【Plotly-驯化】一文画出漂亮的流量漏斗图：plotly.funnel函数使用技巧
 
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🌵文章目录🌵

• • 🎯 1. 基本介绍
  • 🔍 2. 原理介绍
  • 🔍 3. 画图实践
  • • 3.1 数据准备
    • 3.2 画图实践
  • 🔍 4. 注意事项
  • 🔍 5. 总结

🎯 1. 基本介绍

  流量漏斗图是一种用于展示用户在完成某个目标的过程中，各个阶段的转化率和流失率的图表。它可以帮助我们理解用户行为，并识别转化过程中的瓶颈。Plotly是一个强大的图表库，它能够创建交互式的流量漏斗图，使得数据探索更加直观和动态。

🔍 2. 原理介绍

  流量漏斗图的核心在于计算每个阶段的用户转化率和流失率。转化率可以使用以下公式计算：
转化率 = ( 阶段的离开用户数 / 阶段的进入用户数 ) × 100 转化率=( 阶段的离开用户数/阶段的进入用户数)×100% 转化率=(阶段的离开用户数/阶段的进入用户数)×100
流失率 = 100 流失率=100%−转化率 流失率=100

🔍 3. 画图实践

3.1 数据准备

   我们准备的数据格式如下所示：

 df 阶段	数量 0	访问网站	1000 1	注册账号	800 2	购买商品	500 3	完成购买	 

3.2 画图实践

   我们根据上述的数据画出流量漏斗图，具体的代码如下所示：

import plotly.graph_objects as go import pandas as pd import plotly.express as px  data = {'阶段': ['访问网站', '注册账号', '购买商品', '完成购买'],         '数量': [1000, 800, 500, 300]} df = pd.DataFrame(data)  fig = px.funnel(     df[::-1],     y = '阶段',     x = '数量',     color='阶段' )  fig.show()  

🔍 4. 注意事项

• Plotly的go.Funnel函数用于创建漏斗图的各个阶段。
• 通过调整baseratio参数，可以控制漏斗图的形状和大小。
• 确保数据的准确性，以便正确地反映用户在各个阶段的转化和流失情况。

🔍 5. 总结

  Plotly的流量漏斗图为展示和分析用户转化过程提供了一种直观和交互式的方法。通过本博客的代码示例，我们学习了如何使用Plotly绘制流量漏斗图，并计算了各个阶段的转化率和流失率。希望这篇博客能够帮助你更好地利用Plotly进行数据可视化和用户行为分析。