Вы начинающий специалист по данным или аналитик, стремящийся создавать динамические и интерактивные информационные панели веб-приложений, вы попали в нужное место. R Shiny, универсальная среда веб-приложений, позволяет создавать потрясающие визуализации данных и интерактивные инструменты с помощью языка программирования R. В этом всеобъемлющем руководстве, предназначенном для начинающих, мы пошагово проведем вас через создание панелей мониторинга веб-приложений с помощью R Shiny.
R Shiny легко устраняет разрыв между вашим кодом R и веб-технологиями, позволяя вам легко преобразуйте анализ данных в полностью интерактивные и настраиваемые приложения. С R Shiny вы можете создавать интуитивно понятные пользовательские интерфейсы, включать динамические визуализации и обеспечивать взаимодействие с вашими данными в реальном времени, и все это без необходимости вникать в сложности веб-разработки.
Присоединяйтесь к нам в этой увлекательной серии блогов, состоящей из двух частей, в которой мы углубимся в основы R Shiny и предоставим вам исчерпывающее руководство по созданию панелей мониторинга веб-приложений с нуля. На протяжении всей серии мы будем изучать основные концепции, компоненты и лучшие отраслевые практики для создания эффективных приложений, которые продемонстрируют ваши навыки анализа данных.
В части 1 мы сосредоточимся на аспекте пользовательского интерфейса (UI) приложений R Shiny. Вы получите практический опыт определения макетов, создания интерактивных элементов управления вводом и представления динамических панелей вывода. К концу части 1 вы будете четко понимать, как структурировать визуальные элементы панели инструментов, предоставляя пользователям возможность беспрепятственно взаимодействовать с вашими данными и исследовать их визуально.
Переходя ко второй части, мы углубимся в серверную логику R Shiny. Здесь вы узнаете, как эффективно загружать и обрабатывать данные, выполнять вычисления и создавать гибкие выходные данные на основе пользовательских данных. Мы углубимся в методы манипулирования данными, реализуем интерактивные графики и визуализации, а также используем возможности реактивного программирования для создания динамичного и персонализированного пользовательского опыта.
Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом науки о данных, бизнес-аналитиком или исследователем, стремящимся представить свои открытия в увлекательной форме, эта серия блогов предназначена для того, чтобы вооружить вас необходимыми навыками для создания интерактивных информационных панелей веб-приложений, которые очаровывают и привлекают ваше внимание. аудитория.
Итак, если вы готовы раскрыть весь потенциал своего анализа данных и вывести свою работу на новый уровень, присоединяйтесь к нам в этом захватывающем путешествии в мир разработки веб-приложений R Shiny!
В части 1 мы углубимся в компоненты пользовательского интерфейса (UI) R Shiny и заложим основу для создания увлекательных информационных панелей веб-приложений.
Давайте шаг за шагом рассмотрим код, чтобы понять каждый компонент пользовательского интерфейса в части 1 приложения R Shiny:
Шаг 1. Настройка макета пользовательского интерфейса
ui <- fluidPage( theme = shinytheme("flatly"), titlePanel("Data Analysis"), … )
Функция `fluidPage()` создает основной макет для приложения Shiny. Это гарантирует, что компоненты пользовательского интерфейса плавно подстраиваются под размер окна браузера. Мы устанавливаем тему приложения на «плоскую» с помощью функции `shinytheme()`. Функция `titlePanel()` устанавливает заголовок приложения на «Анализ данных».
Шаг 2. Создание боковой панели и главной панели
sidebarLayout( sidebarPanel( … ), mainPanel( … ) )
Функция `sidebarLayout()` создает макет с двумя разделами: боковой панелью и основной панелью. Боковая панель будет содержать параметры ввода, а основная панель будет отображать выходные данные и результаты анализа.
Шаг 3. Боковая панель — выбор набора данных и типа модели
h4("Select Dataset"), selectInput("dataset", "Choose a dataset:", choices = c("accessories")), selectInput("model_type", "Choose a model type:", choices = c("Linear", "Logistic")),
Шаг 4. Боковая панель — выбор переменных
h4("Select Variables"), checkboxGroupInput("variables", "Choose variables to display:", choices = c("current_price", "raw_price", "discount", "likes_count", "discount_price"), selected = c("current_price", "raw_price", "discount", "likes_count", "discount_price"))
У нас есть еще один раздел на боковой панели для выбора отображаемых переменных:
Шаг 5. Главная панель — создание панелей с вкладками
mainPanel( tabsetPanel( tabPanel("Summary Statistics", DT::dataTableOutput("summary_table"), plotlyOutput("likes_count_hist") ), tabPanel("Analysing the Plots and MLE", … ), tabPanel("Mean vs Variance Plot", … ), tabPanel("Model Summary", … ), tabPanel("Model Evaluation", … ) ) )
Основная панель содержит функцию `tabsetPanel()`, которая создает вкладки для различных разделов вывода. Каждая функция `tabPanel()` представляет собой вкладку и содержит различные элементы вывода. Вот разбивка каждой вкладки:
Вкладка «Сводная статистика»: отображает таблицу данных (`DT::dataTableOutput()`) и графическую гистограмму (`plotlyOutput()`) для «likes_count». .
Вкладка «Анализ графиков и MLE»: включает точечные графики, график корреляции и результаты оценки максимального правдоподобия с использованием `plotOutput()` и ` verbatimTextOutput()`.
Вкладка «График среднего и дисперсии»: показывает график среднего и дисперсии выбранных переменных.
Вкладка «Сводка модели». На ней представлена сводка модели, допущения, график линейности, график независимости и результаты теста на сверхдисперсию.
Вкладка «Оценка модели». На ней отображаются показатели оценки модели, такие как AIC и BIC, а также окончательный результат в формате HTML.
На этом завершается разбор кода пользовательского интерфейса в части 1. В следующей части мы рассмотрим логику на стороне сервера, где мы будем обрабатывать загрузку данных, вычисления и генерировать желаемые выходные данные на основе пользовательских данных.
Чтобы получить более ценную информацию и ресурсы в области науки о данных и передовых методов, я приглашаю вас связаться со мной на следующих платформах:
GitHub: ознакомьтесь с моими проектами и вкладом в области науки о данных на https://github.com/chdl17/
LinkedIn: будьте в курсе последних событий и общайтесь со мной на https://www.linkedin.com/in/maruthisai/
Medium: погружайтесь в подробные статьи и будьте в курсе, подписавшись на мой профиль Medium по адресу https://medium.com/@chadalapakam/subscribe
Вместе давайте отправимся в путешествие непрерывного обучения и исследуем огромные возможности науки о данных.
#DataScience #MachineLearning #DataAnalysis #ArtificialIntelligence #BigData #DataVisualization #DeepLearning #Statistics #Python #RStats #DataMining #DataDriven #DataAnalytics #Coding #Tech #Shiny #TechCommunity #DataScientists #AI #TechBlog #DataInsights #The_Chdl