Data Viz Suite - 数据可视化套件

专业的数据可视化解决方案，支持静态图表、交互式仪表盘和企业级报表。

功能特性

• - 📊 多种图表类型：折线图、柱状图、饼图、散点图、热力图、箱线图
• 🎨 三大可视化引擎：Plotly(交互式)、Matplotlib(静态)、Seaborn(统计)
• 📈 交互式仪表盘：支持拖拽布局、实时数据更新
• 📄 报表导出：支持 PDF、PNG、HTML、Excel 格式
• 🔗 数据源支持：CSV、Excel、JSON、SQL 数据库
• 🌐 Web 展示：生成交互式 HTML 报告

安装

bash
pip install -r requirements.txt

快速开始

1. 基础图表

python
from scripts.chart_engine import ChartEngine

engine = ChartEngine(backend=plotly)

创建折线图

data = {月份: [1月, 2月, 3月], 销售额: [100, 150, 200]} fig = engine.line_chart(data, x=月份, y=销售额, title=月度销售趋势) fig.write_html(sales.html)

2. 交互式仪表盘

python
from scripts.dashboard import Dashboard

dash = Dashboard(title=业务监控大屏)
dash.addchart(sales, engine.linechart(data, x=月份, y=销售额))
dash.addchart(users, engine.barchart(users, x=日期, y=新增用户))
dash.save(dashboard.html)

3. 数据报表

python
from scripts.report_generator import ReportGenerator

report = ReportGenerator()
report.add_section(销售分析, charts=[fig1, fig2])
report.add_table(明细数据, dataframe=df)
report.export(report.pdf)

目录结构

data-viz-suite/
├── SKILL.md # 本文件
├── README.md # 详细文档
├── requirements.txt # 依赖
├── examples/ # 示例
│ └── basic_usage.py
├── scripts/ # 核心脚本
│ ├── chart_engine.py
│ ├── dashboard.py
│ ├── report_generator.py
│ └── data_connector.py
└── tests/ # 测试
├── testchartengine.py
├── test_dashboard.py
└── testreportgenerator.py

配置说明

主题配置

python
from scripts.chart_engine import Theme

engine = ChartEngine(theme=Theme.DARK) # DARK, LIGHT, CORPORATE

数据源配置

python

CSV/Excel

conn = DataConnector()
df = conn.load_csv(data.csv)
df = conn.load_excel(data.xlsx, sheet=Sheet1)

SQL

config = { host: localhost, port: 3306, user: root, password: pass, database: analytics } df = conn.load_sql(SELECT * FROM sales, config)

许可证

MIT License