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Python商业数据可视化实战（全彩）(博文视点出品)

作者: 王国平
出版社: 电子工业出版社
出版年: 2020-12
页数: 248
定价: 89.00元
装帧: 平装
ISBN: 9787121398940

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本书由浅入深、循序渐进地介绍了基于Python的商业数据可视化技术，并结合实际案例详细介绍了Python在数据可视化方面的具体应用。本书重点介绍了Python的9个可视化库，分别为Matplotlib、Seaborn、Pyecharts、Bokeh、HoloViews、Plotly、Pygal、plotnine、Altair，并介绍了商业数据可视化的思维，不仅做到授之以鱼，更做到授之以渔。读者通过学习本书，能够轻松、快速地掌握商业数据可视化技术。本书的内容和案例适用于互联网、咨询、零售、能源等行业从事数据可视化分析的读者，可以作为Python软件培训机构和数据可视化研究者的参考资料，也可以作为高等学校计算机相关专业学生的教材或教师的教学参考书。

王国平
具有十余年金融、电力、互联网等行业从业经历，现已出版十余本专著；
擅长数据分析、数据可视化、机器学习等，精通Python、SPSS、Tableau、Power BI等数据分析工具，熟悉MySQL、SQL Server等数据库，以及Hadoop、Hive、Zeppelin、Spark等大数据分析及可视化工具。

第1章Python商业数据可视化概述/1
1.1商业数据可视化概述 2
1.1.1商业数据可视化的挑战及其难点 2
1.1.23种商业数据可视化思维 4
1.1.36种商业数据可视化技巧 6
1.2Python可视化开发环境 9
1.2.1Spyder 10
1.2.2JupyterNotebook 11
1.2.3JupyterLab 12
1.3用Python连接各类数据源 14
1.3.1连接单个文件数据 14
1.3.2连接关系型数据库 15
1.4Python数据可视化库简介 17
1.4.1探索式可视化库 17
1.4.2交互式可视化库 17
1.5上机实践题 19
第2章Python数据可视化的经典：Matplotlib/20
2.1Matplotlib可视化库概述 21
2.1.1Matplotlib可视化库
简介 21
2.1.2Matplotlib参数配置 21
2.

.3Matplotlib图形整合 32
2.2Matplotlib数据可视化案例 34 2.2.1提升门店销售额 34
2.2.2制作门店销售额的
树状图 36
2.2.3制作业绩考核的误差
条形图 40
2.3上机实践题 42
第3章基于Matplotlib的高级API封装：Seaborn/43
3.1Seaborn可视化库概述 44
3.1.1Seaborn可视化库简介 44
3.1.2Seaborn风格设置 45
3.1.3Seaborn颜色设置 50
3.2.3制作销售金额的线性
回归图 58
3.2Seaborn数据可视化案例 54
3.2.1解读企业销售数据 54
3.2.2制作销售数据的密度直方图 55
3.3上机实践题 65
第4章Python与Echarts的有机结合：Pyecharts/66
4.1Pyecharts可视化库概述 67
4.1.1Pyecharts可视化库简介 67
4.1.2Pyecharts基本元素 70
4.1.3Pyecharts主要图形 76
4.2Pyecharts数据可视化案例 91
4.2.1了解企业商品的现状 91
4.2.2制作各类型商品的关键词词云 92
4.2.3制作商品销售额的主题河流图 94
4.3上机实践题 97
第5章基于JavaScript的交互式可视化库：Bokeh/98
5.1Bokeh可视化库概述 99
5.1.1Bokeh可视化库简介 99
5.1.2Bokeh主要接口 102
5.1.3Bokeh基本配置 105
5.2Bokeh数据可视化案例 116
5.2.1做好朋友圈的商品营销 116
5.2.2制作客户成功分享商品的和弦图 116
5.2.3制作客户成功分享商品的网络关系图 118
5.3上机实践题 120
第6章用较少的代码呈现视图：HoloViews/121
6.1HoloViews可视化库概述 122
6.1.1HoloViews可视化库简介 122
6.1.2HoloViews参数配置 124
6.1.3HoloViews组成对象 132
6.2HoloViews数据可视化案例 138
6.2.1衡量不同类型的客户价值 138
6.2.2制作不同类型客户价值的面积图 138
6.2.3制作不同地区客户价值的箱形图 140
6.3上机实践题 142
第7章基于浏览器的在线可交互可视化库：Plotly/143
7.1Plotly可视化库概述 144
7.1.1Plotly可视化库简介 144
7.1.2Plotly绘图语法 144
7.1.3Plotly主要图形 147
7.2Plotly数据可视化案例 155
7.2.1提升客户的满意指数 155
7.2.2制作客户不满意订单的环形图 156
7.2.3制作客户满意度的时间序列图 158
7.3上机实践题 160
第8章以面向对象的方式创建视图：Pygal/161
8.1Pygal可视化库概述 162
8.1.1Pygal可视化库简介 162
8.1.2Pygal参数配置 162
8.1.3Pygal主要图形 165
8.2Pygal数据可视化案例 183
8.2.1有效降低客户的流失率 183
8.2.2制作各月份客户流失量的折线图 184
8.2.3制作各地区客户流失量的雷达图 186
8.3上机实践题 188
第9章Python版ggplot2的可视化库：plotnine/189
9.1plotnine可视化库概述 190
9.1.1plotnine可视化库简介 190
9.1.2plotnine基本语法 190
9.1.3plotnine绘图过程 193
9.2plotnine数据可视化案例 202
9.2.1商品配送准时性及影响因素分析 202
9.2.2制作商品准时配送的分面散点图 203
9.2.3制作各地区延迟配送的小提琴图 205
9.3上机实践题 206
第10章基于交互式图形语法的可视化库：Altair/207
10.1Altair可视化库概述 208
10.1.1Altair可视化库简介 208
10.2Altair数据可视化案例 225
10.2.1有效规避订单商品退货 225
10.2.2制作各类型商品退货量的多线图 226
10.1.2Altair参数配置 210
10.1.3Altair主要图形 216
10.2.3制作各月份商品退货量的脊线图 228
10.3上机实践题 229
附录APython3.9.0及可视化库安装/230
附录BPython常用第三方工具包简介/233
B.1数据分析类包 233
B.2数据可视化类包 234
B.3机器学习类包 235
参考文献/238