商業分析中經常會用到漏斗圖。尤其是在網站流量監控、電商商品轉化等一些數據運營方面。漏斗圖之所以是漏斗就就是倒三角的形狀，是因為用戶或者流量，集中從某個功能點進入，很大可能會按照產品本身設定的流程來完成操作。漏斗圖能夠對按照流程操作的用戶進行各個轉化層級上的監控，找出每一層級的問題，并加以優化;對那些沒有按照流程操作的用戶，對他們的轉化路徑進行，尋找能夠提升用戶體驗，縮短路徑的空間。

漏斗圖最典型的應用，就是在電商網站的轉化方面，用戶在購買商品或者服務的時候一定會按照預先設定的購買流程進行下單，支付。

既然漏斗圖如此有用，那么應該怎樣進行繪制呢，別急，下面小編就給大家分享用python繪制漏斗圖的方法。

注意：運行環境是：Win10+Python3+jupyter notebook

下面繪制漏斗圖主要用到的是python的pyecharts包，具體是用漏斗圖分析用戶購買流程中各個環節的轉化率

attrs = data['環節'].tolist()
attr_value = (np.array(data['總體轉化率'])* 100).tolist()
 
funnel1 = Funnel("總體轉化漏斗圖一",width=800, height=400, title_pos='center')
 
funnel1.add(name="商品交易行環節",       # 指定圖例名稱
            attr=attrs,                # 指定屬性名稱
            value = attr_value,        # 指定屬性所對應的值
            is_label_show=True,        # 指定標簽是否顯示
            label_formatter='{c}%',    # 指定標簽顯示的格式
            label_pos="inside",        # 指定標簽的位置
            legend_orient='vertical',  # 指定圖例的方向
            legend_pos='left',         # 指定圖例的位置
            is_legend_show=True)       # 指定圖例是否顯示
 
funnel1.render()
funnel1

unnel2 = Funnel("總體轉化漏斗圖二",width=800, height=400, title_pos='center')
 
funnel2.add(name="商品交易環節",        # 指定圖例名稱
            attr=attrs,                 # 指定屬性名稱
            value = attr_value,         # 指定屬性所對應的值
            is_label_show=True,         # 指定標簽是否顯示
            label_formatter='{c}%',  # 指定標簽顯示的格式
            label_pos="outside",        # 指定標簽的位置
            is_legend_show=False)       # 指定圖例不顯示圖例
 
funnel2.render()
funnel2

怎么樣，學會了嗎？用python繪制漏斗圖是不是很簡單？

但是這里還是需要提醒大家，漏斗圖雖然可以很直觀的反映出營銷環節所存在的問題，并幫助我們找到解決問題的方法，實現整個流程的優化。需要注意的是，單一的漏斗圖對于商業分析來說意義并不是很大，我們并不能僅通過一個漏斗圖來評價某個營銷流程中各關鍵步驟的轉化率時好時壞，還必須結合趨勢、比較和細分的方法對整個營銷流程中每一步驟的轉化率進行綜合分析。

以上就是小編今天跟大家分享的如何使用python繪制漏斗圖的全部內容，希望對大家有所幫助。