Dashboard 簡介：實時監控與數據可視化的利器，需要具體代碼示例
Dashboard 是一種常見的數據可視化工具，可以讓人們在一個地方快速瀏覽多個指標。Dashboard 可以實時監控任何事物的運行狀態，并提供準確的信息和報告。不管你是在管理一個企業、跟蹤一個項目的數據、追蹤市場趨勢，或者處理機器學習的數據輸出，Dashboard 總能發揮出它的優勢。
Dashboard 的主要目的是提供簡單可視化的工具，使我們能夠在不同的項目中實時查看和監控數據。它優化了數據展示的方式，使其更加有吸引力和易于理解。Dashboard 可以幫助我們更好地理解數據，并幫助我們做出準確的決策。在這篇文章中，我們將探討 Dashboard 的一些基本概念和一些具體的代碼示例。
基本概念
在開始編寫 Dashboard 之前，我們需要了解 Dashboard 的一些基本概念。以下是一些基本概念的解釋：
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指標：Dashboard 中的指標是要被監控和測量的數據項。比如，網站的訪問量可以是一個指標。
維度：維度是指標之間的分類，比如在一個銷售報告中，日期、地區、渠道等都可以是維度。
圖表類型：在 Dashboard 中，我們可以使用不同的圖表類型來展示數據，比如柱狀圖、折線圖、餅圖等。
數據源：Dashboard 中的數據源通常是一個數據庫，但也可以是從 API 或 Web 服務中獲取的數據。
代碼示例
在這里，我們將使用 Python 和 Bokeh 庫來創建一個 Dashboard。Bokeh 是一個 Python 庫，用于制作交互式 Web 可視化的工具，可以與大多數流行的 Python 庫進行集成，如 Pandas、NumPy、SciPy 等。
我們將使用天氣數據來創建 Dashboard。讓我們從導入所需的庫開始：
import pandas as pd from bokeh.layouts import column from bokeh.models import ColumnDataSource, RangeTool, HoverTool from bokeh.plotting import figure, show
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此外，我們還需要導入天氣數據集。
weather_data = pd.read_csv('https://assets.fundsindia.com/articles/wp-content/uploads/2019/07/2018_weather.csv')
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使用 pandas 庫，我們可以讀取 CSV 文件并將其轉換為一個 DataFrame 對象，如下所示：
weather_data = pd.read_csv('https://assets.fundsindia.com/articles/wp-content/uploads/2019/07/2018_weather.csv')
weather_data['Date'] = pd.to_datetime(weather_data['Date'], format='%Y-%m-%d')
weather_data = weather_data.set_index('Date')
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我們將使用 Bokeh 庫創建兩個圖表：一個是關于溫度的折線圖，另一個是關于濕度的折線圖。
# 創建一個包含溫度數據的數據源
temp_data = ColumnDataSource(weather_data[['Temperature']])
# 創建一個包含濕度數據的數據源
humidity_data = ColumnDataSource(weather_data[['Humidity']])
# 創建一個繪圖工具，并添加溫度數據
temp_fig = figure(sizing_mode='scale_width', plot_height=300, x_axis_type='datetime')
temp_fig.line('Date', 'Temperature', source=temp_data)
# 創建一個繪圖工具，并添加濕度數據
humidity_fig = figure(sizing_mode='scale_width', plot_height=300, x_axis_type='datetime')
humidity_fig.line('Date', 'Humidity', source=humidity_data)
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同時，我們還可以添加一個可拖動的日期范圍工具和懸停工具。
data_range_tool = RangeTool(x_range=temp_fig.x_range)
data_range_tool.overlay.fill_color = 'blue'
data_range_tool.overlay.fill_alpha = 0.2
temp_fig.add_tools(data_range_tool)
temp_fig.toolbar.active_multi = data_range_tool
hover_tool = HoverTool(mode='vline', tooltips=[('Temperature', '@Temperature'),('Humidity', '@Humidity')])
temp_fig.add_tools(hover_tool)
humidity_fig.add_tools(hover_tool)
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最后，我們將兩個圖表組合在一起，并使用 Bokeh 的布局工具來創建 Dashboard。
dashboard = column(temp_fig, humidity_fig) show(dashboard)
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這就是我們完整的 10 行 Dashboard 代碼。
總結
Dashboard 是一個重要的工具，可以幫助我們更好地理解數據，并幫助我們做出準確的決策。在本文中，我們介紹了一些 Dashboard 的基本概念，并展示了如何使用 Python 和 Bokeh 庫創建一個簡單的 Dashboard。希望這能對你有所幫助！
