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Dashを使うとweb上でインタラクティブにデータを可視化するためのダッシュボードを作成できます。コードはPythonベースで書くことができ、htmlやCSSの知識はあまり必要ありません（基本的なことは分かっていた方が良さそうですが）。数回に分けて量的・質的データを含むkaggleデータを可視化するためのダッシュボードを作成するまでの過程をまとめました。 最終的なコードはこちらのGitHubリポジトリに公開しています。 作成するダッシュボード完成図以下のようにSidebarで特徴や相関関係などを確認したいカテゴリカル変数・連続変数をそれぞれ選択し、右側に選択した変数の分布や相関行列のヒートマップが出力されるダッシュボードを作っていきます。 ダッシュボードを作成する手順は以下の5つに分けられます。 レイアウトの設定コンポーネントの配置スタイルの設定Plotlyでグラフを作成インタラクティブに

Pythonベースでインタラクティブなダッシュボードを作成するためのフレームワークの1つにStreamlitがあります。現在最も人気があるフレームワークはDashのようですが、下のグラフのようにGithub上では2020年以降Streamlitの人気が急激に伸びていることが分かります。 StreamlitはDashのように見た目の細かいカスタマイズができないという欠点がありますが、ある程度デフォルトの設定を受け入れることができれば非常に簡単にダッシュボードを作成することができます。今回はStreamlitとPlotlyでKaggleデータの特徴量とラベルを可視化するダッシュボードを作ります。 データとダッシュボード 今回はkaggleのtabular playground series Mar 2021のデータを使います。このデータは下表の通りサンプルidと19個のカテゴリカル変数(cat