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实际数据运营分析过程中，可以固化常规的图表展现和可视化分析过程，实现代码复用，提高开发效率。下图是美团到店餐饮技术部数据团队积累的部分可视化组件示例：
图一 可视化组件示例
基于可视化组件库，一个可视化过程只需要一行代码即可完成，能极大提升开发效率。上图中最后的四象限矩阵分析示例图的代码如下：
- vis_4quadrant(iris, 'Sepal.Length', 'Petal.Length', label = 'Species', tooltip = 'tooltip', title = '', xtitle = '萼片长度', ytitle = '花瓣长度', pointSize = 1, annotationSize = 1)
茲再附四象限矩阵分析可视化组件的函数声明：
- vis_4quadrant <- function(df, x, y,
- label = '', tooltip = '', title = '', xtitle = '', ytitle = '',
- showLegend = T, jitter = T, centerType = 'mean',
- pointShape = 19, pointSize = 5, pointColors = collocatcolors2,
- lineSize = 0.4, lineType = 'dashed', lineColor = 'black',
- annotationFace = 'sans serif', annotationSize = 5, annotationColor = 'black', annotationDeviationRatio = 15,
- gridAnnotationFace = 'sans serif', gridAnnotationSize = 6, gridAnnotationColor = 'black', gridAnnotationAlpha = 0.6,
- titleFace = 'sans serif', titleSize = 12, titleColor = 'black',
- xyTitleFace = 'sans serif', xyTitleSize = 8, xyTitleColor = 'black',
- gridDesc = c('A 区', 'B 区', 'C 区', 'D 区'), dataMissingInfo = '数据不完整', renderType = 'widget') {
-
- # 绘制分组散点图
- #
- # Args:
- # df: 数据框；必要字段；需要进行图形绘制的数据，至少应该有三列
- # x: 字符串；必要字段；映射到 X 轴的列名，对应 df 的某一列，此列必须是数值类型或日期类型
- # y: 字符串；必要字段；映射到 Y 轴的列名，对应 df 的某一列
- # label: 字符串；映射到点上的文字注释
- # tooltip: 字符串；映射到点上的悬浮信息
- # title: 字符串；标题
- # xtitle: 字符串；X 轴标题
- # ytitle: 字符串；Y 轴标题
- # showLegend: bool；定义分区图例是否展示
- # jitter: bool；定义是否扰动
- # centerType: 字符串；定义中心点类型，mean 代表平均值，median 代表中位数
- # pointShape: 整形；定义点型
- # pointSize: 数值；定义点大小
- # lineSize: 数值；定义线宽
- # lineType: 字符串；定义线型
- # lineColor: 字符串；定义线色
- # annotationFace: 字符串；定义注释字体
- # annotationSize: 数值；定义注释字体大小
- # annotationColor: 字符串；定义注释字体颜色
- # annotationDeviationRatio: 数值；定义注释文本向上偏移系数
- # gridAnnotationFace: 字符串；定义网格注释字体
- # gridAnnotationSize: 数值；定义网格注释字体大小
- # gridAnnotationColor: 字符串；定义网格注释字体颜色
- # gridAnnotationAlpha: 数值；定义网格注释文本透明度
- # titleFace: 字符串；定义标题字体
- # titleSize: 数值；定义标题字体大小
- # titleColor: 字符串；定义标题字体颜色
- # xyTitleFace: 字符串；定义 X、Y 轴标题字体
- # xyTitleSize: 数值；定义 X、Y 轴标题字体大小
- # xyTitleColor: 字符串；定义 X、Y 轴标题字体颜色
- # gridDesc: 长度为 4 的字符串向量
- # dataMissingInfo: 字符串；数据问题提示文本
- # renderType: 字符串；定义渲染结果类型，widget 对应 htmlwidget 组件，html 对应 html 内容
-
- # 代码实现略
- }
3.3 可重复性数据分析
数据运营分析往往是一个重复性的、重人工参与的过程，最终会落地一套数据分析框架，这套数据分析框架适配具体的数据，用于支持企业数据决策。 （编辑：核心网）
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