太久都没有更新关于R语言应用的文章了，这段时间除了在提高数据库语言的运用能力之外，还有一段时间就是在设计十个我工作中使用到的数据可视化，下面跟大家分享一下，而下面的例子中使用的数据是虚拟的，没有用到实际的。
大家数据上就不用太多关注了，每一个图的可视化代码因为篇幅也不少，就先不放在文章里面，有兴趣的可以找我拿一下，不过代码写得不怎么好，见笑。关于下面的可视化部分的灵感来自于《Data Visualisation with R 100 Example》，这个资料强烈推荐大家学习。
一、销售部门-业绩分布图
这里将销售部门的业绩分为一卖业绩和复购业绩进行可视化，并且有意思的是使用到了表情符合字体(emojifont拓展包)。整个可视化下面是可视化的效果：
整个可视化以ggplot2的绘图函数为主体，使用并列条形图的形式，使用theme_wjs()主题，配色是根据自己喜欢重新定义，同时也使用的了windows字体和emojifont中的符号字体。
二、订单物流状态表
下面的是对销售部门整个月订单的物流状态作一个可视化，简单地使用堆积条形图作为可视化的主题。同样地使用ggplot2包(这个包真是可视化的神器)，应用theme_bw()主图，再自定义一套颜色配色，具体的可视化效果如下：
三、渠道投入与产出
电商行业有专门的渠道推广的工种，负责引流粉丝，然后销售通过微信等方式地服务客户。而现实中各个推广渠道的效果也是不一样的，下面我们可以实现对比多个渠道的投入与产出情况可视化，以供简单地判断渠道优劣。下面的图形采用金字塔形式的条形图，两边分别是渠道产出和投入。可视化以basic plot 中的barplot函数为主体，下面是可视化的效果：
四、部门销售目标达成情况
部门的销售目标各业不同，达成的情况也不一样，所以要在可视化中体现这个两点。其次是要能够直观地比较出目标量的差异，因此我选择了嵌套式的条形图，大条形图表示各部门的目标，嵌套在内的条形图表示完成的部分。可视化以basic plot 中的barplot函数为主体，下面是可视化的效果：
五、日进粉趋势图
之前介绍到的粉丝引流，在整个销售环节中占有重要的部分，所以进粉的量很大程度地影响业绩，我们通过日进粉趋势图可以发现一个月每日的进粉情况，对于有异常的地方就需要找出问题，以备下次发生的时候能应对。关于趋势图就和时间序列相关，因此可以用折线-点图的形式进行可视化，下面是可视化的效果：
六、各部门客户转化情况
客户转化的意思就是客户从渠道引流，并且成功开单，本来想简单地用条形图进行可视化的，不过上面用得太多次，就转换一下思路，我们使用饼图。下面是可视化的效果，其中饼图的面积代表了各部门整体的进粉量，其次已转化的客户用深颜色体现，其下面备注各部门的转化率：
七、各城市客户-男女比例
区域可视化其实大家也不会陌生，就是在地图标注出各城市或者区域指标值。在R语言中我们首先要画出一张中国地图以便我们在地图上进行标注。首先我们需要使用到sp包和maptools包，其次我们还需要下载地图数据。之后使用plot就可以实现地图的绘制。再之后我们在对应城市的位置增加条形和数据标签，最后附上图例。下面是可视化的效果：
八、渠道粉质情况对比
之前有对比过渠道的投入与产出，是从大方面去判断渠道的好坏。下面就是从更加细致的角度去研究渠道之间的差异，而反映渠道质量的就是进粉的质量，因此我们采用多重条并列形图从几个角度去对比各渠道粉质的差异。下面是可视化的效果：
九、客户分析—一卖金额与复购周期的关系
下面的可视化是与客户有关的，客户在一卖过后，会有部分客户流失，也有部分客户成为复购客户。因此，我们可以研究一下这个些成功转换为复购客户的客户在一卖金额不同区间之下，是否与复购周期的长度具有相关性。我们可以采用箱线图探究两者的关系，可视化的效果如下：
十、渠道-部门-业绩构成
这个是最后的可视化了，是展示渠道-部门-业绩三者的构成关系，采用的是瀑布条形图的思想，图形的逻辑也很简单，所有就直接看效果吧：
关于可视化的分享就暂时更新到这里，后面的话可能会把重点转向于数据分析报告的制作或者数据交互式的搭建。总之就是路漫漫其修远兮。
