Einführung in das Dashboard: ein leistungsstarkes Tool zur Echtzeitüberwachung und Datenvisualisierung

Dashboard-Einführung: Ein leistungsstarkes Tool für Echtzeitüberwachung und Datenvisualisierung. Es sind spezifische Codebeispiele erforderlich.

Dashboard ist ein gängiges Datenvisualisierungstool, mit dem Benutzer schnell mehrere Indikatoren an einem Ort durchsuchen können. Das Dashboard kann den Betriebsstatus von allem in Echtzeit überwachen und genaue Informationen und Berichte bereitstellen. Ganz gleich, ob Sie ein Unternehmen verwalten, Daten für ein Projekt verfolgen, Markttrends verfolgen oder die Ausgabe von Machine-Learning-Daten verarbeiten, Dashboard kann immer zu seinem Vorteil genutzt werden.

Der Hauptzweck von Dashboard besteht darin, einfache Visualisierungstools bereitzustellen, mit denen wir Daten in Echtzeit über verschiedene Projekte hinweg anzeigen und überwachen können. Es optimiert die Darstellung der Daten und macht sie attraktiver und verständlicher. Dashboards helfen uns, Daten besser zu verstehen und genaue Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel untersuchen wir einige grundlegende Konzepte von Dashboard und einige konkrete Codebeispiele.

Grundlegende Konzepte

Bevor wir mit dem Schreiben von Dashboard beginnen, müssen wir einige grundlegende Konzepte von Dashboard verstehen. Hier finden Sie eine Erläuterung einiger grundlegender Konzepte:

1. Metriken: Metriken im Dashboard sind Datenelemente, die überwacht und gemessen werden sollen. Als Indikator kann beispielsweise die Anzahl der Besuche einer Website dienen.
2. Dimension: Dimension ist die Klassifizierung zwischen Indikatoren. In einem Verkaufsbericht können beispielsweise Datum, Region, Kanal usw. Dimensionen sein.
3. Diagrammtypen: Im Dashboard können wir verschiedene Diagrammtypen zur Anzeige von Daten verwenden, z. B. Balkendiagramme, Liniendiagramme, Kreisdiagramme usw.
4. Datenquelle: Die Datenquelle im Dashboard ist normalerweise eine Datenbank, es können aber auch Daten sein, die von einer API oder einem Webdienst bezogen werden.

Codebeispiel

Hier verwenden wir die Python- und Bokeh-Bibliothek, um ein Dashboard zu erstellen. Bokeh ist eine Python-Bibliothek zum Erstellen interaktiver Webvisualisierungen, die in die gängigsten Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy, SciPy usw. integriert werden kann.

Wir werden Wetterdaten verwenden, um ein Dashboard zu erstellen. Beginnen wir mit dem Import der erforderlichen Bibliotheken:

import pandas as pd
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource, RangeTool, HoverTool
from bokeh.plotting import figure, show

Zusätzlich müssen wir den Wetterdatensatz importieren.

weather_data = pd.read_csv('https://assets.fundsindia.com/articles/wp-content/uploads/2019/07/2018_weather.csv')

Mit der Pandas-Bibliothek können wir die CSV-Datei lesen und wie unten gezeigt in ein DataFrame-Objekt konvertieren:

weather_data = pd.read_csv('https://assets.fundsindia.com/articles/wp-content/uploads/2019/07/2018_weather.csv')
weather_data['Date'] = pd.to_datetime(weather_data['Date'], format='%Y-%m-%d')
weather_data = weather_data.set_index('Date')

Wir werden die Bokeh-Bibliothek verwenden, um zwei Diagramme zu erstellen: eines ist ein Liniendiagramm über die Temperatur und das Das andere ist ein Liniendiagramm zur Luftfeuchtigkeit.

# 创建一个包含温度数据的数据源
temp_data = ColumnDataSource(weather_data[['Temperature']])
# 创建一个包含湿度数据的数据源
humidity_data = ColumnDataSource(weather_data[['Humidity']])

# 创建一个绘图工具，并添加温度数据
temp_fig = figure(sizing_mode='scale_width', plot_height=300, x_axis_type='datetime')
temp_fig.line('Date', 'Temperature', source=temp_data)

# 创建一个绘图工具，并添加湿度数据
humidity_fig = figure(sizing_mode='scale_width', plot_height=300, x_axis_type='datetime')
humidity_fig.line('Date', 'Humidity', source=humidity_data)

Gleichzeitig können wir auch ein verschiebbares Datumsbereich-Tool und ein Hover-Tool hinzufügen.

data_range_tool = RangeTool(x_range=temp_fig.x_range)
data_range_tool.overlay.fill_color = 'blue'
data_range_tool.overlay.fill_alpha = 0.2
temp_fig.add_tools(data_range_tool)
temp_fig.toolbar.active_multi = data_range_tool

hover_tool = HoverTool(mode='vline', tooltips=[('Temperature', '@Temperature'),('Humidity', '@Humidity')])
temp_fig.add_tools(hover_tool)
humidity_fig.add_tools(hover_tool)

Schließlich haben wir die beiden Diagramme kombiniert und die Layout-Tools von Bokeh verwendet, um das Dashboard zu erstellen.

dashboard = column(temp_fig, humidity_fig)
show(dashboard)

Das sind unsere kompletten 10 Zeilen Dashboard-Code.

Zusammenfassung

Dashboard ist ein wichtiges Tool, das uns helfen kann, Daten besser zu verstehen und genaue Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel haben wir einige grundlegende Dashboard-Konzepte vorgestellt und gezeigt, wie man mit Python und der Bokeh-Bibliothek ein einfaches Dashboard erstellt. Hoffe das hilft!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in das Dashboard: ein leistungsstarkes Tool zur Echtzeitüberwachung und Datenvisualisierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!