파이썬으로 대화형 대시보드 만들기 – 데이터 시각화의 새로운 차원

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안녕하세요, mj입니다!

이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 대화형 대시보드를 만드는 방법과 기법을 설명하겠습니다. 데이터 시각화는 데이터 분석의 중요한 부분이며, 대화형 대시보드는 사용자에게 더 나은 경험을 제공합니다. 여기서는 Plotly와 Dash를 사용하여 대시보드를 구현하는 방법을 소개하겠습니다.

1. 대화형 대시보드란?

대화형 대시보드는 사용자가 데이터를 조작하고 시각화할 수 있도록 하는 도구입니다. 이를 통해 사용자는 실시간으로 데이터를 분석하고 인사이트를 얻을 수 있습니다.

2. 필요한 라이브러리 설치하기

대시보드를 만들기 위해서는 Dash와 Plotly 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install dash plotly

3. 기본 대시보드 만들기

다음은 간단한 대시보드의 예시입니다. 이 예시는 샘플 데이터를 사용하여 대화형 그래프를 생성합니다.


import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px
import pandas as pd

# 샘플 데이터 생성
df = pd.DataFrame({
    "도시": ["서울", "부산", "대구", "인천", "광주"],
    "인구": [10000, 5000, 3000, 2000, 1500]
})

# 대시보드 초기화
app = dash.Dash(__name__)

# 레이아웃 설정
app.layout = html.Div([
    html.H1("한국 도시 인구 대시보드"),
    dcc.Graph(
        id='population-bar-chart',
        figure=px.bar(df, x='도시', y='인구', title='도시별 인구수')
    )
])

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

출력 결과

4. 대화형 요소 추가하기

사용자가 선택할 수 있는 드롭다운 메뉴를 추가하여 대시보드의 상호작용성을 높일 수 있습니다.


app.layout = html.Div([
    html.H1("도시 인구 대시보드"),
    dcc.Dropdown(
        id='city-dropdown',
        options=[{'label': city, 'value': city} for city in df['도시']],
        value='서울'
    ),
    dcc.Graph(id='population-graph')
])

@app.callback(
    dash.dependencies.Output('population-graph', 'figure'),
    [dash.dependencies.Input('city-dropdown', 'value')]
)
def update_graph(selected_city):
    filtered_df = df[df['도시'] == selected_city]
    return px.bar(filtered_df, x='도시', y='인구', title=f'{selected_city} 인구수')