Programavimas ir duomenų analizė naudojant „Data Apps“ tapo itin svarbiais įgūdžiais skaitmeniniame amžiuje, kai yra daugybė kalbų ir įrankių, leidžiančių naršyti duomenų užpildytame pasaulyje. Viena iš tokių kalbų – Python – išsiskiria savo paprastumu, universalumu ir plačia bibliotekos ekosistema. Šiame straipsnyje bus nagrinėjamos Python palaikomos duomenų programos ir prietaisų skydeliai, aptariama, kaip sukurti interaktyvius duomenų vizualizavimo įrankius nereikalaujant „JavaScript“ fono.
Python pradmenys
Python, pavadintas britų komedijų serialo „Monty Python“ vardu, yra lengvai išmokstama bendrosios paskirties programavimo kalba, žinoma dėl savo skaitomumo ir efektyvumo. Tai aukšto lygio kalba, o tai reiškia, kad ji artimesnė žmonių kalbai nei mašinų kalbai, todėl pradedantiesiems greitai įsisavina pagrindus. Kalba randa programų įvairiose srityse, įskaitant žiniatinklio ir programinės įrangos kūrimą, mokslinį skaičiavimą, mašininį mokymąsi ir ypač duomenų analizę.
Duomenų analizė naudojant Python
Python yra mėgstamiausias tarp duomenų analitikų dėl daugybės bibliotekų, kurios supaprastina duomenų apdorojimo, analizės ir vizualizavimo procesą. Tokios bibliotekos kaip „NumPy“ ir „Pandas“ padeda išvalyti duomenis ir atlikti skaitmenines operacijas, o „Matplotlib“ ir „Seaborn“ leidžia lengvai kurti diagramas ir brėžinius. Tačiau šios bibliotekos paprastai generuoja statinius brėžinius, kuriuose pradeda veikti duomenų programos ir prietaisų skydeliai.
Duomenų programų ir prietaisų skydelių galia
Duomenų programos ir prietaisų skydeliai yra interaktyvios platformos, leidžiančios vartotojams dinamiškai tyrinėti ir vizualizuoti duomenis. Skirtingai nuo statinių brėžinių, šios platformos leidžia vartotojams keisti mastelį, stumdyti ir užvesti pelės žymeklį virš duomenų taškų, kad gautų išsamesnės informacijos. Jie taip pat gali filtruoti duomenis ir jais manipuliuoti skrydžio metu, todėl duomenų analizės patirtis yra patrauklesnė ir jautresnė.
Duomenų prietaisų skydeliai ypač naudingi stebint duomenis realiuoju laiku, pateikiant pagrindinius veiklos rodiklius (KPI) arba pasakojant duomenimis pagrįstą istoriją. Pavyzdžiui, el. prekybos įmonė gali naudoti informacijos suvestinę, kad galėtų stebėti svetainės srautą, pardavimą ir klientų elgesį realiuoju laiku, koreguoti savo strategijas pagal gautas įžvalgas.
„Python“ bibliotekos, skirtos interaktyvioms informacijos suvestinėms: „JavaScript“ nereikia
Tradiciškai kuriant interaktyvias duomenų programas ir prietaisų skydelius reikėjo išmanyti „JavaScript“ – populiarią kliento žiniatinklio kūrimo kalbą. Tačiau atsirado keletas Python bibliotekų, kurios leidžia kurti interaktyvias informacijos suvestines neįrašant nė vienos JavaScript eilutės. Šios bibliotekos apima Streamlit, Dash by Plotly ir Panel.
Srautas
„Streamlit“ yra greitas ir patogus būdas kurti tinkintas žiniatinklio programas, skirtas mašininiam mokymuisi ir duomenų mokslui. Pagrindinė jos filosofija yra sukurti programą taip paprasta, kaip rašyti Python scenarijų. Galite greitai pridėti interaktyvių funkcijų, tokių kaip slankikliai arba išskleidžiamieji meniu, o „Streamlit“ automatiškai atnaujina programą, kai keičiate scenarijų. Tai puikus įrankis kuriant interaktyvias mašininio mokymosi ar duomenų tyrinėjimo programas.
Dash by Plotly
„Plotly“ sukurtas „Dash“ yra „Python“ sistema, skirta kurti analitines žiniatinklio programas, kurioms nereikia „JavaScript“. Tai idealiai tinka kuriant sudėtingas, daug funkcijų turinčias informacijos suvestines naudojant gryną Python. „Dash“ programas sudaro „Flask“ serveris, kuris palaiko ryšį su „React“ komponentais naudojant Plotly.js vizualizacijai. Nepaisant to, naudotojams tereikia bendrauti su Python, kad jis būtų prieinamas tiems, kurie nėra susipažinę su JavaScript.
Skydas
Skydelis, sukurtas HoloViz, yra dar viena biblioteka, leidžianti kurti interaktyvias informacijos suvestines naudojant tik Python. Jis unikalus tuo, kad yra giliai integruotas su kitais HoloViz įrankiais, tokiais kaip „Bokeh“, „HoloViews“ ir „Datashader“, leidžiantis kurti turtingas vizualizacijas naudojant aukšto lygio komandas. Skydelis palaiko platų vizualizacijų spektrą ir leidžia lengvai sąveikauti su jūsų duomenimis.
Apibendrinimas
„Python“ ir toliau daro duomenų analizę labiau prieinamą ir universalesnę dėl savo interaktyvių informacijos suvestinės bibliotekų, kurioms nereikia „JavaScript“ žinių. Šie įrankiai įgalina duomenų mokslininkus, analitikus ir entuziastus kurti dinamiškus, realiu laiku veikiančius duomenų vizualizavimo įrankius, kurie pagerina duomenų tyrinėjimo ir sprendimų priėmimo procesus. Nesvarbu, ar kuriate mašininio mokymosi modelį, stebite verslo KPI, ar tiesiog tyrinėjate patrauklų duomenų rinkinį, „Python“ turi jūsų poreikius atitinkantį prietaisų skydelio įrankį.
Be to, „JavaScript“ nereikalaujantis metodas atveria duris daugiau asmenų, kurie gali pasinaudoti duomenų vizualizavimo galia. Šis duomenų mokslo pajėgumų demokratizavimas atitinka augančią piliečių duomenų mokslo tendenciją, kai tikimasi, kad įvairių sričių profesionalai priims duomenimis pagrįstus sprendimus, nebūtinai turėdami formalių duomenų mokslo žinių.
Galų gale, Python duomenų programos ir prietaisų skydeliai yra ne tik įžvalgų teikimas, bet ir žmonių įgalinimas sąveikauti su duomenimis, pasakoti duomenimis pagrįstas istorijas ir galiausiai priimti labiau pagrįstus sprendimus. Taigi, nesvarbu, ar esate patyręs duomenų analitikas, ar pradedantysis, norintis pasinerti į duomenų pasaulį, „Python“ duomenų programų ir prietaisų skydelių asortimentas siūlo įdomią žaidimų aikštelę.