dashboard簡介：即時監控與資料視覺化的利器

Dashboard 簡介：即時監控與資料視覺化的利器，需要具體程式碼範例

Dashboard 是一種常見的資料視覺化工具，可以讓人們在一個地方快速瀏覽多個指標。 Dashboard 可以即時監控任何事物的運作狀態，並提供準確的資訊和報告。不管你是在管理一個企業、追蹤一個專案的數據、追蹤市場趨勢，或是處理機器學習的數據輸出，Dashboard 總能發揮它的優勢。

Dashboard 的主要目的是提供簡單視覺化的工具，使我們能夠在不同的專案中即時查看和監控資料。它優化了數據展示的方式，使其更加有吸引力和易於理解。 Dashboard 可以幫助我們更好地理解數據，並幫助我們做出準確的決策。在這篇文章中，我們將探討 Dashboard 的一些基本概念和一些具體的程式碼範例。

基本概念

在開始寫 Dashboard 之前，我們需要先了解 Dashboard 的一些基本概念。以下是一些基本概念的解釋：

1. 指標：Dashboard 中的指標是要被監控和測量的資料項。例如，網站的訪問量可以是一個指標。
2. 維度：維度是指標之間的分類，例如在一個銷售報告中，日期、地區、通路等都可以是維度。
3. 圖表類型：在 Dashboard 中，我們可以使用不同的圖表類型來展示數據，例如長條圖、折線圖、圓餅圖等。
4. 資料來源：Dashboard 中的資料來源通常是資料庫，但也可以是從 API 或 Web 服務中取得的資料。

程式碼範例

在這裡，我們將使用 Python 和 Bokeh 函式庫來建立一個 Dashboard。 Bokeh 是一個 Python 庫，用於製作互動式 Web 視覺化的工具，可以與大多數流行的 Python 庫進行集成，如 Pandas、NumPy、SciPy 等。

我們將使用天氣資料來建立 Dashboard。讓我們從導入所需的庫開始：

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

此外，我們還需要導入天氣資料集。

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

使用pandas 函式庫，我們可以讀取CSV 檔案並將其轉換為DataFrame 對象，如下所示：

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')

我們將使用Bokeh 函式庫建立兩個圖表：一個是關於溫度的折線圖，另一個是關於濕度的折線圖。

# 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，我們也可以加入一個可拖曳的日期範圍工具和懸停工具。

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，我們將兩個圖表組合在一起，並使用 Bokeh 的佈局工具來建立 Dashboard。

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

這就是我們完整的 10 行 Dashboard 程式碼。

總結

Dashboard 是一個重要的工具，可以幫助我們更好地理解數據，並幫助我們做出準確的決策。在本文中，我們介紹了一些 Dashboard 的基本概念，並展示瞭如何使用 Python 和 Bokeh 庫創建一個簡單的 Dashboard。希望這能對你有幫助！

以上是dashboard簡介：即時監控與資料視覺化的利器的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！