あなたのデータサイエンスの可視化はもはや同じではありません-Plotly＆Dash

(Note The translation provided aims to capture the essence of the original title, conveying that data visualization using Plotly & Dash has significantly evolved and is no longer the same.)

データビジュアライゼーション

PlotlyとDashを使用してインタラクティブなダッシュボードを作成する

それほど遠くない昔、Pythonのデータ可視化ライブラリについて簡単な紹介を書きました。その中で、それらの利点と欠点を示し、実際の例を使用して彼らが何ができるかを示しました。

私たちが一番好きなライブラリについてもっと深く学んでいくことになるので、まずはその記事をチェックすることを強くお勧めします。この記事では、そこで示された内容をさらに詳しく説明します。

Pythonによるインタラクティブなデータ可視化-ストーリーテリングの芸術

Seaborn、Bokeh、Plotly、およびDashを使用してデータの洞察を効果的に伝える

towardsdatascience.com

• 「コンテナ化されたモデルとワークロードの保護方法」
• グラフニューラルネットワークによるローマ数字の分析
• ブラックボックス化学プロセスの最適化

今日はPlotly[1]とDash[2]に焦点を当てます。なぜ2つなのか？それは、この2つは密接に関連しているからです。私が上記の記事で述べたように、Dashは「図の描画ライブラリではありません。素晴らしいダッシュボードを生成するためのフレームワークです」ということです。

したがって、Plotlyはプロットするためのライブラリであり、Dashはそれらのプロットからクールでインタラクティブなダッシュボードを生成するためのフレームワークです。

開始する前に、この投稿から期待できる内容をご紹介します。こちらは作成するダッシュボードへのリンクです…そして、以下の手順を進めることで到達します：

• セットアップとインストール-適切な状態にするために。
• いくつかの簡単な使用例-Plotlyの動作を示すため
• Dashを使用したダッシュボードの構築-最高のダッシュボードを作成するため。
• 結論-物語をまとめ、結果を確認するため。

さらに進む前に、データについて話し合う必要があります。可視化するためにはいくらかのデータが必要ですよね？私の最新のVoAGIのコンテンツに合わせて、私はスポーツ、具体的にはサッカーに焦点を当てます。

私はStatsbombの2015-16年のLaLigaキャンペーンからのフリーデータ[3]を使用します。

そのシーズンの多くのデータがありますが、私は主に攻撃的な用語に焦点を当てて、FCバルセロナの選手のパフォーマンスを可視化したいと思います：シュート、ゴール、アシストなど

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!