云體驗自助拖拽分析版

到億信華辰官網(wǎng)豌豆BI產(chǎn)品頁你會了解到這是一款提供給企業(yè)在線數(shù)據(jù)即席分析平臺，除了能夠方便企業(yè)信息部門制作傳統(tǒng)企業(yè)的固定報表之外，還可以讓不懂SQL/代碼技術(shù)的小白快速上手拖拽式自助數(shù)據(jù)可視化分析。以下圖為例，托拖拽拽，輕松幫我統(tǒng)計出了我們公司歷年的營收總額和各店鋪的營收額數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，跟以前一行行代碼調(diào)試Python程序比，簡直不要太簡單！

按照豌豆BI視頻教程，初步做出了以下的這個公司整體營收情況&各店鋪成本和營收的分析頁面，輕松地解決了領(lǐng)導(dǎo)之前反饋的Python數(shù)據(jù)可視化界面的一系列問題！

2. 界面美化升級+領(lǐng)導(dǎo)匯報最終敲定版

經(jīng)過一番研究，發(fā)現(xiàn)豌豆BI還能夠進(jìn)一步提供給用戶設(shè)置組件背景、儀表板背景等功能，另外參考了豌豆BI的一些內(nèi)置demo，于是乎做出下圖這個精美的網(wǎng)站運營管理中心駕駛艙，驚艷吧~嘿嘿，其實也不過是20分鐘的的鼠標(biāo)移動功夫，數(shù)據(jù)完全可視化呈現(xiàn)在領(lǐng)導(dǎo)面前。給領(lǐng)導(dǎo)匯報完畢之后，豌豆BI靈活的智能鉆取聯(lián)動、“零”數(shù)據(jù)建模、一鍵數(shù)字畫像等的特性，備受領(lǐng)導(dǎo)的夸獎與喜愛！

以上就是我這次從Python到豌豆BI的數(shù)據(jù)分析可視化升級心得總結(jié)了，特地寫出來給大家分享分享，能看到這里的同學(xué)都是真愛啦。

四、后記

當(dāng)然，其實我所用到的也只是豌豆BI這款軟件的冰山一角了，像以上的很多豐富的可視化圖表也非常值得大家去使用和分析探索的，感興趣的可以到億信華辰官網(wǎng)&億信社區(qū)參考幫助文檔和視頻教程去了解試用啦，篇幅有限，由于時間關(guān)系暫時跟大家聊到這里了，歡迎大家共同多多交流。