مقدمه

در دنیای فعلی که داده‌ها به عنوان یکی از مهم‌ترین دارایی‌های هر کسب‌وکاری شناخته می‌شوند، توانایی تجزیه و تحلیل و نمایه‌سازی درست داده‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. یکی از ابزارهای قدرتمند برای این منظور، PyGWalker است، که قابلیت‌های پیشرفته‌ای را برای تجزیه و تحلیل بصری داده‌ها فراهم می‌آورد. در این مقاله، ما به شما آموزش می‌دهیم که چگونه یک داشبورد تحلیلی تعاملی از صفر بسازید و با استفاده از ویژگی‌های PyGWalker به داده‌های خود بپردازید.

آشنایی با PyGWalker و قابلیت‌های آن

PyGWalker یک ابزار کاربردی برای تجزیه و تحلیل بصری داده‌ها با قابلیت ادغام آسان با pandas است. این ابزار به شما این امکان را می‌دهد که با استفاده از داده‌های واقعی و شبیه‌سازی شده، نمایه‌های تحلیلی مختلفی ایجاد کنید. از جمله ویژگی‌های جالب PyGWalker می‌توان به تعاملات پویا و قابلیت سفارشی‌سازی داشبورد اشاره کرد. این موارد به شما کمک می‌کنند تا اطلاعات معنادار و مفیدی از داده‌های خود استخراج کنید.

افزودن داده‌های واقعی

برای شروع، ما به یک مجموعه داده واقعی نیاز داریم. در این مقاله، یک مجموعه داده از یک فروشگاه آنلاین را شبیه‌سازی می‌کنیم که شامل ویژگی‌های زمان، جمعیت‌شناسی و بازاریابی است. شما می‌توانید این داده‌ها را به راحتی با استفاده از کد پایتون ایجاد کنید:

import pandas as pd

# تعریف داده‌ها
data = {
    'تاریخ': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=100, freq='D'),
    'فروش': np.random.randint(100, 1000, size=100),
    'دسته‌بندی': np.random.choice(['لوازم الکتریکی', 'پوشاک', 'مواد غذایی'], size=100),
}

df = pd.DataFrame(data)

آماده‌سازی داشبورد تحلیلی

پس از ایجاد داده‌ها، گام بعدی ایجاد نمایه‌های تحلیلی است. با استفاده از PyGWalker، شما می‌توانید با ترسیم داده‌ها به صورت تعاملی، دیدگاه‌های مختلفی از داده‌ها را مشاهده کنید.

ساخت نمایه‌های تحلیلی

برای ساخت نمایه‌های تحلیلی، ما می‌توانیم به بررسی فروش روزانه، عملکرد دسته‌ها و تحلیل مشتریان بپردازیم. برای مثال:

• فروش روزانه: با استفاده از تابع groupby می‌توانیم فروش را بر اساس تاریخ تجزیه و تحلیل کنیم.
• عملکرد دسته‌بندی: با استفاده از تجزیه و تحلیل مقایسه‌ای، می‌توانیم هر دسته را با یکدیگر مقایسه کنیم.
• تحلیل مشتری: می‌توانیم بین داده‌های مشتریان و الگوهای خرید آنها ارتباط برقرار کنیم.

تعامل با داشبورد

یکی از بزرگ‌ترین مزایای استفاده از PyGWalker، امکان ایجاد داشبورد‌های تعاملی است. شما می‌توانید فیلترها و ویجت‌های مختلفی را به داشبورد خود اضافه کنید تا کاربران بتوانند تجزیه و تحلیل‌های عمیق‌تری انجام دهند.

نتیجه‌گیری

با استفاده از PyGWalker و ویژگی‌های منحصر به‌فرد آن، شما می‌توانید گام به گام یک داشبورد تحلیلی تعاملی بسازید که به شما در تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه بینش‌های سودمند کمک می‌کند. توانایی ادغام آسان این ابزار با pandas و امکان تعاملات پویا، آن را به یکی از بهترین انتخاب‌ها برای تحلیل‌گران داده و متخصصان تجزیه و تحلیل تبدیل کرده است. در دنیای امروز که هوش مصنوعی و ابزارهای تحلیلی در حال رشد هستند، آشنایی با چنین ابزاری می‌تواند نقطه عطفی در موفقیت کسب‌وکار شما باشد.