大多数互联网企业都提供有类似Notebook类的产品，采用交互式的方式进行数据分析、数据建模及数据可视化。主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发，重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理，支持常见的机器学习和深度学习计算框架，算法分析及建模中最常见的是采用jupyter notebook，能够在浏览器中，通过编写python脚本 运行脚本，在脚本块下方展示运行结果。
今天小编给大家介绍的图类型为漏斗图(Funnel Plots),本期就详细介绍该种图表的含义及绘制方法，主要内容如下：
项目实现知识点： Pandas库及pyecharts库 Pandas：数据分析和处理工具。 pd.read_csv()：读取csv文件。 pyecharts：绘图库，提供30多种图标，超过400个以
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第07章-局部与整体可视化的案例相关。
用户分析是企业经营中最受关注的领域之一，在日常生活中，大家或多或少都经历过如下场景:在街头被邀请参与某商品的问卷调查；在饭店被服务员询问对菜品的意见；在试驾后被邀请填写对车况、内饰的感受和评价。这些场景体现的就是各行各业的经营者惯用的用户分析手段。
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。
对于很多产品来说，分析用户行为都是非常重要的。用户分析能推动产品的迭代，为精准营销提供一些定制化服务，驱动我们做一些产品上的决策。常用的用户专题分析方法，包括用户分群、留存分析、转化分析、行为路径分析和事件分析、用户画像、用户增长等。
用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，转化漏斗图，RFM 客户分类以后的雷达图。
用户行为分析是数据分析中非常重要的一项内容，在统计活跃用户，分析留存和转化率，改进产品体验、推动用户增长等领域有重要作用。单体洞察、用户分群、行为路径分析是用户行为数据分析的三大利器。
不管是for循环还是while循环，都是任何一门语言的基础知识，同时也是非常重要的知识。借助于循环的策略，可以将很多重复性的问题完美地解决。在Python中，大家可能对她的印象是“Python不适合使用循环，因为效率低，速度慢！”，但是本文中将重点介绍她，并跟大家分享我工作常用的几段代码示例（如果你想实操，文末有数据下载链接）。
首先，使用pip install pyecharts 即可安装 pyecharts。
pyecharts几行代码就能绘制出有特色的的图形，绘图API链式调用，使用方便。
继上一篇如何成为数据分析师系列（一）：可视化图表初阶整理了折线图、柱形图、散点图、饼图4种基本图表的特性及其使用场景，这次整理了一些平常不太使用，但在合适的场景的使用它们，往往能为你的分析报告加分不少的图表。
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数，而不是程序员直接编写函数的技术)
Python小案例（七）事件流分析之桑基、漏斗图 在进行事件流向分析的时候，最常见的可视化呈现就是桑基图和漏斗图。 基于桑基图的路径分析 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Sankey import calendar from random import randint import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats from fa
本文是为了帮助大家快速掌握十大顶级绘图方法，重点解释数据是如何呈现在不同类型图中。
对于大量的用户数据，我们通常要进行用户生命周期建设去理解和维护用户，这时就需要用到大名鼎鼎的AARRR模型了。
python可视化神器——pyecharts库导读： 根据与大佬的询问，故而开启《python pyecharts》这个系列 pyecharts是什么？ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
上一期咱们介绍《手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)》演示了8种常见图表，今天我们继续演示另外8种常见图表的绘制。
我的观点是风控和其他互联网业务都是互通的，本文介绍下风控中必做的数据分析，用以说明数据分析是一通百通的。
比如：教育培训类产品的用户，从首页进入到最终完成支付的行为，大多需要经过搜索课程，查看课程详情、点击购买、立即支付、支付成功，我们需要将按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控，寻找每个层级的可优化点；对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间。
与《归因分析》《用户路径分析》不同的是，大部分互联网从业者，都听过漏斗分析。但对于漏斗分析的细节，你确定了解吗？漏斗分析可不只是简单的几个递减、转化率哦~下面，和大家一起聊聊具体的逻辑。
漏斗图在电商领域中观察用户转化率的情形使用非常普遍，本文通过一个模拟的商城用户行为的例子来绘制漏斗图
create table dwd.tmp_event_log_detail( – dwd.event_log_detail deviceid string, eventid string, properties map<string,string>, ts bigint )partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by ‘,’ – 列于列之间使用, collection items terminated by ‘_’ – 集合中元素与元素之间分隔符 map keys terminated by ‘:’ – map集合中k和v之间的分隔符
在《用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型》中，讲述了基于平台化查询中查询时间短、需要可视化的要求，并结合现有的存储计算资源以及具体需求，我们在实现中将路径数据进行枚举后分为两次进行合并。
在打印内容字节数较小时，全部载入内存后，再打印，没有问题。可是，如果现在有成千上百万条车辆行驶轨迹，叫你分析出其中每个客户的出行规律，堵车情况等，假如是在单机上处理这件事。
作者：李启方 很早之前就知道漏斗模型，但没有做更多的了解和运用，后来对漏斗模型的了解稍加深入之后，觉得它不仅仅是一个模型，更是一种可以普遍适用的方法论，或者说是一种思维方式。 本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。 百科给出的解释：营销漏斗模型指的是营销过程中，将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率，帮助找到薄弱环节。 也就是说营销的环节
很早之前就知道漏斗模型，但没有做更多的了解和运用，后来对漏斗模型的了解稍加深入之后，觉得它不仅仅是一个模型，更是一种可以普遍适用的方法论，或者说是一种思维方式。本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。
Excel图表不同段位的玩法, 你在哪一级？ L1 青铜级 1.能制作简单的柱形图、条形图类图表； 2.稍微复杂点的雷达图、复合饼图从来不用； 3.从不关心图表做得是否专业。 L2 白银级 1.能熟练制作Excel默认图表； 2.遇到问题网上查查资料琢磨琢磨也能解决； 3.做出来的图表总少点味道。 L3 钻石级 1.能根据数据需求设计图表； 2.会巧妙编辑图表元素，做出专业的商务图表； 3.能有意识地使用图表分析简单数据。 L4 最强王者级 1.用数据分析的思路设计图表； 2.轻松使用公式函数、控件设
很早之前就知道漏斗模型，但没有做更多的了解和运用，后来对漏斗模型的了解稍加深入之后，觉得它不仅仅是一个模型，更是一种可以普遍适用的方法论，或者说是一种思维方式。
今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法，漏斗分析法是一种基础的，处理多个指标分析问题的方法，有很多应用场景。
漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节，进而做出决策。漏斗图的起始总是100%，并在各个环节依次减少，漏斗图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。漏斗图从上到下，有逻辑上的顺序关系，表现了随着业务流程的推进业务目标完成的情况（如用户的转化情况、订单的处理情况、招聘的录用情况等）。一般来说，所有梯形的高度应是一致的，这会有助人们辨别数值间的差异。
在用户行为分析或产品流量分析工作中，漏斗分析是一种非常常见的分析方法。通过漏斗分析发现用户流失的关键环境，从而针对性地进行产品功能或运营策略地优化。在进行漏斗分析产品功能的设计时，需要搞清楚漏斗步骤的数据统计逻辑，这样才能更强契合实际的应用场景。根据漏斗各个步骤之间的数据处理逻辑不同，可将漏斗分为开环漏斗和闭环漏斗。
漏斗分析模型已经广泛应用于用户行为分析类产品，且功能十分强大：它可以评估总体或各个环节的转化情况、促销活动效果；也可以与其他数据分析模型结合进行深度用户行为分析（如多维下钻分析、用户分群、对比分析等），从而找到用户流失的原因，以提升用户量、活跃度、留存率。
今天跟大家分享漏斗图的制作技巧！ ▽ 大家可能不经常听到漏斗图这个名字。其实这种图表常见于数据分析报告以及商务演示场合。漏斗图可以用来反映一组数据的大小趋势，通常是由大到小，并且左右居中排列，效果就像
说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。
花下猫语：有时候，预定的计划被临时打乱。这时候怎么办呢？拒绝它并按照原计划进行，还是接受它并调整计划？
说起数据分析，很多人把精力放在了各种高大上的数据模型上。事实上，比较常见的一些数据分析方法，往往都不是什么非常高深的学问，在实践中，涉及到的方法论或者复杂性，其实是远低于学校里学习的专业知识。而我们非常看重数据分析，本质是看重“数据”，以及利用数据来做的“分析”，好的结论不一定有多么高大上的模型，但它一定有数据作为支持。
前面几讲，我们从数据岗的知识体系出发，学习了常用的SQL语法，复习了统计学的基础知识。今天的分享我们是数据分析岗的最后一讲，着重于分享常用的统计学指标以及数据分析师的常用分析方法。
專 欄 ❈陈键冬，Python中文社区专栏作者 GitHub： https://github.com/chenjiandongx ❈ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。
事件分析法的应用领域非常广泛，不同学者从本领域视角对其进行了阐述。事件研究是根据某一事件发生前后的资料统计，采用特定技术测量该事件影响性的一种定量分析方法。
导读：漏斗分析能够评估某一过程从起点到终点各个阶段的转化情况，从而发掘问题环节并进行针对性优化，是日常分析中最常用且最容易理解的分析方法之一。本文将围绕漏斗分析的定义、实现方法等重点知识展开介绍，更多数据分析干货可点击数据分析方法论（干货）。
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