【数据可视化】使用Python轻松免费实现桑基图监控用户生命周期

        在用户生命周期运营中，往往由于概念过于抽象，运营人员自己也搞不清楚这些数据变化会对业务造成多大影响，给老板汇报的时候有时也需要花很大精力去解释自己工作的实际效果。那么，这些问题都可以通过Python的Pyecharts轻松解决。

        俗话说“数不如表，表不如图”，在做汇报的过程中，有效地将自己的业务数据直观、形象地展示给别人是至关重要的。随着大数据应用的不断升级，以往各种抽象的数据概念通过数据可视化的技术得以简单直接的解释给非专业人士。正如用户生命周期的问题来说，通过桑基图就可以很好的将这个抽象的问题很直观地展示给非专业人士，业绩好坏一目了然。关于桑基图，下面是百度百科对其的解释。

        桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名，此后便以其名字命名为“桑基图”

效果展示

        下面是实现桑基图的代码，只需要维护每个节点的名称（nodes中的name），以及流转路径中的起点和终点（links中的source和target）就可以了。

from pyecharts import Sankey

nodes = [

    {'name': '上周引入期'}, {'name': '上周成长期'}, {'name': '上周成熟期'},

    {'name': '上周休眠期'}, {'name': '上周流失期'},  {'name': '本周引入期'}, {'name': '本周成长期'}, {'name': '本周成熟期'},

    {'name': '本周休眠期'}, {'name': '本周流失期'},

]

links = [

    {'source': '上周引入期', 'target': '本周流失期', 'value': 200},

    {'source': '上周成熟期', 'target': '本周流失期', 'value': 105},

    {'source': '上周成长期', 'target': '本周流失期', 'value': 200},

    {'source': '上周休眠期', 'target': '本周流失期', 'value': 105},

    {'source': '上周流失期', 'target': '本周流失期', 'value': 110},

    {'source': '上周引入期', 'target': '本周成熟期', 'value': 200},

    {'source': '上周成熟期', 'target': '本周成熟期', 'value': 105},

    {'source': '上周成长期', 'target': '本周成熟期', 'value': 200},

    {'source': '上周休眠期', 'target': '本周成熟期', 'value': 105},

    {'source': '上周流失期', 'target': '本周成熟期', 'value': 110},

]

sankey = Sankey("用户生命周期可视化", width=1000, height=600)

sankey.add(

    "sankey",

    nodes,

    links,

    line_opacity=0.2,

    is_legend_show=False,

    line_curve=0.5,

    line_color="source",

    is_label_show=True,

    label_pos="right",

)

sankey

        当然，桑基图的作用不仅局限于此，在运营过程中，可以对流量流转路径，用户成长轨迹等，都可以进行很直观的分析，感兴趣的小伙伴赶紧学起来吧！