Python如何实现漏斗图

# Python如何实现漏斗图

## 什么是漏斗图？

漏斗图（Funnel Chart）是一种常用于展示流程转化率的可视化图表，形似倒置的金字塔。它能够直观呈现各阶段的**数量递减关系**，典型应用场景包括：
- 电商用户行为分析（浏览→加购→付款）
- 销售转化漏斗（线索→商机→成交）
- 营销活动效果追踪

## Python实现方案

### 1. 使用Matplotlib基础绘制

```python
import matplotlib.pyplot as plt

def matplotlib_funnel():
    stages = ['曝光', '点击', '加购', '付款']
    values = [10000, 4000, 1500, 800]
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
    for i in range(len(stages)):
        width = values[i] / max(values) * 0.8
        ax.barh(y=len(stages)-i, 
                width=width, 
                height=0.5,
                color='#4BACC6',
                edgecolor='black')
        ax.text(width/2, len(stages)-i, 
               f"{stages[i]}: {values[i]}", 
               ha='center', va='center',
               color='white', fontweight='bold')
    
    ax.set_yticks(range(1, len(stages)+1))
    ax.set_yticklabels(reversed(stages))
    ax.set_title('电商转化漏斗图', pad=20)
    ax.axis('off')
    plt.show()

2. 使用Plotly专业库（推荐）

import plotly.graph_objects as go

def plotly_funnel():
    fig = go.Figure(go.Funnel(
        y = ["曝光", "点击", "加购", "付款"],
        x = [10000, 4000, 1500, 800],
        textposition = "inside",
        textinfo = "value+percent initial",
        opacity = 0.8,
        marker = {"color": ["#005F73", "#0A9396", "#94D2BD", "#E9D8A6"]}
    ))
    
    fig.update_layout(
        title="用户行为转化漏斗",
        funnelmode="stack",
        showlegend=False
    )
    fig.show()

进阶技巧

1. 数据预处理

import pandas as pd

# 计算转化率
df = pd.DataFrame({
    'stage': ['曝光', '点击', '加购', '付款'],
    'count': [10000, 4000, 1500, 800]
})
df['conversion'] = df['count'] / df['count'].shift(1)

2. 样式优化建议

• 使用渐变色增强视觉引导
• 添加阶段转化率标注
• 对异常阶段使用突出颜色
• 添加鼠标悬停交互（Plotly原生支持）

各方案对比

总结

Python实现漏斗图的核心步骤： 1. 准备数据：各阶段名称及对应数值 2. 选择工具：基础需求用Matplotlib，复杂交互选Plotly 3. 视觉优化：颜色、标签、比例尺调整 4. 添加分析：标注关键转化率节点

对于需要嵌入网页的场景，推荐使用Plotly或Pyecharts；若需生成静态报告，Matplotlib+Seaborn的组合更为轻量。实际项目中建议配合漏斗图添加转化路径的桑基图进行综合分析。 “`

注：实际代码运行时需要安装相应库（pip install matplotlib plotly pandas）。完整项目示例可参考Pyecharts官方文档中的漏斗图案例。