基于Echarts的炫酷可视化大屏

基于echarts的企业物流数据分析及可视化

开始之前，先稍微吐槽一下，这个项目原本博主只是想着随便弄弄交了课程设计就好了，没想到做着做着花了好几个晚上，果然不是自己熟悉的东西别牵强了，😭😭，不过也是因为不停地摸索才有了这一个可视化界面。。。。
好了，废话不多说，现在正式开始展示。。。
首先先奉上项目代码，Github地址：https://github.com/PupyGoood/Fantastical-visualization-on-the-big-screen—based-on-Echarts

数据来源

数据来源于某个开源数据网站的某个物流公司的物流数据，网址忘了，但Github中已有数据表，总之数据表不太重要，各位小伙伴也可以根据自己的数据更改可视大屏页面展示的数据，所以，This’s not important。

数据分析

本项目的数据是使用python实现的，数据分析这不是本篇重要的内容，如果需求的人多，博主可以加上这个内容，这里就贴上一些代码

数据清洗

#删除重复记录
data.drop_duplicates(keep='first',inplace=True) #keep='first'默认值，保留第一次出现的重复记录
#删除缺失值（na,删除待有na的整行数据,axis=0,how='any'默认值）
data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) # how='any'只要有一个na就删除整行数据
#删除订单行(重复运行会报错，因为第一次已经删除了订单行这一列)
data.drop(columns=['订单行'],inplace=True,axis=1) #axis=1表示删除列
print(data.info())
#更新索引(drop=True:把原来的索引index列删除，重置index)
data.reset_index(drop=True,inplace=True)

数据规整

data['销售时间'] = pd.to_datetime(data['销售时间'])
data['交货时间'] = pd.to_datetime(data['交货时间'])

data['销售月份'] = data['销售时间'].dt.month
data['交货月份'] = data['交货时间'].dt.month
data.head()

绘制各个月份的销售情况

data_month.plot(kind='line',figsize=(12,6))
plt.title('各个月份的销售情况')
plt.show()

请添加图片描述

数据分析结论

货品4→西北，货品2→马来西亚两条线路存在较大问题，急需提升时效。
货品2在华东地区还有较大市场空间，适合加大投入，同时货品2在西北配送时效长，用户拒收率高，从成本角度考虑，应该减少投入。
货品1、2、4质量存在问题，建议扩大抽检范围，增大质检力度。

可视化大屏幕展示

首先，先讲明白页面打开方式：确保文件放置在正确的位置并且连接互联网，因为某些图表需要联网才能正确被渲染，另外值得注意的是页面中的背景是动态的以及部分图像是可进行交互的，在company-mainlook文件夹中打开login.Html文件，然后就可以开始探索了，遗憾的是可视化的数据都是数据分析的结果，并不能实时更新，，，，
一共用到Echarts的柱状图、条形图、堆叠图、玫瑰饼图、雷达图、动态柱状图、3D柱状图、以及调用高德地图。