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

pip install -r requirements.txt

快速开始

1. 基础图表

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

from scripts.dashboard import Dashboard

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

3. 数据报表

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
    ├── test_chart_engine.py
    ├── test_dashboard.py
    └── test_report_generator.py

配置说明

主题配置

from scripts.chart_engine import Theme

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

数据源配置

# 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