Python指標拆解圖是一種將復雜數據分解為基本指標的可視化方法。它可以幫助數據科學家更好地理解數據，識別趨勢和模式，并支持數據驅動的決策。

Python指標拆解圖主要使用pandas和matplotlib庫。下面是一個簡單的示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假設我們有以下數據集
data = {'date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04'], 'sales': [100, 200, 150, 250]}
df = pd.DataFrame(data)
# 創建拆解圖
fig, ax = plt.subplots()
df.plot(x='date', y='sales', ax=ax)
df.plot(x='date', y='sales', kind='bar', ax=ax, alpha=0.2)
plt.show()

這個例子中，我們首先創建了一個DataFrame，其中包含日期和銷售量兩個列。接下來，我們使用plot()函數繪制了一條線形圖，并在同一圖中使用plot()函數再次繪制了一條垂直于x軸的柱形圖。圖示中柱形圖區域的面積對應于銷售量的累積。

可以看到，指標拆解圖可以讓我們清晰地看到復雜數據的組成部分，并提供了更容易理解的數據可視化。因此，它是數據分析和決策制定的重要工具。