利用Python实现数据分析和可视化的教学课件.ppt

*************************************交互式可视化：PlotlyPlotly是Python中最流行的交互式可视化库之一，基于JavaScript的Plotly.js，能够创建高质量、可交互的图表。它支持鼠标悬停显示数据详情、缩放、平移、选择数据点等交互功能，使用户能够更深入地探索数据。Plotly支持各种图表类型，从基础的线图、散点图、柱状图，到复杂的3D图表、地图、金融图表等。图表可以导出为静态图像或交互式HTML文件，也可以集成到Dash应用中创建完整的数据分析仪表板。交互式可视化：Bokeh基本图表Bokeh提供了丰富的图表类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图等。它的API设计灵活，既有类似matplotlib的绘图API，也有更高层的交互式图表构建方法。图表生成后可以嵌入Web应用或Jupyter笔记本，提供完整的交互体验。交互工具Bokeh的一大特色是其丰富的交互工具，包括悬停提示、平移、缩放、选择、链接图表等。这些工具可以轻松添加到图表中，无需编写JavaScript代码。交互功能使用户能够从不同角度探索数据，挖掘更深层次的洞察。布局设计Bokeh支持复杂的布局设计，可以组合多个图表、控件和文本元素创建综合性的数据可视化应用。通过行、列、标签页等容器组件，可以灵活排列可视化元素，构建结构化的仪表板或报告。数据分析案例：销售数据分析数据导入和预处理使用pandas读取销售数据文件，处理缺失值和异常值，转换日期格式，创建派生特征如月份、季度、年份等时间维度。数据清洗步骤包括检查重复交易、处理退款记录、标准化产品类别等。销售趋势分析按日、周、月或季度聚合销售数据，使用时间序列可视化技术展示销售趋势。应用移动平均线平滑短期波动，突出长期趋势。分析季节性模式、增长率和同比表现，识别销售高峰和低谷时期。产品类别分析按产品类别分组销售数据，计算各类别的销售额、数量和利润率。使用帕累托分析（80/20法则）识别核心产品。分析产品组合和类别间相关性，发现交叉销售机会和产品关联规则。销售数据可视化月度销售趋势图使用折线图展示月度销售额的变化趋势，添加移动平均线突出长期走势。可以使用不同颜色区分不同年份，便于同比比较。图表可以清晰展示销售的季节性模式和整体增长情况。产品类别占比饼图通过饼图或环形图展示不同产品类别的销售占比情况。使用突出显示（explode）强调最大类别，添加百分比标签提高可读性。这种可视化帮助理解产品组合结构和核心业务来源。客户群体分析散点图使用散点图展示客户的购买频率和平均订单金额，进行RFM（Recency-Frequency-Monetary）分析。通过点的大小表示客户总消费额，颜色编码客户类别。这种图表有助于识别高价值客户群体。数据分析案例：股票数据分析数据获取和清洗使用yfinance、pandas-datareader等库从雅虎财经或其他金融数据源获取股票历史数据。处理数据中的缺失值（通常出现在非交易日），计算重要的派生指标如日收益率、波动率、移动平均线等技术指标。价格走势分析分析股票价格的长期趋势和短期波动，识别支撑位和阻力位。结合技术指标如移动平均线(MA)、相对强弱指标(RSI)、MACD等进行技术分析。研究价格模式和历史表现，预测可能的未来走势。交易量分析研究交易量与价格变动的关系，验证价格趋势的可靠性。分析异常交易量可能暗示的市场情绪变化。结合其他市场指标，如成交量加权平均价格(VWAP)，深入了解市场流动性和交易活跃度。股票数据可视化K线图K线图（蜡烛图）是展示股票价格变动的传统方式，每个K线包含开盘价、收盘价、最高价和最低价信息。使用mplfinance库可以创建专业的K线图，添加成交量柱状图和技术指标。K线图中实体颜色通常用红/绿区分上涨/下跌。成交量柱状图成交量柱状图通常与价格图表结合展示，柱高表示交易量大小。通过颜色区分上涨日和下跌日的成交量，可以分析成交量与价格变动的关系。异常高的成交量通常暗示重要的市场情绪变化或转折点。移动平均线移动平均线是平滑价格波动、突出趋势的常用技术指标。常见的有简单移动平均线(SMA)和指数移动平均线(EMA)。通常在一个图表中绘制不同周期（如20日、50日、200日）的移动平均线，分析它们的交叉点和相对位置。数据分析案例：社交媒体数据分析数据爬取和预处理使用TwitterAPI、FacebookGraphAPI或网络爬虫工具获取社交媒体数据。数据清洗包括去除重复内容、处理特殊符号和表情、标准化文本格式等。1用户行为分析分析用户发帖时间、频率、互动模式等行为特