可视化Oracle一月报表可视化明确未来发展方向（oracle一个月的报表）
可视化Oracle一月报表可视化：明确未来发展方向
在今天的企业管理中，数据分析是一项至关重要的工作。企业需要了解市场趋势、产品销售情况、客户偏好以及供应链等许多关键数据，以便在激烈的竞争环境中保持竞争力优势。在此过程中，能够使用可视化工具来呈现数据分析结果，将会大大提高决策的精确度和效率。本文介绍了如何利用Python和Oracle数据库来创建一份可视化报表，以便更好地理解数据。
1、数据提取
Oracle数据库是一种常用的企业级数据库，在此我们通过Python来提取Oracle数据库中的数据。Python中有一个专门用于与Oracle数据库进行交互的模块，叫做cx_Oracle。我们需要使用该模块进行数据库连接、SQL语句执行，以便提取数据。
例如：从Oracle数据库中提取销售数据。
import cx_Oracle
import pandas as pd
dsn_str = cx_Oracle.makedsn("localhost", 1521, "orcl")conn = cx_Oracle.connect(user="user1", password="123456", dsn=dsn_str)
sales_df = pd.read_sql("select * from sales", conn)
2、数据清洗
在提取完数据之后，我们需要对数据进行清洗、整理，以便于在可视化时使用。此处的清洗操作包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。用Pandas库常常可以方便地进行数据清洗。
例如：去重、异常值处理
# 去重
sales_df = sales_df.drop_duplicates()
# 异常值处理sales_df = sales_df[sales_df["sales_amount"] >= 0]
3、数据可视化
数据清洗之后，我们需要将数据转换成易于可视化的形式。在Python中，有许多数据可视化库可供选择，如Matplotlib、 Seaborn和Plotly。这些库可以提供各种各样的图表类型，如折线图、柱状图、热力图等，以满足不同需求的数据展现。
例如：绘制销售额时段分布表。
下面的代码中，包含几个方面的可视化技巧：
– ax.legend() 添加图例
– df.plot() 中为二维的折线图；
import matplotlib.pyplot as plt
sales_by_month = sales_df.groupby(["sales_date"])["sales_amount"].sum()fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
df = sales_by_month.reset_index(name="sales_amount")df = df.set_index("sales_date")
df.plot(ax=ax)ax.set_xlabel("Sales Date")
ax.set_ylabel("Sales Amount")ax.legend()
plt.show()
4、结果分享
数据分析往往是团队协同完成的，数据可视化也不例外，为了让团队或者上级了解到我们的数据分析结果，我们需要将可视化结果分享出去。
Jupyter Notebook可以方便快捷地将代码与结果整合成一个文档，以便分享给任何人。生成的结果还可以以PDF或HTML格式保存，方便在不同设备上浏览和分享。
本文结合了Python、Oracle、Pandas和Matplotlib以及Jupyter Notebook，介绍了如何提取Oracle数据库中的数据，并通过可视化呈现数据，以方便更好地理解和分析数据。当我们要为企业提供数据分析服务时，这是一项强大的工具，能够以数据为支撑，为进一步的发展方向提供有价值的见解。
