数据可视化平台与知识库的融合实践

小明：最近我在做一个数据分析项目，感觉数据太多，很难快速找到有用的信息。

小李：那你有没有考虑用数据可视化平台？比如用Python中的Matplotlib或者Seaborn来展示数据。

小明：我试过，但每次都要重新写代码，很麻烦。有没有更高效的方法？

小李：你可以搭建一个数据可视化平台，把常用图表封装成模块，方便调用。

小明：听起来不错，那怎么开始呢？能给我个例子吗？

小李：当然可以，下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 模拟数据
data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'Values': [10, 20, 15, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制柱状图
plt.bar(df['Category'], df['Values'])
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Sample Bar Chart')
plt.show()
    

小明：明白了，这样我可以快速生成图表了。不过如果数据来源多，会不会很复杂？

小李：这时候可以引入知识库，把常用的数据结构、图表模板和分析方法存储起来，提高开发效率。

小明：那知识库该怎么实现呢？

小李：可以用一个简单的字典或数据库来保存信息，例如：

knowledge_base = {
    'chart_templates': {
        'bar': 'plt.bar(x, y)',
        'line': 'plt.plot(x, y)'
    },
    'data_sources': {
        'sales': 'sales_data.csv',
        'users': 'user_data.xlsx'
    }
}
    

小明：太好了，这样我就不用每次都从头写了。感谢你的建议！

小李：不客气，希望你能在项目中顺利应用这些技术。