Pythonで作るインタラクティブなダッシュボード

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Pythonで作るインタラクティブなダッシュボード

Pythonで作るインタラクティブなダッシュボード

本リポジトリ「dashboard-python」は、Pandas、Streamlit、Plotly Expressを用いて作成された学習目的のインタラクティブダッシュボードです。売上データを可視化し、データ分析の基礎からダッシュボード構築までを実践的に学べる構成となっています。Pythonのデータ可視化とWebアプリケーション開発に興味がある方に最適な教材です。

https://github.com/mathdiasj/dashboard-python

概要

「dashboard-python」は、Pythonのデータ分析ライブラリPandasと、WebアプリケーションフレームワークStreamlit、そしてPlotly Expressによるグラフ描画を組み合わせて作成された学習用のダッシュボードプロジェクトです。スーパーの売上データ（supermarket_sales.csv）を材料に、実際の業務データを想定したシンプルながら実用的な可視化を行い、初心者でも理解しやすい構成が特徴です。データの読み込みから加工、インタラクティブなグラフ表示まで一連の流れを体験できるため、Pythonによるデータ分析の基礎力向上に役立ちます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • PythonのPandasを活用したデータ読み込み・加工機能を実装
  • Streamlitによるシンプルで直感的なWebダッシュボード構築
  • Plotly Expressで美しく動的なグラフ描画を実現
  • 実務を想定したスーパーの売上データを用いた具体例

技術的なポイント

本プロジェクトの技術的な特徴は、Pythonの主要なデータ分析・可視化ツールを組み合わせ、学習用に最適化した点にあります。まずPandasは、CSV形式の売上データを効率的に読み込み、集計やフィルタリングなどの前処理を行うために用いられています。これにより、店舗別、商品別、日付別などの多様な切り口でデータを抽出可能です。

次にStreamlitは、Pythonコードを書くだけで簡単に対話型Webアプリケーションを作成できるフレームワークです。このリポジトリでは、ユーザーが画面上のウィジェットから条件を指定し、それに応じてグラフや集計結果をリアルタイムに更新できる仕組みを提供しています。Streamlitの利点はコードのシンプルさと即時反映の速さにあり、データ分析の結果を共有・検証する際の敷居を大幅に下げます。

さらにPlotly Expressは、Pandasのデータフレームを直接受け取り、折れ線グラフや棒グラフ、散布図など多彩なグラフを数行のコードで描画できるライブラリです。インタラクティブなツールチップやズーム機能なども標準搭載されており、ユーザーが視覚的にデータの傾向や異常値を探りやすくなっています。このプロジェクトでは、売上推移やカテゴリ別売上比較などのグラフを美しく表現しています。

これらの技術を組み合わせることで、データ分析の学習者が実際のデータを使いながら、データ加工から可視化、さらにWeb上での共有まで一貫して体験できる環境が整備されています。コードはシンプルかつ明快で、Python初心者でも理解しやすい構造を意識して設計されているため、教育用途に適しています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: プロジェクトの概要やセットアップ方法を記載
  • dashboards.py: ダッシュボードのメイン処理を行うPythonスクリプト。データ読み込み、加工、StreamlitでのUI構築、Plotly Expressでのグラフ描画を実装
  • supermarket_sales.csv: スーパーの売上実績データ。売上日、店舗、商品カテゴリ、数量、売上金額などの情報を含むCSVファイル

まとめ

Python初心者向けの実践的なデータ分析・可視化ダッシュボード教材。

リポジトリ情報：