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  • 数据可视化,是关于数据...好的可视化报表应该是包含重要的可视化信息内容,通过如下的DataMax实时数据大屏看板,可以看到每日的订单量变化,订单量的变化趋势,以及在地图上进行可视化分布。接下来讲讲,啥是pyecha...

    f6227c97b4c633de663cdd49eaff551d.gif97fbc6f7eddec7331f93b7a8e9a5e43a.gif

    数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。通过某种概要形式抽提出数据的关键信息,包括相应信息单位的各种属性变量。基本的数据可视化流程如下所示,分为工具的选取、数据源的获取,数据清洗,报表呈现。44d1d638d90e3d5d848f3b7e81cceead.png好的可视化报表应该是包含重要的可视化信息内容,通过如下的DataMax实时数据大屏看板,可以看到每日的订单量变化,订单量的变化趋势,以及在地图上进行可视化分布。4df22c4d92f88b6ada077f4b4e8b503c.gif接下来讲讲,啥是pyecharts?首先说说Echarts,Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可,而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了,如下分别是Echarts和Pyecharts的官方网址,感兴趣的同学可以登录官网进行学习。pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本,v0.5.X 和 v1 间不兼容,v1 是一个全新的版本,本文所使用的案例均为v1版本,接下来会逐步讲解pyecharts如何使用?1pyecharts下载
    # 安装pip install pyecharts
    这里可能因为网速等问题,可能下载起来会比较慢,加个国内的镜像,速度快到飞起,使用方法如下:
    国内镜像清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/华中理工大学:http://pypi.hustunique.com/山东理工大学:http://pypi.sdutlinux.org/豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/使用方法:pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 库名例如安装matplotlib包pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib
    2pyecharts版本
    import pyechartsprint(pyecharts.__version__) ##当前使用pyecharts的版本
    1ec6309673e4a19bf8608c6a2f2a9a77.png通过使用两行命令,可以看到,该版本是1.0.0版本。3绘图的逻辑
    • 选择图表类型
    • 添加数据
    • 设置全局变量
    • 显示及保存图表

    基本图表类型

    from pyecharts.charts import *
    常见的图表分为散点图、柱状图、饼图、折线图等等。

    4cc7818da859649a6faadae3e0c83f03.png

    添加数据

    散点图、折线图等二维数据图形可通过

    .add_xaxis(xaxis_data=x).add_yaxis(series_name='', y_axis=y)
    方法进行设置。饼图等一维图形可通过
    .add(series_name=‘’, data_pair=[(i, j)for i, j in zip(lab, num)])
    方法设置参数,pyecharts 所有方法均支持链式调用。

    全局配置

    使用 options 配置项,在 pyecharts 中,一切皆 Options。全局配置项可通过 set_global_options 方法设置。
    .get_options()  # 该行只为了查看配置项,方便调试时使用

    显示、保存图表

    .render()
    默认将会在当前目录下生成一个 render.html 的文件,支持 path 参数,设置文件保存位置,如 bar.render("./html/bar.html"),文件用浏览器打开。
    .Jupyter Notebook()
    直接调用 render_notebook ()随时随地渲染图表熟练掌握如上的几个基本方法后,就可以做出好看的pyecharts 图形了。

    a0566600309d3e41d4d1cfe89ade567c.png

    pyecharts 图形示例一

    d6f716bdbd2557bd903f1cb489f08fb5.png

    pyecharts 图形示例二

    0abd5dd2db206f80606863d0c4908cf5.png
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  • 文章目录前言四、数据可视化呈现1、查看流失客户占比2、性别、老年人、配偶、亲属对流客户流失率影响3、提取特征4、构造相关性矩阵5、使用热地图显示相关系数6、使用one-hot编码7、电信用户是否流失与各变量之间...

    系列文章目录

    1.用python进行分析的用户流失预测实操,以电信行业为例

    2.用python进行分析电信行业的用户流失预测(二)–数据可视化

    3.用python进行分析电信行业的用户流失预测(三)—数据预处理

    4.用python进行分析电信行业的用户流失预测(四)—构建模型

    前言

    这篇文章紧跟用python进行分析的用户流失预测实操,以电信行业为例的后续内容,聚焦可视化操作。
    本篇为第二篇文章教程。

    四、数据可视化呈现

    1、查看流失客户占比

    ##数据可视化分析
    # #1,查看流失客户占比--画饼图参数
    churnvalue=telcon['Churn'].value_counts()
    labels=telcon['Churn'].value_counts().index
    rcParams['figure.figsize']=6,9
    explode = (0.1,0)   # 将某一块分割出来,值越大分割出的间隙越大
    sizes = [telcon['Churn'].value_counts()]
    fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
    ax1 = fig.subplots()
    ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels,
            autopct='%1.1f%%', # 数值保留固定小数位
            shadow=True,  # 显示阴影
            wedgeprops = {'linewidth': 3}  # 设置边框宽度
    )
    plt.title("流失客户占比情况")
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述
    由图中结果可以看出,流失客户占整体客户的26.5%。

    2、性别、老年人、配偶、亲属对流客户流失率的影响

    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.subplot(2,2,1)
    gender=sns.countplot(x='gender',hue='Churn',data=telcon,palette='Set2')   #palette参数表示设置颜色,设置为主颜色paste12
    plt.xlabel('gender')
    plt.title('Churn by Gender')
    
    plt.subplot(2,2,2)
    seniorcitizen=sns.countplot(x='SeniorCitizen',hue='Churn',data=telcon,palette='Set2')
    plt.xlabel('Senior Citizen')
    plt.title('Churn by Senior Citizen')
    
    plt.subplot(2,2,3)
    partner=sns.countplot(x='Partner',hue='Churn',data=telcon,palette='Set2')
    plt.xlabel('Partner')
    plt.title('Churn by SPartner')
    
    plt.subplot(2,2,4)
    dependents=sns.countplot(x='Dependents',hue='Churn',data=telcon,palette='Set2')
    plt.xlabel('dependents')
    plt.title('Churn by Dependents')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    配偶、亲属占比结果

    可以看出,男性与女性用户之间的流失情况基本没有差异,而在老年用户中流失占比明显比非老年用户更高,在所有数据中未婚与已婚人数基本持平,但未婚中流失人数比已婚中的流失人数高出了快一倍,从经济独立情况来看,经济未独立的用户流失率要远远高于经济独立的用户。

    3、提取特征

    charges=telcon.iloc[:,1:20]
    # #对特征进行编码
    # #离散特征的编码分为两种情况:
    # #1.离散特征的取值之间没有太大意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码
    # #2.离散特征的取值有大小意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射【X:1,XL:2,XXL:3】
    corrdf=charges.apply(lambda x:pd.factorize(x)[0])
    print(corrdf.head())
    

    在这里插入图片描述

    4、构造相关性矩阵

    charges=telcon.iloc[:,1:20]
    corrdf=charges.apply(lambda x:pd.factorize(x)[0])
    corr=corrdf.corr()
    #显示所有列
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    #显示所有行
    pd.set_option('display.max_rows', None)
    print(corr)
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    5、使用热地图显示相关系数

    charges=telcon.iloc[:,1:20]
    corrdf=charges.apply(lambda x:pd.factorize(x)[0])
    corr=corrdf.corr()
    # '''
    # heatmap 使用热力图展示系数矩阵情况
    # linewidths 热力图矩阵之间的间隔大小
    # annot  设定是否显示每个色块系数值
    # '''
    plt.figure(figsize=(30,20))
    ax=sns.heatmap(corr,xticklabels=corr.columns,yticklabels=corr.columns,linewidths=0.2,cmap='YlGnBu',annot=True)
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述
    结论:

    从上图可以看出,互联网服务、网络安全服务、在线备份业务、设备保护业务、技术支持服务、网络电视和网络电影之间存在较强的相关性,多线业务和电话服务之间也有很强的相关性,并且都呈强正相关关系。

    6、使用one-hot编码

    tel_dummies=pd.get_dummies(telcon.iloc[:, 1:21])
    print(tel_dummies.head())
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    7、电信用户是否流失与各变量之间的相关性

    plt.figure(figsize=(15,8))
    tel_dummies.corr()['Churn'].sort_values(ascending=False).plot(kind='bar')
    plt.title('correlations between Churn and variables')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    由图上可以看出,变量gender 和 PhoneService 处于图形中间,其值接近于 0 ,这两个变量对电信客户流失预测影响非常小,可以直接舍弃。

    8、网络安全服务、在线备份业务、设备保护业务、技术支持服务、网络电视、网络电影和无互联网服务对客户流失率的影响

    covariable=['OnlineSecurity','OnlineBackup','DeviceProtection','TechSupport','StreamingTV','StreamingMovies']
    plt.figure(figsize=(17,10))
    for i,item in enumerate(covariable):
          plt.subplot(2,3,(i+1))
          ax=sns.countplot(x=item,hue='Churn',data=telcon,palette='Set2',order=['Yes','No','No internet service'])
          plt.xlabel(str(item))
          plt.title('Churn by'+str(item))
          i=i+1
    plt.show()
    #
    

    在这里插入图片描述
    由上图可以看出,在网络安全服务、在线备份业务、设备保护业务、技术支持服务、网络电视和网络电影六个变量中,没有互联网服务的客户流失率值是相同的,都是相对较低。

    这可能是因为以上六个因素只有在客户使用互联网服务时才会影响客户的决策,这六个因素不会对不使用互联网服务的客户决定是否流失产生推论效应。

    9、签订合同方式对客户流失率的影响

    ax=sns.barplot(x='Contract',y='Churn',data=telcon,palette='Set2',order=['Month-to-month','One year','Two year'])
    # seaborn 的 barplot() 利用矩阵条的高度反映数值变量的集中趋势,bar plot 展示的是某种变量分布的平均值,
    # 当需要精确观察每类变量的分布趋势,boxplot 与 violinplot 往往是更好的选择。
    plt.title('Churn by Contract type')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    由图上可以看出,签订合同方式对客户流失率影响为:按月签订 > 按一年签订 > 按两年签订,这可能表明,设定长期合同对留住现有客户更有效。

    10、付款方式对客户流失率的影响

    plt.figure(figsize=(10,5))
    ax=sns.barplot(x='PaymentMethod',y='Churn',data=telcon,palette='Set2',order=['Bank transfer (automatic)','Credit card (automatic)','Electronic check','Mailed check'])
    plt.title('Churn by PaymentMethod type')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    由图上可以看出,在四种支付方式中,使用Electronic check的用户流流失率最高,其他三种支付方式基本持平,因此可以推断电子账单在设计上影响用户体验。

    经过上面这些数据可视化分析,我想大家对于所给数据集中的数据,有了很大的认知。通过分析数据更关键特征,便于后续步骤—数据预处理的进行。就到这里了吧!!感觉小命都快没了。
    在这里插入图片描述

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           ArcGIS 10.1中的时态数据变化,主要有以下几个方面:


    1)  即时模型中的可视化数据更新

           ArcGIS 10.1在时间滑块中提供了即时模型,这样用户就可以时刻追踪关注事物的移动和变化。

           当跟踪动物的运动或者对分水岭水流流量做监测时,可视化数据的最新更新就变得十分有用,可以查看动物每隔几秒钟的位置或检查各水文站每分钟的流量。

           下图红框圈出的图标,可以在历史模式与即时模式之间进行切换。 

          

    2)  时间窗口

           当用户使用时间滑块可视化时态数据时,可以使用时间窗口进行配置来显示时间窗口内的所有数据或是排除时间窗口起点或终点的数据(either show all the data that lies within the time window or exclude the data that lies at the start or end time of the time window)。

           排除时间窗口起点和终点的数据能够在连续的时间窗口内,移除时态数据可能的重复数据。

          


    3)  在显示中增加时间text stamp

           用户能够在ArcMap、ArcScene和ArcGlobe中以text stamp(文本标记)展示时态数据的时间属性值。当用户输出包含时态数据的地图影像或视频中特别有用。用户也能在页面布局和数据视图中添加时态数据的text stamp。 

          

           在“时间文本外观”对话框中,可以对文本内容进行设置,甚至还可以对文本的符号和样式、以及对文本框和位置等进行设置。

           

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