张工：李工，咱们最近的数据分析工作进展如何？报表还是手动制作吗？
李工：是啊，每次做报表都得从数据库里导出数据，再用Excel整理。太麻烦了。
张工：其实可以建一个数据中台，把分散的数据资源整合起来，然后自动生成报表。这样多省事！
李工：听起来不错，但怎么实现呢？
张工：首先，我们需要搭建数据中台。比如用Python的Pandas库读取不同来源的数据。
李工：代码怎么写？
张工：好，我给你看一段代码：
import pandas as pd
# 读取数据库中的销售数据
sales_data = pd.read_sql_query("SELECT * FROM sales", connection)
# 读取客户信息
customer_data = pd.read_sql_query("SELECT * FROM customers", connection)
# 合并数据
combined_data = pd.merge(sales_data, customer_data, on='customer_id')
李工：这看起来确实能整合数据。接下来怎么生成报表？
张工：我们可以用Matplotlib或者Seaborn生成图表，再用ReportLab生成PDF报表。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import reportlab.pdfgen.canvas
# 绘制柱状图
sns.barplot(x='region', y='sales', data=combined_data)
plt.savefig('sales_report.png')
# 创建PDF报表
c = canvas.Canvas("sales_report.pdf")
c.drawImage('sales_report.png', 100, 500)
c.save()
李工：哇，这么方便！那演示怎么办？
张工：可以用Dash框架开发交互式报表界面。
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
html.H1("Sales Report"),
dcc.Graph(
id='example-graph',
figure={
'data': [
{'x': combined_data['region'], 'y': combined_data['sales'], 'type': 'bar'}
],
'layout': {
'title': 'Regional Sales'
}
}
)
])
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
李工：太棒了！以后我们就可以轻松生成报表，并通过Web展示给领导了。
张工：没错，这就是数据中台的价值所在。
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