대시보드 소개: 실시간 모니터링 및 데이터 시각화를 위한 강력한 도구

Dashboard 소개: 실시간 모니터링 및 데이터 시각화를 위한 강력한 도구이며 특정 코드 예제가 필요합니다.

Dashboard는 사람들이 한 곳에서 여러 지표를 빠르게 탐색할 수 있는 일반적인 데이터 시각화 도구입니다. 대시보드는 모든 것의 실행 상태를 실시간으로 모니터링하고 정확한 정보와 보고서를 제공할 수 있습니다. 비즈니스 관리, 프로젝트 데이터 추적, 시장 동향 추적, 기계 학습 데이터 출력 처리 등 어떤 작업을 하든 Dashboard를 항상 유용하게 사용할 수 있습니다.

대시보드의 주요 목적은 다양한 프로젝트의 데이터를 실시간으로 보고 모니터링할 수 있는 간단한 시각화 도구를 제공하는 것입니다. 데이터 표시 방식을 최적화하여 더욱 매력적이고 이해하기 쉽게 만듭니다. 대시보드는 데이터를 더 잘 이해하고 정확한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이 문서에서는 대시보드의 몇 가지 기본 개념과 구체적인 코드 예제를 살펴보겠습니다.

기본 개념

대시보드 작성을 시작하기 전에 대시보드의 몇 가지 기본 개념을 이해해야 합니다. 다음은 몇 가지 기본 개념에 대한 설명입니다.

1. 측정항목: 대시보드의 측정항목은 모니터링하고 측정해야 하는 데이터 항목입니다. 예를 들어, 웹사이트 방문 횟수가 지표가 될 수 있습니다.
2. 차원: 차원은 지표 간의 분류입니다. 예를 들어 판매 보고서에서는 날짜, 지역, 채널 등이 차원일 수 있습니다.
3. 차트 유형: 대시보드에서는 막대 차트, 선 차트, 원형 차트 등과 같은 다양한 차트 유형을 사용하여 데이터를 표시할 수 있습니다.
4. 데이터 소스: Dashboard의 데이터 소스는 일반적으로 데이터베이스이지만 API 또는 웹 서비스에서 얻은 데이터일 수도 있습니다.

코드 예제

여기에서는 Python 및 Bokeh 라이브러리를 사용하여 대시보드를 만듭니다. Bokeh는 Pandas, NumPy, SciPy 등과 같은 가장 널리 사용되는 Python 라이브러리와 통합할 수 있는 대화형 웹 시각화를 만들기 위한 Python 라이브러리입니다.

날씨 데이터를 사용하여 대시보드를 만듭니다. 필요한 라이브러리를 가져오는 것부터 시작해 보겠습니다.

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

또한 날씨 데이터 세트도 가져와야 합니다.

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

pandas 라이브러리를 사용하면 아래와 같이 CSV 파일을 읽고 이를 DataFrame 개체로 변환할 수 있습니다.

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 라이브러리를 사용하여 두 개의 차트를 만듭니다. 하나는 온도에 대한 선 차트이고, 다른 하나는 습도에 대한 선형 차트입니다.

# 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)

또한 드래그 가능한 날짜 범위 도구와 마우스 오버 도구를 추가할 수 있습니다.

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)

마지막으로 두 차트를 결합하고 Bokeh의 레이아웃 도구를 사용하여 대시보드를 만들었습니다.

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

이것이 대시보드 코드의 전체 10줄입니다.

요약

대시보드는 데이터를 더 잘 이해하고 정확한 결정을 내리는 데 도움이 되는 중요한 도구입니다. 이 기사에서는 몇 가지 기본 대시보드 개념을 소개하고 Python 및 Bokeh 라이브러리를 사용하여 간단한 대시보드를 만드는 방법을 보여주었습니다. 도움이 되었기를 바랍니다!

위 내용은 대시보드 소개: 실시간 모니터링 및 데이터 시각화를 위한 강력한 도구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!