마지막 챕터에서는 앞서 다루었던 Streamlit의 기능을 활용하여 배포한 세 개의 대시보드를 소개합니다.
첫 번째 대시보드는 타이타닉 데이터 셋을 활용한 대시보드입니다. 데이터 셋을 불러오고 필요한 전처리 작업을 수행한 후, bar 차트, line chart 등의 그래프를 생성하여 생존율, 승객 분포 등을 시각적으로 표현할 것입니다.
두 번째 대시보드는 Python의 FDR(Finance Data Reader) 라이브러리를 활용한 주식정보에 관한 대시보드입니다. 이 대시보드는 실시간으로 주식 데이터를 스크랩핑하여 Streamlit 앱에 다양한 차트로 주식 시장 및 주식 종목의 정보를 시각화합니다. 또한, 사용자는 위젯을 통해 데이터를 필터링하고 다양한 종목을 비교할 수 있습니다.
세 번째 대시보드에서는 야구 데이터를 활용한 대시보드입니다. 이 대시보드에서는 Streamlit을 사용하여 야구 경기 결과, 선수 통계 및 팀 통계 등을 시각화합니다. 사용자는 선수 선택, 데이터 필터링 등의 인터랙티브한 기능을 통해 원하는 데이터를 탐색할 수 있습니다.
이렇게 작성된 3개의 챕터에서는 Streamlit의 다양한 기능과 활용법을 실제 예제를 통해 자세히 설명합니다. 각 챕터에서는 대시보드의 목적, 데이터 그리고 필요한 코드를 제공합니다. 이를 통해 Streamlit을 사용하여 다양한 대시보드를 개발하는 방법을 익힐 수 있습니다.
활용 데이터 및 참고 자료