集团内往来分产品交易链路展现

近期接到一个项目，需求包含几个关键点，在设计整体解决方案的时候遇到瓶颈，感觉很难连起来，如果曾经有类似往来报表、仪表盘、大屏等类似经验、需求分解思路，可以指引一下方向，有启发的回复一定会打赏：

需求：基于往来交易中”交易方“”产品名称“的两个关键列，把集团往来数据串起来，形成某一产品的集团内部流转路径，这个在业务价值上是可以帮助集团内部资金、税务、财务等筹划的需要，因为对应业务人员会基于现有的交易安排和外部的各种信息去优化、设计。

数据样本:以两个产品为例，真实数据有几百万种的产品，但是一般分析只是针对交易金额的TOP200,由于发帖不允许有重复字符，但既然是往来交易没有相同字符没可能，只能通过图片发出样本

上图样本反映了大集团里面，公司从外部客户收到钱后，把钱分给2 和3， 所以对应的两家会 产生收入，可以基于”产品名称" ”交易方” 分别groupby，找到各个产品的在1、2、3的交易金额，分别生成报表后各家公司去对账。

目前遇到了很大的瓶颈的地方是没有合适的可视化工具可以反映 连起来的交易路径，如英雄小刀情况，总公司发生了成本，从其他公司收回来的路径：外部供应商<—公司1 <— 公司2、公司3**；大刀就是反映1收到钱后分给了其他两家，** 外部客户—> 公司1—>公司2、公司3

**人做的话因为财务人员懂会计科目性质，会有很多人工判断，然后把交易在PPT中一个框一个框加箭头画出来，后续这种人工方式希望可以取缔掉，然而目前实在想不到支持这种带方向展示的交易路径展示的可视化，应该用什么中间表。或者也可以不带方向，可以把 123 的关系列出来也可以了
**

from graphviz import Digraph

dot = Digraph('测试')
dot.node("1","Hello")
dot.node("2","World")
dot.edge('1','2')

dot.view()

这是一个非常复杂的数据分析和可视化任务，需要对整个数据进行深入的分析和处理，以便为不同的利益相关者提供有价值的信息。以下是一些可能有用的思路和方向：

数据预处理：由于数据样本包含大量的交易记录，需要先对数据进行预处理，以消除噪音，简化数据结构，并抽取相关的信息。可能需要使用一些数据挖掘算法，例如聚类、分类、关联规则挖掘等，以便对交易记录进行分类和分析，同时识别出与产品和交易方相关的关键特征。

往来报表：对于往来交易数据，可以使用往来报表来展示数据流向和交易金额。往来报表可以是以表格的形式呈现，也可以是可视化的网络图表，以更好地展示交易路径和流向。

仪表盘和大屏：可以使用仪表盘和大屏来实时监控集团的财务状况和交易情况。可以使用可视化的方式展示交易路径、流向、金额、占比等信息，以便为决策者提供有价值的信息。同时，可以使用自然语言处理技术来实现交互式查询，以便快速获取相关的交易信息。

图数据库：为了实现复杂的交易路径可视化，可以使用图数据库来存储和管理交易记录和相关信息。图数据库可以更好地支持复杂查询和分析，以及可视化展示。同时，可以使用自然语言处理技术来实现交互式查询，以便快速获取相关的交易信息。

机器学习：可以使用机器学习算法来识别与产品和交易方相关的关键特征，以便更好地进行数据分析和可视化。例如，可以使用决策树、随机森林、神经网络等算法来构建预测模型，以便预测未来的交易流向和金额。

总的来说，这是一个复杂的任务，需要从不同的角度进行分析和处理，以便为利益相关者提供有价值的信息。因此，需要一个全面的解决方案，包括数据预处理、可视化工具、机器学习算法等。同时，需要不断尝试和改进，以便提供更好的服务和支持。

从你的描述来看，这个项目工程量确实有点大，数据采集、读取、处理。因为没有完整的可参考案例，所以如果要真正从0-1的实现，应该不是简单的从这里可以获取答案，应该联动公司现有的组织架构，并入项目组，建立组织关系，讨论需求、技术实现、人员，落地项目。

针对您的需求，可以考虑使用网络图（Network Graph）来可视化交易路径。这种图形能够很好地展示交易方之间的关系和流向，而且可以通过不同的布局方式呈现不同的信息。

具体来说，您可以按照以下步骤操作：

1. 数据预处理

   针对给定的交易数据，您需要进行数据预处理，把不同的交易方和产品名称转化为节点，而把交易金额转化为边权（或边长度）。对于一笔交易，从交易方节点连接到产品名称节点，边权则表示交易金额。

2. 构建网络图

   您可以使用类似D3.js、ECharts、Gephi等数据可视化工具来构建网络图。在这个过程中，您需要设置节点和边的属性，如节点大小、颜色、标签、边宽、颜色、箭头等等。另外，您还需要选择适合的布局方式，如力导向布局（Force-directed layout）、层次布局（Hierarchy layout）等等。这些布局方式可以根据实际需求来选择，如要强调流向可以选择流向布局等。

3. 可视化交互

   通过上述操作，您可以生成一个可视化的网络图。接下来，您可以添加一些交互功能，如鼠标悬停时弹出节点和边的详细信息、选择节点时高亮其关联的边和节点、拖拽节点时重新布局等等。这些交互功能可以提高用户的交互体验和数据探索的效率。

   另外，您也可以使用R语言中的igraph包，它提供了各种网络图的构建、分析和可视化功能。不过，使用该包需要您具备一定的R编程基础。

   总之，网络图是可视化交易路径的一种很好的选择，可以直观地展示不同节点之间的关系和流向，而且具有良好的交互性和可定制性。希望这些建议对您有所帮助。

下面是一些思路和建议，希望有帮助。

1.数据分析和建模
首先，您需要对数据进行分析和建模。在您的数据样本中，"交易方"和"产品名称"是两个关键列，但是还需要其他列来支持数据分析，例如交易时间、交易金额、交易类型等等。您可以使用SQL或者Python等工具进行数据清洗、分组和聚合，以生成报表和可视化数据。

2.可视化工具
您需要一个支持数据可视化的工具，例如Tableau、Power BI等。这些工具可以帮助您创建交互式报表和仪表板，使您能够更好地理解数据并探索潜在的洞察力。您可以使用这些工具来创建交易路径的可视化，例如使用节点和边来表示交易方和产品名称之间的关系。

3.中间表
如果您需要构建更复杂的交易路径，您可能需要创建中间表。这些表可以在源数据和可视化工具之间充当桥梁，从而实现更高级的数据转换和可视化。例如，您可以创建一张中间表，包含每个产品和交易方之间的所有可能的路径，然后在Tableau或Power BI中使用这个表来创建交互式的路径可视化。

4.技术实现
在技术实现方面，您需要使用适当的编程语言和框架，例如Java、Python、Spring Boot等。您可以使用JPA或其他ORM框架来管理数据，使用REST API来向前端应用程序提供数据服务。您还需要考虑数据库设计、数据缓存、性能优化等技术问题。

该回答引用ChatGPT
可以考虑使用流程图或者网状图来展示交易路径，这样可以清晰地展示出交易的方向和关系。另外，可以使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，来分析数据，并将数据以图表的形式展示出来，以便更好地理解数据。此外，可以使用数据库中间表来存储交易数据，以便更好地查询和分析数据。