효율적인 부품 마스터링 데이터 시각화 및 차트 유형

오늘날 빠르게 변화하는 데이터 과학 세계에서는 데이터를 효과적으로 시각화하는 것이 중요합니다. 숙련된 데이터 분석가이든 이제 막 시작하는 사람이든 다양한 시각화 기술을 익히면 통찰력을 전달하고 의사 결정을 내리는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 종합 가이드에서는 대화형 웹 애플리케이션을 만드는 데 널리 사용되는 Python 라이브러리인 Streamlit을 살펴보고 데이터 시각화를 위해 쉽게 만들 수 있는 12가지 강력한 차트 유형을 소개합니다. 간단한 막대 차트부터 고급 지리공간 시각화까지 이 튜토리얼에서 모든 내용을 다룹니다.

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Streamlit 및 시각화 기능 소개

Streamlit은 데이터 과학자와 개발자가 데이터 시각화를 위한 대화형 웹 애플리케이션을 만드는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 직관적인 API와 인기 있는 Python 라이브러리와의 원활한 통합을 통해 Streamlit을 사용하면 데이터 스크립트를 몇 분 안에 공유 가능한 웹 앱으로 변환할 수 있습니다. 이 가이드에서는 각기 다른 데이터 시각화 요구 사항에 맞게 조정된 다양한 차트 유형을 생성하는 Streamlit의 다양성에 중점을 둘 것입니다.

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1. 면적 차트

영역형 차트 소개

영역형 차트는 시간 경과에 따라 또는 카테고리 전체에 걸쳐 누적 합계를 표시하는 데 적합합니다. 변화의 크기와 다양한 데이터 세트 간의 관계를 강조하므로 추세를 추적하고 여러 데이터 시리즈를 비교하는 데 적합합니다.

면적 차트 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 1. Area Chart")

# Generate random data for the area chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Create an area chart using the random data
st.area_chart(
    chart_data,
    x="col1",
    y=["col2", "col3"],
    color=["#FF0000", "#0000FF"],
)

사용 사례

• 매출 증가: 분기별로 매출이 어떻게 증가하는지 시각화합니다.
• 웹사이트 트래픽: 시간 경과에 따른 방문자 수를 추적하세요.
• 누적 측정항목: 총 수익 또는 비용과 같은 누적 측정항목을 표시합니다.

사용자 정의 팁

• 색상 조정: 브랜드나 선호도에 맞게 색상 매개변수를 수정합니다.
• 제목 및 라벨 추가: 제목과 축 라벨을 추가하여 명확성을 높입니다.
• 축 수정: 더 나은 데이터 표현을 위해 축의 크기나 범위를 조정합니다.

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2. 막대 차트

막대 차트 소개

막대형 차트는 다양한 카테고리나 그룹을 비교하는 기본적인 방법입니다. 개별 데이터 포인트를 표시하는 데 매우 효과적이므로 다양한 범주에 걸쳐 수량을 쉽게 비교할 수 있습니다.

막대 차트 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 1. Area Chart")

# Generate random data for the area chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Create an area chart using the random data
st.area_chart(
    chart_data,
    x="col1",
    y=["col2", "col3"],
    color=["#FF0000", "#0000FF"],
)

사용 사례

• 지역별 매출: 지역별 매출 수치를 비교해 보세요.
• 상품 인기도: 다양한 상품의 인기도를 보여줍니다.
• 설문조사 결과: 설문조사 질문에 대한 응답을 시각화합니다.

사용자 정의 옵션

• 막대 색상: 예시에서는 기본 설정을 사용하지만 추가 매개변수를 사용하거나 데이터 전처리를 통해 막대 색상을 맞춤설정할 수 있습니다.
• 방향: 가독성을 높이기 위해 막대 방향(가로 또는 세로)을 변경합니다.
• 레이블 및 범례: 데이터에 더 많은 컨텍스트를 제공하려면 레이블과 범례를 추가하세요.

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3. 선형 차트

꺾은선형 차트 소개

선형 차트는 시계열과 같은 연속 데이터에 대한 추세를 표시하는 데 탁월합니다. 변경 사항을 추적하고, 패턴을 식별하고, 동일한 간격에 걸쳐 여러 데이터 계열을 비교하는 데 도움이 됩니다.

꺾은선형 차트 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 2. Bar Chart")

# Generate random data for the bar chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Display a bar chart using the same data
st.bar_chart(chart_data)

사용 사례

• 주가: 시간 경과에 따른 주가 변동을 추적합니다.
• 온도 변화: 날짜별 온도 변화를 모니터링합니다.
• 웹사이트 방문 수: 몇 주 또는 몇 달 간의 웹사이트 트래픽 추세를 분석합니다.

사용자 정의 팁

• 다중 선: y 매개변수에 추가 열을 지정하여 여러 선을 그립니다.
• 선 스타일: 선 스타일(실선, 점선)을 조정하여 데이터 계열을 구분합니다.
• 상호작용: 툴팁이나 호버 효과를 추가하여 정확한 값을 표시하여 상호작용을 강화하세요.

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4. 지도

Streamlit 지도 소개

지리 데이터 시각화는 공간 분석에 매우 중요합니다. 이를 통해 지도의 데이터 포인트를 시각화하여 다양한 위치의 패턴, 핫스팟 및 분포를 식별할 수 있습니다.

지도 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 1. Area Chart")

# Generate random data for the area chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Create an area chart using the random data
st.area_chart(
    chart_data,
    x="col1",
    y=["col2", "col3"],
    color=["#FF0000", "#0000FF"],
)

사용 사례

• 매장 위치: 여러 매장이나 사무실의 위치를 ​​표시합니다.
• 이벤트 핫스팟: 이벤트나 활동이 집중된 지역을 시각화합니다.
• 인구통계 분포: 지역별 다양한 인구통계 그룹의 분포를 표시합니다.

사용자 정의 팁

• 지도 중심 및 확대/축소: 지도의 중심과 확대/축소 수준을 조정하여 특정 영역에 초점을 맞춥니다.
• 마커 미학: 다양한 데이터 차원을 나타내기 위해 마커 모양, 크기 및 색상을 맞춤설정하세요.
• 상호작용: 툴팁이나 팝업을 추가하여 각 데이터 포인트에 대한 추가 정보를 제공합니다.

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5. 분산형 차트

분산형 차트 소개

분산형 차트는 두 변수 간의 관계나 상관 관계를 식별하는 강력한 도구입니다. 이는 데이터 내에서 패턴, 추세 및 잠재적 원인을 찾는 데 도움이 됩니다.

분산형 차트 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 2. Bar Chart")

# Generate random data for the bar chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Display a bar chart using the same data
st.bar_chart(chart_data)

사용 사례

• 광고 vs. 매출: 광고비와 매출 간의 관계를 살펴보세요.
• 키 vs. 몸무게: 개인의 키와 몸무게의 상관관계를 분석합니다.
• 성과 지표: 제품이나 서비스의 다양한 성과 지표를 비교합니다.

사용자 정의 팁

• 추세선: 추세선을 추가하여 데이터 내 상관관계나 추세를 강조하세요.
• 포인트 크기 및 색상: 추가 변수에 따라 크기와 색상을 조정하여 데이터 포인트를 차별화합니다.
• 상호작용성: 포인트 위로 마우스를 가져가면 자세한 정보를 표시하는 툴팁을 활성화하여 상호작용성을 강화합니다.

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6. 알테어 차트

알테어 소개

Altair는 Python용 선언적 통계 시각화 라이브러리로, 간단하고 직관적인 구문으로 고급 차트 작성 기능을 제공합니다. 최소한의 코드로 대화형의 복잡한 시각화를 만드는 데 탁월합니다.

알테어 차트 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 1. Area Chart")

# Generate random data for the area chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Create an area chart using the random data
st.area_chart(
    chart_data,
    x="col1",
    y=["col2", "col3"],
    color=["#FF0000", "#0000FF"],
)

사용 사례

• 탐색적 데이터 분석: 여러 변수 간의 관계를 조사합니다.
• 대화형 대시보드: 사용자 입력에 반응하는 동적 시각화를 만듭니다.
• 상세한 통계 시각화: 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 형식으로 제시합니다.

사용자 정의 팁

• 패싯팅: 작은 배수를 만들어 다양한 데이터 하위 집합을 비교하세요.
• 마크 유형: 다양한 시각 효과를 위해 선, 막대, 영역 등 다양한 마크 유형을 실험해 보세요.
• 상호작용 요소: 선택, 필터 및 확대/축소를 통합하여 사용자 상호작용을 향상합니다.

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8. 그래프비즈 차트

Graphviz 소개

Graphviz는 그래프 및 네트워크 다이어그램을 생성하는 도구로, 관계, 워크플로 및 조직 구조를 시각화하는 데 매우 유용합니다. 복잡한 연결을 명확하고 체계적으로 표현할 수 있습니다.

Graphviz 차트 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 2. Bar Chart")

# Generate random data for the bar chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Display a bar chart using the same data
st.bar_chart(chart_data)

사용 사례

• 소프트웨어 개발 파이프라인: 계획부터 배포까지 소프트웨어 개발 단계를 시각화합니다.
• 조직 구조: 조직 내 계층 구조와 관계를 나타냅니다.
• 결정 트리: 결정의 흐름과 가능한 결과를 보여줍니다.

사용자 정의 팁

• 노드 모양 및 색상: 다양한 유형의 엔터티 또는 상태를 나타내도록 노드 모양과 색상을 맞춤설정하세요.
• 가장자리 스타일: 가장자리 스타일(점선, 굵은 글씨)을 수정하여 다양한 유형의 관계 또는 종속성을 나타냅니다.
• 그래프 레이아웃: 명확성을 높이기 위해 다양한 그래프 레이아웃(예: 계층형, 원형)을 탐색해 보세요.

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9. 플롯 차트

플롯리 소개

Plotly는 대화형 및 출판 수준의 그래프를 생성하기 위한 강력한 라이브러리입니다. 다양한 차트 유형과 사용자 정의 옵션을 제공하므로 복잡한 데이터 시각화 및 대화형 대시보드에 적합합니다.

분포도 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 1. Area Chart")

# Generate random data for the area chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Create an area chart using the random data
st.area_chart(
    chart_data,
    x="col1",
    y=["col2", "col3"],
    color=["#FF0000", "#0000FF"],
)

Plotly Express를 사용하여 산점도 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 2. Bar Chart")

# Generate random data for the bar chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Display a bar chart using the same data
st.bar_chart(chart_data)

사용 사례

• 분포 분석: 다양한 데이터 세트의 분포를 나란히 비교합니다.
• 대화형 대시보드: 사용자 입력에 반응하는 동적인 대화형 시각화를 만듭니다.
• 비교 분석: 다양한 테마와 스타일을 사용하여 데이터의 다양한 측면을 강조합니다.

사용자 정의 팁

• 테마 조정: 애플리케이션 디자인에 맞는 다양한 테마를 탐색해 보세요.
• 레이아웃 구성: 더 나은 프레젠테이션을 위해 여백, 범례, 축 제목과 같은 레이아웃 설정을 조정합니다.
• 고급 차트 유형: 보다 복잡한 시각화를 위해 3D 플롯, 히트맵 및 기타 고급 차트 유형을 실험해 보세요.

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10. 파이덱 차트

파이덱 소개

pydeck은 Deck.gl용 Python 인터페이스로, 고급 고성능 WebGL 기반 시각화를 가능하게 합니다. 복잡한 대화형 지리공간 시각화를 만드는 데 특히 유용합니다.

파이덱 차트 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 3. Line Chart")

# Generate random data for the line chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Create a line chart with the random data
st.line_chart(
    chart_data,
    x="col1",
    y="col2",
    color="col3",
)

st.write("#### 3.1 Basic Line Chart")

사용 사례

• 지리공간 분석: 대규모 지리공간 데이터 세트를 시각화하여 패턴과 핫스팟을 식별합니다.
• 도시 계획: 인구 밀도, 교통 흐름, 인프라 분포를 분석합니다.
• 환경 연구: 오염 수준이나 야생동물 관찰과 같은 환경 데이터를 매핑합니다.

사용자 정의 팁

• 다양한 레이어 유형: 다양한 시각 효과를 위해 ScatterplotLayer, ArcLayer 또는 PathLayer와 같은 다양한 레이어 유형을 실험해 보세요.
• 지도 스타일: 다양한 지도 테마(예: 위성, 어두운 모드)를 사용하려면 map_style 매개변수를 변경하세요.
• 상호작용: 도구 설명, 필터 및 동적 데이터 업데이트를 활성화하여 상호작용을 강화합니다.

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11. 파이플롯 차트

Matplotlib의 pyplot 소개

Matplotlib는 Python의 기본 플로팅 라이브러리이며, pyplot은 정적, 애니메이션 및 대화형 시각화를 생성하기 위한 MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공합니다. 사용자 정의가 가능하며 통계 데이터 분석 및 교육 목적으로 널리 사용됩니다.

히스토그램 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 1. Area Chart")

# Generate random data for the area chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Create an area chart using the random data
st.area_chart(
    chart_data,
    x="col1",
    y=["col2", "col3"],
    color=["#FF0000", "#0000FF"],
)

사용 사례

• 통계 분석: 데이터 세트의 분포를 시각화하여 패턴과 이상 현상을 식별합니다.
• 교육 목적: 확률 분포 및 데이터 정규화와 같은 개념을 가르칩니다.
• 데이터 탐색: 추가 분석을 수행하기 전에 데이터의 형태와 확산을 평가합니다.

사용자 정의 옵션

• 제목 및 라벨: 제목, 축 라벨, 범례를 추가하여 맥락을 제공하세요.
• 색상 및 스타일: 막대 색상, 가장자리 스타일, 전반적인 플롯 미학을 맞춤설정하세요.
• 다중 히스토그램: 여러 히스토그램을 오버레이하여 다양한 데이터세트나 그룹을 비교합니다.
• 고급 기능: 밀도 도표, 누적 분포 또는 주석을 통합하여 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

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12. 베가 차트

Vega-Lite 소개

Vega-Lite는 유연성을 위해 Streamlit에 통합된 대화형 시각화를 만들기 위한 고급 문법입니다. 간결한 사양으로 정교하고 반응이 빠른 차트를 구축할 수 있으므로 광범위한 코딩 없이도 복잡한 시각화를 더 쉽게 만들 수 있습니다.

베가 차트 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("### 2. Bar Chart")

# Generate random data for the bar chart
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["col1", "col2", "col3"],
)

# Display a bar chart using the same data
st.bar_chart(chart_data)

사용 사례

• 정교한 대화형 시각화: 가리키기, 클릭, 선택과 같은 사용자 상호 작용에 반응하는 복잡한 차트를 만듭니다.
• 데이터 탐색: 사용자가 데이터 세트를 동적으로 탐색하고 대화형 요소를 통해 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다.
• 복잡한 차트 삽입: 포괄적인 데이터 프레젠테이션을 위해 Streamlit 앱에 상세한 대화형 차트를 통합하세요.

사용자 정의 팁

• 레이어 추가: 선, 막대, 영역과 같은 추가 레이어를 통합하여 시각화를 강화합니다.
• 사용자 정의 배율 및 축: 배율, 축 제목 및 레이블을 조정하여 가독성과 프레젠테이션을 개선합니다.
• 대화형 선택: 사용자가 특정 데이터 하위 집합에 집중할 수 있도록 대화형 선택 및 필터를 구현합니다.
• 스타일링 및 테마: 색상, 글꼴, 전체 테마 설정을 맞춤설정하여 미적 감각을 강화하세요.

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차트 유형 요약

이 튜토리얼에서는 Streamlit에서 사용할 수 있는 다양한 차트 유형을 다루었으며 각각은 다양한 데이터 시각화 요구 사항에 적합합니다.

1. 영역 차트: 누적 합계 및 추세를 표시하는 데 적합합니다.
2. 막대형 차트: 개별 카테고리나 그룹을 비교하는 데 적합합니다.
3. 선형 차트: 시계열과 같은 연속 데이터의 변화를 추적하는 데 적합합니다.
4. 지도: 지리적 데이터 시각화 및 공간 분석에 필수입니다.
5. 분산형 차트: 변수 간의 관계 및 상관 관계를 식별하는 데 유용합니다.
6. Altair Chart: 선언적 구문을 사용한 고급 대화형 시각화
7. Graphviz Chart: 그래프 다이어그램을 통해 관계와 워크플로를 시각화합니다.
8. Plotly Chart: 광범위한 사용자 정의가 가능한 대화형 및 출판 수준의 그래프.
9. pydeck Chart: WebGL을 사용한 고성능 지리공간 시각화
10. pyplot Chart: Matplotlib의 다양한 기능을 활용한 기본 플로팅
11. Vega Chart: Vega-Lite 문법을 사용한 정교한 대화형 시각화

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위 내용은 효율적인 부품 마스터링 데이터 시각화 및 차트 유형의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!