Анализ местоположения топ-клиентов
Благодаря вашей успешной работе с компанией в сфере электронной коммерции вас попросили расширить существующий отчёт по продажам в разрезе стран.
Менеджер по продажам хочет понять, где находятся их самые ценные клиенты. При этом чёткого определения понятия «ценный клиент» у него пока нет. В идеале он хотел бы легко менять пороговое значение для отнесения клиента к топ-категории и сразу видеть, как это влияет на график.
Ваша задача — помочь менеджеру: реализуйте ввод диапазона значений, чтобы приложение обновлялось в реальном времени и фильтровало продажи по минимальному значению OrderValue.
Это упражнение является частью курса
Создание дашбордов с помощью Dash и Plotly
Инструкции к упражнению
- Добавьте компонент ввода диапазона
dcc.Inputс идентификаторомmin_order_valпосле строки34— он должен позволять пользователю выбрать значение от50до550. - В функции обратного вызова после строки
53проверьте значениеinput_valи отфильтруйте DataFramesales, оставив только строки, гдеOrderValueбольше выбранного значения.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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)