一目了然的視覺化呈現  
折線圖看行銷活動成長趨勢分析(附Python 程式碼)

首先，將plotly的套件import進來，plotly內的graph_objects是可以讓我們進行繪圖，設置圖表上的各項物件，而offline可以幫助我們將圖檔存取下來，存成圖片檔與網頁檔等…，如需使用互動式的圖表則需存成網頁檔，如程式碼8。

程式碼8：

import plotly.graph_objects as go
import plotly.offline as py

開始設定圖表上各項物件，圖表組成元素有許多以大項可分為trace－圖表內容與layout－圖表背景兩項。

1. Trace－圖表內容：圖表內的數據呈現方式，如折線圖、散佈圖與長條圖等等，都需透過trace設定。
2. Layout－圖表背景：設定圖表標題、大小、X軸與Y軸等佈景設定。

基本介紹完後，我們開始設定trace也就是圖表內的參數，我們將各式參數一一解析，來幫助我們繪製圖表。

Trace－圖表內容參數：

1. go.scatter：繪製散佈圖、折線圖所使用的模式
2. x、y：數據X軸與Y軸數值設定。
3. mode：圖表內繪圖樣式。
4. maker：設定個數值點的參數，如顏色、大小等。
5. line：設定線的參數，如顏色、大小等。
6. showlegend：圖例是否開啟。

以上為trace內可設定之參數，本次繪圖我們將hover_month放入每個月份名稱一月份、二月份…，再傳入x軸，其他trace設定如下，可依照自己喜好進行修改，如程式碼9。

程式碼9：

trace = go.Scatter(x= hover_month,
y=ad_avg_profit['平均利潤'],mode='lines+markers',
marker={'color': '#669966'},line={'width': 2},
name ='每月平均廣告利潤',showlegend=True)

Layout－圖表背景參數：

1. go.layout：設定佈景主題，圖表背景、圖表大小、X軸與Y軸等。
2. title：圖表標題。
3. yaxis_title：y軸座標軸標題
4. xaxis：x軸座標軸參數。
5. font：設定圖像中文參數，如大小、顏色。

以上為layout內可設定參數，本次layout設定與繪製圖表結果如程式碼10。

程式碼10：

layout = go.Layout(title={'text': str(search_year)+"年廣告總利潤",'y':0.95,'x':0.5},
    yaxis_title='利潤',
    xaxis={'title': 'Month'},
    width=1800,
    height=900,
    boxmode='group',
    font=dict(size=20,
        color="Black"))

設定完trace與layout後，要將所設定參數放於圖表內，這時我們使用go.figure開始繪圖，並將trace與layout參數放入圖表中，如程式碼11。

程式碼11：

ad_figure = go.Figure(data = traces, layout = layout)
ad_figure.show()

這樣圖便繪製完成了，如圖八。