Python电商数据可视化。

Python在电商数据可视化方面非常强大，因为它拥有丰富的数据处理库（如Pandas）和可视化库（如Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh）。以下是使用Python进行电商数据可视化的一般步骤：

1. 数据加载与清洗：使用Pandas库读取CSV或数据库中的电商数据，可能包括订单、产品、用户等信息，然后清理缺失值、异常值和重复项。

2. 数据分析：通过描述性统计分析了解数据分布，比如商品销量、价格分布、用户行为等。

3. 数据转换：将数据转化为适合可视化的格式，例如按时间序列展示销售趋势，或者根据地区、性别等创建分类柱状图或饼图。

4. 可视化图表选择：根据分析目的选择合适的图表类型，如折线图（时间序列）、条形图（类别比较）、散点图（相关性分析）或热力图（频率矩阵）等。

5. 制作图表：使用如Matplotlib创建基本图表，Seaborn提供更高级的样式和功能，Plotly和Bokeh则适用于交互式图表。

6. 图表美化与标签：添加标题、轴标签、图例，并调整颜色、字体等元素以增强可读性和吸引力。

7. 导出与分享：保存图表为图像文件，如PNG或PDF，或者直接嵌入到报告或网页中。