Analiza locațiilor celor mai valoroși clienți
Pe baza muncii tale bune cu compania de e-commerce, ai fost rugat să ajuți la extinderea unui raport existent privind vânzările pe țări.
Managerul de vânzări vrea să înțeleagă unde se află cei mai valoroși clienți ai lor. Deocamdată, nu au o idee clară despre ce înseamnă „valoros". Ideal ar fi să poată testa cu ușurință diverse valori-prag pentru a decide cine se califică drept client de top și să observe cum se modifică graficul în funcție de aceste valori.
Sarcina ta este să îl ajuți pe managerul de vânzări folosind un input de tip range pentru a crea o aplicație cu actualizare în timp real, care filtrează vânzările după o valoare minimă OrderValue.
Acest exercițiu face parte din cursul
Crearea dashboardurilor cu Dash și Plotly
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Adaugă o componentă de tip range input numită
dcc.Inputcu identificatorulmin_order_valsub linia34, care să permită utilizatorilor să selecteze o valoare între50și550. - În callback-ul de sub linia
53, verifică valoareainput_valși filtrează DataFrame-ulsalespăstrând doar înregistrările cuOrderValuemai mare decât valoarea selectată.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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)