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毕业设计、课程作业或工作汇报里经常要交「数据分析可视化」作业：给一份订单数据，出清洗逻辑 + 图表 + 结论。本资源给出一套的完整工程：从造数据、清洗脏数据到六维图表与分析报告，全部脚本化，改数据源即可换题复用。
前面学了数据处理、可视化库、AI 辅助分析，这篇全部串起来。模拟一份真实电商销售数据，走完从数据加载→清洗→探索→可视化→生成报告的全流程。最终产出一份包含 6 张图表的完整分析报告（HTML 格式），以及一个可复用的自动化脚本。这就是数据可视化的完整闭环。
从这篇开始正式画图。`Matplotlib` 是 Python 可视化的一切基础，后面的 `Seaborn`、`Pyecharts` 都是在它之上封装的。本篇用同一份电商销售数据，分别画出四种最常用的基础图表：折线图看趋势、柱状图看对比、饼图看占比、散点图看关系。每种图都给出完整代码和适用场景说明，拿来就能用。
这个案例覆盖了数据清洗、多维度分析、RFM 模型、可视化报告——一条完整的数据分析链路。先看全貌 → 拆维度 → 找规律 → 出结论。下一篇是最后一个实战——分析招聘数据，用 Python 看看什么岗位最有"钱"途。
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“双11”、“618”的优惠真的优惠吗？你是否怀疑过心仪的商品在打折前悄悄涨价？本文将分享一个我独立开发的开源项目——PriceDive，一个基于 Python 的电商价格追踪工具。它能自动监控淘宝、京东、拼多多等平台的价格，生成可视化图表，让你一眼看穿商家的价格游戏。文末附全部源码！
