چگونه با Streamlit داشبورد حرفه‌ای بسازیم؟
دسته‌بندی: تحلیل داده و هوش مصنوعی | تاریخ: بیست و نهم مرداد ۱۴۰۴
۱. چرا Streamlit؟
Streamlit در سال‌های اخیر به یکی از ابزارهای محبوب تحلیلگران داده و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی تبدیل شده است. دلیل اصلی آن سادگی و سرعت بالای توسعه است:- بدون نیاز به دانش عمیق در HTML، CSS یا جاوااسکریپت
- یکپارچگی کامل با پایتون و کتابخانه‌های داده مانند Pandas و Matplotlib
- امکان اشتراک‌گذاری سریع داشبوردها با دیگران
- انعطاف‌پذیری در توسعه پروژه‌های شخصی و سازمانی
نکته کلیدی
Streamlit به‌طور خودکار تغییرات کد را رصد می‌کند و داشبورد شما را به‌روز می‌سازد؛ بنابراین می‌توانید در لحظه نتایج کار خود را مشاهده کنید.
۲. شروع کار با Streamlit
برای شروع کافی است کتابخانه را نصب کنید:pip install streamlitسپس یک فایل پایتون بسازید (مثلاً
app.py) و کد ساده زیر را اجرا کنید:
import streamlit as st
st.title("داشبورد فروش")
st.line_chart([10, 20, 30, 40])
با اجرای دستور streamlit run app.py داشبورد شما روی مرورگر باز خواهد شد.
۳. افزودن قابلیت‌های تعاملی
یکی از نقاط قوت Streamlit، ویجت‌های تعاملی است. با استفاده از آن‌ها می‌توانید ورودی‌های کاربر را دریافت و تحلیل‌های پویا ارائه دهید:st.slider()برای انتخاب بازه عددیst.selectbox()برای انتخاب دسته‌بندیst.file_uploader()برای بارگذاری داده‌هاst.map()برای نمایش داده‌های جغرافیایی
تجربه کاربری
برای ساخت یک داشبورد حرفه‌ای، سادگی و شفافیت را در اولویت قرار دهید. استفاده از رنگ‌های متعادل و گرافیک مناسب، باعث می‌شود کاربر سریع‌تر با داده‌ها ارتباط برقرار کند.
۴. استفاده در پروژه‌های واقعی
Streamlit برای طیف گسترده‌ای از کاربردها مناسب است:- تحلیل فروش و درآمد برای کسب‌وکارهای کوچک
- مدلسازی و پیش‌بینی داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
- نمایش بصری نتایج تحقیقات دانشگاهی
- ایجاد ابزارهای مدیریتی برای تیم‌های سازمانی
۵. جمع‌بندی
Streamlit ابزاری سریع، ساده و قدرتمند است که به شما امکان می‌دهد بدون دغدغه طراحی فرانت‌اند، داشبوردهای تعاملی و حرفه‌ای ایجاد کنید. چه یک تحلیلگر داده باشید و چه مدیر یک کسب‌وکار کوچک، یادگیری Streamlit می‌تواند ارزش زیادی به کار شما اضافه کند.
مشاهده دوره‌های آموزش داده‌کاوی
