挑战用Python在20min内构建一个仪表板

摘要

简介

在数据或商业智能团队工作中，经常需要制作周期性报告，这个过程虽然不难，但耗时。建议创建一个网络应用程序，允许团队自助访问和下载报告来节省时间。推荐使用Streamlit，一个适合机器学习和数据科学团队的简单直观的网络框架。

内容

介绍如何通过一个群组分析示例构建和部署网络应用程序。该过程包括创建Python文件、本地运行以查看仪表盘，并部署给其他团队使用。

1.创建Python文件

创建一个名为cohort-demo.py的Python文件，可以从终端调用并在浏览器显示结果。提供了代码模板和一个组群分析的具体例子。

2.在终端上运行该文件，在本地机器上显示

通过命令streamlit run cohort-demo.py可以在本地查看应用程序。

3.在Heroku上部署仪表板

详细介绍了如何在Heroku上部署仪表板，包括创建GitHub仓库、添加必要文件（requirements.txt、setup.sh、Procfile），上传cohort-demo.py到仓库，并在Heroku上创建和部署应用程序。

最终结果

最终实现了一个仪表盘，团队成员可以自助访问和分析数据。只需上传符合定义格式的数据集，如客户交易数据。

总结

Streamlit是一个快速创建仪表盘的工具，适合不熟悉网络开发框架的人。尽管Streamlit方便，但作者认为了解JS、HTML、CSS和软件工程概念是有益的，建议在空闲时间学习这些技术。

测试开发之前端篇-浏览器开发者工具使用

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