ダッシュボードの紹介: リアルタイム監視とデータ視覚化のための強力なツール

ダッシュボードの概要: リアルタイムの監視とデータ視覚化のための強力なツールです。具体的なコード例が必要です

ダッシュボードは、ユーザーが迅速にデータを視覚化できる一般的なデータ視覚化ツールです。複数のインジケーターを参照します。ダッシュボードはあらゆるものの実行ステータスをリアルタイムで監視し、正確な情報とレポートを提供します。ビジネスの管理、プロジェクトのデータの追跡、市場動向の追跡、または機械学習データ出力の処理のいずれの場合でも、ダッシュボードは常にその利点を活用できます。

ダッシュボードの主な目的は、さまざまなプロジェクトにわたるデータをリアルタイムで表示および監視できるシンプルな視覚化ツールを提供することです。データの表示方法が最適化され、データがより魅力的で理解しやすくなります。ダッシュボードはデータをより深く理解し、正確な意思決定を行うのに役立ちます。この記事では、ダッシュボードのいくつかの基本概念といくつかの具体的なコード例について説明します。

基本概念

ダッシュボードの作成を開始する前に、ダッシュボードの基本概念をいくつか理解する必要があります。ここでは、いくつかの基本概念について説明します。

1. メトリクス: ダッシュボードのメトリクスは、監視および測定されるデータ項目です。たとえば、Web サイトへの訪問数が指標になることがあります。
2. ディメンション: ディメンションは指標間の分類です。たとえば、販売レポートでは、日付、地域、チャネルなどがディメンションになる可能性があります。
3. グラフの種類: ダッシュボードでは、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなど、さまざまなグラフの種類を使用してデータを表示できます。
4. データ ソース: ダッシュボードのデータ ソースは通常データベースですが、API や Web サービスから取得したデータである場合もあります。

コード例

ここでは、Python と Bokeh ライブラリを使用してダッシュボードを作成します。 Bokeh は、Pandas、NumPy、SciPy などの最も一般的な Python ライブラリと統合できる、インタラクティブな Web ビジュアライゼーションを作成するための Python ライブラリです。

気象データを使用してダッシュボードを作成します。必要なライブラリをインポートすることから始めましょう:

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

さらに、気象データセットをインポートする必要があります。

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

pandas ライブラリを使用すると、CSV ファイルを読み取り、以下に示すように DataFrame オブジェクトに変換できます。

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')

Bokeh ライブラリを使用して 2 つのグラフを作成します。1 つは A に関するグラフです。折れ線グラフは温度を示し、もう 1 つは湿度を示します。

# 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)

同時に、ドラッグ可能な日付範囲ツールとホバー ツールを追加することもできます。

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)

最後に、2 つのグラフを結合し、Bokeh のレイアウト ツールを使用してダッシュボードを作成します。

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

これは、完全な 10 行のダッシュボード コードです。

概要

ダッシュボードは、データをより深く理解し、正確な意思決定を行うのに役立つ重要なツールです。この記事では、ダッシュボードの基本的な概念をいくつか紹介し、Python と Bokeh ライブラリを使用して単純なダッシュボードを作成する方法を示しました。お役に立てれば！

以上がダッシュボードの紹介: リアルタイム監視とデータ視覚化のための強力なツールの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。