En iyi müşteri konumlarını analiz etme
E-ticaret şirketiyle yaptığın başarılı çalışmaya dayanarak, ülkeler bazında satışlarıyla ilgili mevcut bir raporu genişletmelerine yardımcı olman istendi.
Satış müdürü, en iyi müşterilerinin nerede konumlandığını anlamak istiyor. Şu anda 'en iyi' ifadesinin tam olarak ne anlama geldiğine dair net bir fikirleri yok. İdealde, birini en iyi müşteri saymak için farklı eşik değerlerini kolayca deneyebilmeli ve farklı eşiklerle grafiğin nasıl değiştiğini görebilmeli.
Görevin, minimum OrderValue tutarına göre satışları filtreleyen canlı güncellenen bir uygulamayı kolaylaştırmak için bir aralık girişi kullanarak satış müdürüne yardımcı olmak.
Bu egzersiz
Dash ve Plotly ile Paneller Oluşturma
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Satır
34'ün altına, kullanıcıların50ile550arasında bir değer seçmesine izin veren,min_order_valtanımlayıcılıdcc.Inputadlı bir aralık girdi bileşeni ekle. - Satır
53'ün altındaki geri çağırımda,input_valiçin kontrol yap vesalesDataFrame'ini seçilen değerden büyükOrderValueile filtrele.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
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)