18 项目实例之项目需求分析

在我们前面的章节中，我们深入探讨了Pyecharts的高级图表，尤其是“时间序列图”的实现方式及其应用场景。本篇将着重分析一个具体项目实例的需求，为后续的实施步骤做铺垫。在实际开发中，需求分析是项目成功的关键一步，能够帮助我们明确目标、整理思路，提高最终产品的质量。

项目背景

我们的项目目标是通过Pyecharts绘制可视化图表，以便于分析某个公司的销售数据。该数据包括时间、产品类别、销量和销售额等信息。我们的最终目的是将这些数据呈现给公司的管理层，以帮助他们做出更有效的决策。

需求分析

1. 数据源

首先，我们需要明确数据的来源。根据公司的反馈，我们将使用以下数据集：

• 表格类型：CSV文件
• 数据字段：
  • 时间（date）
  • 产品类别（category）
  • 销量（sales）
  • 销售额（revenue）

2. 目标用户

我们的主要目标用户是公司的管理层，他们希望通过图表快速理解数据趋势。一般而言，管理层时间有限，因此图表需要简洁明了、易于解读。

3. 图表类型

考虑到数据的特征与用户需求，我们拟定以下图表类型进行可视化：

• 折线图：用于展示各产品类别在不同时间段内的销量变化。
• 柱状图：用于比较各产品类别的总销售额，以便直接比较不同产品的绩效。

4. 可视化需求

为了使图表更加直观，我们需要实现以下可视化功能：

• 数据标签：在图表上标注每个数据点或柱子的具体值。
• 时间轴：在折线图中，时间轴需要清晰标示，便于用户快速定位想要查看的数据。
• 颜色区分：不同的产品类别应使用不同的颜色，以在视觉上有效地传达信息。

5. 交互性需求

在图表中增加一些交互性功能，例如：

• 悬浮提示：鼠标悬停时显示详细数据。
• 图例切换：用户可以选择仅查看某一产品类别的图表。

案例分析

我们可以通过一个简单的代码示例来阐述需求的重要性。假设我们的数据集已经准备好，数据读取如下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
print(data.head())

假设我们想要做的第一个图表是折线图，我们需要先处理数据，以适应图表的需求：

# 格式化时间列
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
# 按时间和类别分组
grouped_data = data.groupby(['date', 'category']).sum().reset_index()

接下来，使用Pyecharts绘制折线图的基础框架：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line

line_chart = (
    Line()
    .add_xaxis(grouped_data['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d').tolist())
    .add_yaxis('产品A', grouped_data.loc[grouped_data['category'] == '产品A', 'sales'].tolist())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="产品A销量变化"),
                     xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="时间"),
                     yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"))
)
line_chart.render('line_chart.html')

上面的代码展示了我们为折线图所做的基本设计。根据需求分析，我们需要在实际的项目实施过程中持续细化和调整这些图标，以确保它们能清晰地传达信息。

小结

需求分析是确保项目顺利进行的首要步骤。通过明确数据源、目标用户、图表类型、可视化需求和交互性需求，我们为实施步骤打下了坚实的基础。在下一篇中，我们将讨论如何根据这些需求进行项目的实施步骤，创建真实的可视化图表，并将它们集成到最终的展示中。