Python管理咨询数据可视化实战：收入分布与顾问利用率双轴对比图表生成脚本

管理咨询项目分析的可视化图表生成脚本，主要用于展示不同项目类型的收入分布、顾问利用率对比

1. 核心功能概述

• 数据模拟：生成4类管理咨询项目（战略咨询、运营优化、数字化转型、人力资源咨询）的模拟
• 数据可视化：
  • 直方图：展示特定
  • 分组柱状图：比较不同项目类型的平均收入与顾问利用率。
  • 标注与样式：添加目标收入线、高利润区域标记、利润率标签、数据说明、版权信息等。

2. 代码模块详解

(1) 字体设置

• 作用：确保图表能正确显示中文标签（如项目名称、坐标轴标题等），避免乱码。
• 技术点：使用matplotlib.font_manager动态查找系统中可用的中文字体。

(2) 数据生成

• 作用：生成模拟数据，使用numpy.random.normal生成正态分布的收入和利用率数据。
• 参数：
  • revenue_base：收入均值。
  • utilization_rate：顾问利用率均值。
  • margin：利润率。

(3) 图表绘制

• 直方图（第一子图）：

  • 展示“战略咨询”项目的收入分布。
  • 用不同颜色和透明度对比“数字化转型”项目。
  • 标注目标收入线（600万元）和高利润区域（400-700万元）。

• 分组柱状图（第二子图）：

  • 横轴：项目类型（战略咨询、运营优化等）。
  • 纵轴：左轴为平均收入（万元），右轴为顾问利用率（%）。
  • 双柱状图对比：同一项目类型的收入与利用率。
  • 添加利润率标签（如“利润率: 45%”）。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import font_manager
from datetime import datetime# 更健壮的字体设置方案
def set_chinese_font():"""尝试设置中文字体，回退到通用方案"""try:# 尝试查找系统中可用的中文字体chinese_fonts = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'KaiTi', 'STXihei', 'STHeiti']for font in chinese_fonts:if font in font_manager.findfont(font):plt.rcParams['font.sans-serif'] = [font]plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsereturn# 如果找不到特定字体，尝试使用通用解决方案plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['sans-serif']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseexcept:# 最终回退方案plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['sans-serif']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 设置字体
set_chinese_font()# 生成模拟管理咨询数据
np.random.seed(2023)
def generate_project_data(name, revenue_base, utilization_rate, margin):"""生成咨询项目数据"""revenue_data = np.random.normal(loc=revenue_base, scale=revenue_base*0.2, size=50)utilization_data = np.random.normal(loc=utilization_rate, scale=0.1, size=50)return {'name': name,'revenue': revenue_data,'utilization': utilization_data,'margin': margin,'color': ''}# 创建不同项目类型的数据
projects = [generate_project_data('战略咨询', 500, 0.75, 0.35),generate_project_data('运营优化', 300, 0.85, 0.40),generate_project_data('数字化转型', 400, 0.80, 0.45),generate_project_data('人力资源咨询', 250, 0.90, 0.30)
]# 设置项目专属色系
consulting_colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728']
for i, project in enumerate(projects):project['color'] = consulting_colors[i]# 创建画布和子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(18, 7), gridspec_kw={'width_ratios': [1, 1.5]})
fig.suptitle('管理咨询项目分析', fontsize=18, fontweight='bold', y=0.98)# 第一图：战略咨询项目的收入分布
target_project = projects[0]
n, bins, patches = ax1.hist(target_project['revenue'],bins=10,alpha=0.85,color=target_project['color'],edgecolor='#333333',linewidth=1.2,label='战略咨询'
)# 添加数字化转型项目收入分布作为对比
ax1.hist(projects[2]['revenue'],bins=bins,alpha=0.45,color=projects[2]['color'],edgecolor='#333333',linewidth=1.0,hatch='//',label='数字化转型'
)# 添加目标收入线
target_revenue = 600
ax1.axvline(x=target_revenue, color='#1A936F', linestyle='-', linewidth=2.5, alpha=0.9)
ax1.text(target_revenue+20, ax1.get_ylim()[1]*0.9, f'目标收入: ¥{target_revenue}万', color='#1A936F', fontweight='bold')# 标记高利润区域
high_margin_window = (400, 700)
ax1.axvspan(high_margin_window[0], high_margin_window[1], alpha=0.08, color='green')
ax1.text(high_margin_window[0]+50, ax1.get_ylim()[1]*0.75, f'高利润区域 ¥{high_margin_window[0]}-{high_margin_window[1]}万', color='#2ca02c')ax1.set_title(f"{target_project['name']}项目收入分布", fontsize=14)
ax1.set_xlabel('项目收入 (万元)', fontsize=12)
ax1.set_ylabel('项目数量', fontsize=12)
ax1.grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.4)
ax1.legend(loc='upper right')
ax1.set_axisbelow(True)# 第二图：不同项目类型的顾问利用率对比
bar_width = 0.35
x = np.arange(len(projects))# 计算平均收入和使用率
revenue_means = [np.mean(project['revenue']) for project in projects]
utilization_means = [np.mean(project['utilization']) for project in projects]# 创建分组柱状图
rects1 = ax2.bar(x - bar_width/2, revenue_means, bar_width,color=[project['color'] for project in projects],alpha=0.8,edgecolor='#333333',linewidth=1.0,label='平均收入'
)rects2 = ax2.bar(x + bar_width/2, utilization_means * 1000,  # 缩放比例以便在同一图表显示bar_width,color=[project['color'] for project in projects],alpha=0.95,edgecolor='#333333',linewidth=1.0,hatch='//',label='顾问利用率 (%)'
)# 添加数值标签
def autolabel(rects, ax, is_percent=False):for rect in rects:height = rect.get_height()value = height / 10 if is_percent else heightax.annotate(f'{value:.0f}{"%" if is_percent else ""}',xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),xytext=(0, 3),  # 3点垂直偏移textcoords="offset points",ha='center', va='bottom',fontsize=10,fontweight='bold')autolabel(rects1, ax2)
autolabel(rects2, ax2, is_percent=True)# 设置项目标签
ax2.set_xticks(x)
ax2.set_xticklabels([project['name'] for project in projects], fontsize=12)
ax2.set_title('项目类型对比 (收入 vs 顾问利用率)', fontsize=14)
ax2.set_ylabel('收入 (万元) / 利用率 (%)', fontsize=12)
ax2.grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.3)
ax2.legend(loc='upper left', framealpha=0.9)
ax2.set_axisbelow(True)# 添加利润率
for i, project in enumerate(projects):margin = project['margin'] * 100ax2.text(i, max(revenue_means[i], utilization_means[i]*1000) + 50, f'利润率: {margin:.0f}%', ha='center', fontsize=11, fontweight='bold',color='#E63946')# 添加数据说明
current_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
analytics_text = (f"数据分析周期: 2023年1月-2023年6月 | 生成日期: {current_date}\n""趋势洞察: 数字化转型项目利润率最高(45%)，人力资源项目顾问利用率最高(90%)"
)plt.figtext(0.5, 0.01, analytics_text, ha='center', fontsize=10.5, style='italic', bbox=dict(facecolor='#F8F9FA', edgecolor='#DEE2E6', alpha=0.8))# 布局优化
plt.tight_layout(rect=[0, 0.03, 1, 0.95])# 添加版权信息
plt.figtext(0.95, 0.01, "© 2023 管理咨询分析团队", ha='right', fontsize=9, alpha=0.7)# 保存和显示
plt.savefig('consulting_project_analysis.png', dpi=120, bbox_inches='tight')
plt.show()