資訊專欄INFORMATION COLUMN
小編寫這篇文章的主要目的，主要是來給大家去做出一個相關性的介紹，介紹的內容主要還是涉及到Python pyecharts，主要是利用Python pyecharts去繪制漏斗，那么，具體要怎么繪制呢？下面給大家詳細解答下。
漏斗圖
漏斗圖是由Light等在1984年提出，一般以單個研究的效應量為橫坐標，樣本含量為縱坐標做的散點圖。效應量可以為RR、OR和死亡比或者其對數值等。理論上講，被納入Meta分析的各獨立研究效應的點估計，在平面坐標系中的集合應為一個倒置的漏斗形，因此稱為漏斗圖。
樣本量小，研究精度低，分布在漏斗圖的底部，向周圍分散；
樣本量大，研究精度高，分布在漏斗圖的頂部，向中間集中。
漏斗圖法的優點是：
簡單易行，只需要被納入的獨立研究的樣本含量和效應量便可繪制。
漏斗圖法的缺點是：
漏斗圖的對稱僅通過目測，無嚴格限定，不同觀察者可能有不同的結果；
漏斗圖只能對發表偏倚進行粗略的定性判斷，特別是在被納入的獨立研究個數較少時，又增加了判斷漏斗圖中散點是否存在對稱性的難度；
可以使系統評價人員意識到存在的問題，但不能提供解決方法。
漏斗圖系列模板
尖頂型漏斗圖
數據可以通過Python進行預處理然后導入模板進行繪制。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker
c=(
Funnel()
.add(
"類別",
[list(z)for z in zip(Faker.choose(),Faker.values())],
sort_="ascending",
label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="標題"))
.render("尖頂型漏斗.html")
)
錐子型漏斗
只需要把數據進行一定的排序就好了，當然在日常的科研統計分析肯定不是簡單的數據。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker
c=(
Funnel()
.add("類別",[list(z)for z in zip(Faker.choose(),Faker.values())])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="標題"))
.render("錐子型漏斗.html")
)
三角形漏斗
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
x_data=["展現","點擊","訪問","咨詢","訂單"]
y_data=[100,80,60,40,20]
data=[[x_data<i>,y_data<i>]for i in range(len(x_data))]
(
Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px",height="600px"))
.add(
series_name="",
data_pair=data,
gap=2,
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item",formatter="{a}<br/>{b}:{c}%"),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position="inside"),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(border_color="#fff",border_width=1),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="漏斗圖",subtitle="123"))
.render("三角形漏斗.html")
)
連接型漏斗
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker
c=(
Funnel()
.add(
"類別",
[list(z)for z in zip(Faker.choose(),Faker.values())],
label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="標題"))
.render("連接型漏斗.html")
)
綜上所述，這篇文章就給大家介紹完畢了，希望可以給大家帶來更多幫助。
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