How to use Python for data visualization in real-world projects

Python으로 대화형 대시보드를 만드는 것은 명확하고 매력적인 방식으로 데이터를 탐색, 시각화 및 전달하는 좋은 방법입니다. 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어 등 관계없이 대화형 대시보드를 만들 수 있으면 데이터를 더 잘 이해하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

대화형 시각화를 만드는 가장 강력한 도구 중 하나는 Plotly에서 개발한 Dash라는 라이브러리입니다. Dash를 통해 사용자는 데이터를 표시하고, 시각화를 생성하고, 사용자가 실시간으로 데이터와 상호 작용할 수 있도록 하는 데 사용할 수 있는 대화형 웹 기반 대시보드를 만들 수 있습니다.

 

Dash를 시작하려면 먼저 Dash와 종속 항목인 Plotly 및 Flask를 설치해야 합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하여 이를 수행할 수 있습니다.

 

pip install dash dash-renderer dash-html-components dash-core-components plotly flask

 

Dash가 설치되면 첫 번째 대시보드 생성을 시작할 수 있습니다. 다음은 일부 데이터의 선형 차트를 표시하는 간단한 대시보드의 예입니다.

 

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.graph_objs as go

app = dash.Dash()

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='My First Dashboard'),

    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'line', 'name': 'SF'},
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 5], 'type': 'line', 'name': u'Montréal'},
            ],
            'layout': {
                'title': 'Data Visualization'
            }
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

 

이 예제에서는 먼저 필요한 라이브러리를 가져오고 Dash 클래스의 인스턴스를 만듭니다. 그런 다음 라이브러리의 html.Div구성 요소를 사용하여 대시보드의 레이아웃을 정의합니다.

 

dash_html_components구성 요소 내부에 html.Div대시보드의 제목인 "My First Dashboard"와 dcc.Graph라인 차트를 표시하는 데 사용할 구성 요소를 추가합니다.

 

그런 다음 Plotly의 일부인 'go.graph_objs' 라이브러리를 사용하여 라인 차트의 데이터를 정의합니다 . 이 예에는 "SF"용 라인과 "Montreal"용 라인이 있고 각 라인에 대한 x 및 y 값이 있습니다. 또한 차트의 제목을 "데이터 시각화"로 지정합니다.

 

마지막으로 app.run_server() 를 사용하여 앱을 실행하고 발생하는 오류를 볼 수 있도록 debug매개변수를 로 설정합니다. Dash를 사용하면 대화형 컨트롤, 여러 차트를 포함하여 훨씬 더 복잡하고 대화형 대시보드를 만들 수 있습니다.

 

Conclusion

Python으로 대화형 대시보드를 만드는 것은 데이터 탐색 및 시각화를 위한 강력한 도구입니다. 올바른 라이브러리와 기술을 사용하면 사용자가 복잡한 데이터 세트를 탐색하고 이해할 수 있는 흥미롭고 유익한 대시보드를 쉽게 만들 수 있습니다. 비즈니스를 위한 데이터 분석 프로젝트를 진행하든 단순히 자신의 개인 데이터에서 통찰력을 얻으려고 하든 관계없이 대화형 대시보드를 만드는 기능은 귀중한 자산이 될 수 있습니다. 올바른 도구와 약간의 연습을 통해 Python으로 대화형 대시보드를 만드는 기술을 마스터하고 데이터 분석 기술을 한 단계 끌어올릴 수 있습니다.