Analýza lokalit nejlepších zákazníků
Na základě tvé dosavadní práce pro e-commerce společnost tě požádali o rozšíření existujícího reportu o prodejích podle zemí.
Obchodní manažer chce lépe pochopit, kde se nacházejí jejich nejlepší zákazníci. Zatím nemá jasnou představu o tom, co „nejlepší" znamená. Ideálně by chtěl snadno zkoušet různé hraniční hodnoty pro označení zákazníka jako top zákazníka a sledovat, jak se graf mění při různých nastaveních.
Tvým úkolem je pomoci obchodnímu manažerovi – použij vstup typu range k vytvoření aplikace s živou aktualizací, která filtruje prodeje podle minimální hodnoty OrderValue.
Toto cvičení je součástí kurzu
Tvorba dashboardů s Dash a Plotly
Pokyny k cvičení
- Pod řádek
34přidej vstupní komponentudcc.Inputs identifikátoremmin_order_vala typem range, která umožňuje vybrat hodnotu v rozsahu od50do550. - V callbacku pod řádkem
53zkontroluj hodnotuinput_vala filtruj DataFramesalestak, abyOrderValuebylo větší než vybraná hodnota.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
from dash import Dash, dcc, html, Input, Output, callback
import plotly.express as px
import pandas as pd
from datetime import datetime, date
ecom_sales = pd.read_csv('/usr/local/share/datasets/ecom_sales.csv')
logo_link = 'https://assets.datacamp.com/production/repositories/5893/datasets/fdbe0accd2581a0c505dab4b29ebb66cf72a1803/e-comlogo.png'
def make_break(num_breaks):
br_list = [html.Br()] * num_breaks
return br_list
def add_logo():
corp_logo = html.Img(
src=logo_link,
style={'width':'75px','margin':'20px 20px 5px 5px','border':'1px dashed lightblue','display':'inline-block'})
return corp_logo
def style_c():
layout_style={'display':'inline-block','margin':'0 auto','padding':'20px'}
return layout_style
app = Dash()
app.layout = [
add_logo(),
*make_break(2),
html.H1('Sales Dashboard'),
*make_break(3),
html.Div([
html.H2('Controls', style=style_c()),
html.H3('Set minimum OrderValue'),
*make_break(2),
dcc.Input(
# Add a range input
id='min_order_val', type='____',
____=____, ____=____, value=50,
debounce=False,
style={'width':'300px', 'height':'30px'})],
style={'width':'350px', 'height':'350px', 'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black',
'display':'inline-block', 'margin':'0px 80px'}),
html.Div([
dcc.Graph(id='sales_country'),
html.H2('Sales Quantity by Country', style={ 'border':'2px solid black', 'width':'400px', 'margin':'0 auto'})],
style={'width':'500px','display':'inline-block'})
]
@callback(
Output(component_id='sales_country', component_property='figure'),
Input(component_id='min_order_val', component_property='value'))
def update_plot(input_val):
sales = ecom_sales.copy(deep=True)
# Check for input and filter sales
if ____:
input_val = round(float(input_val), 2)
sales = sales[sales['OrderValue'] > ____]
fig = px.scatter(data_frame=sales, y='OrderValue', height=400,
x='Quantity', color='Country',
title=f'Orders of Min Value ${input_val}')
return fig
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)