9주차 TIL - 스트림릿이 뭐야?

1. 개발 환경 준비

• VS Code 설치: VS Code가 설치되어 있지 않다면 VS Code 공식 사이트에서 설치하세요.
• Python 설치 및 확장 프로그램: Python이 설치되어 있는지 확인하고, VS Code 내 Python 확장을 설치하세요.
• 가상 환경 설정: 프로젝트 폴더에서 가상 환경을 만들어 관리하면 좋습니다. 예를 들어, 터미널에서 아래와 같이 실행할 수 있습니다.
   
  • Windows: venv\Scripts\activate
  • macOS/Linux: source venv/bin/activate

2. 스트림릿 설치

3. 스트림릿 앱 파일 생성

프로젝트 폴더 내에 app.py 파일을 생성하고, 아래 예시와 같이 기본 코드를 작성합니다.

4. 스트림릿 앱 실행

• VS Code 터미널 사용: VS Code 내 터미널을 열고, 프로젝트 폴더가 현재 작업 디렉토리인지 확인하세요.
• 앱 실행 명령어 입력: 아래 명령어를 실행하여 스트림릿 앱을 시작합니다.
  arduino

  복사

  streamlit run app.py
• 실행 후 기본 웹 브라우저가 열리며, 작성한 대시보드를 확인할 수 있습니다.

5. VS Code에서 디버깅 및 수정

• 코드 수정 후 저장: 코드를 수정한 후 파일을 저장하면 스트림릿이 자동으로 변경 사항을 감지합니다.
• 디버깅 도구: VS Code의 디버깅 기능을 활용하여 코드 에러를 점검할 수 있습니다.

 

이와 같이 환경 설정부터 앱 작성, 실행까지 단계를 따라가면

VS Code에서 쉽게 스트림릿 대시보드를 개발할 수 있습니다.

추가적으로 스트림릿 공식 문서를 참고하면 다양한 기능과 예제 코드를 확인할 수 있습니다~

 

 

 

1. 데이터 시각화 대시보드

• 설명:
  시간에 따른 추세, 분포, 상관관계 등을 한눈에 파악할 수 있도록 라인 차트, 바 차트, 산점도, 히트맵 등 여러 차트를 조합하여 데이터를 시각적으로 표현합니다.
• 예시 이미지:

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2. 실시간 모니터링 대시보드

• 설명:
  IoT 센서 데이터, 서버 상태, 주식 시세 등 실시간 데이터를 반영하여 대시보드를 구성합니다. 실시간 업데이트 기능을 통해 최신 정보를 지속적으로 확인할 수 있습니다.
• 예시 이미지:

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3. 머신러닝 모델 결과 대시보드

• 설명:
  머신러닝 모델의 예측 결과, 성능 지표(정확도, 혼동 행렬, ROC 커브 등)를 시각화하여 모델의 성능을 평가하고 분석할 수 있습니다. 상호작용형 필터를 통해 다양한 모델 결과를 비교할 수 있습니다.
• 예시 이미지:

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4. 비즈니스 인텔리전스(BI) 대시보드

• 설명:
  매출 데이터, 고객 분석, 재무 지표 등 비즈니스 관련 다양한 데이터를 한 화면에 통합하여 KPI(핵심 성과 지표)를 모니터링하고 분석하는 데 유용합니다.
• 예시 이미지:

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이 외에도 Streamlit은 사용자 입력, 파일 업로드, 지도 시각화,

인터랙티브 위젯 등 다양한 기능을 지원하기 때문에 필요한

요구사항에 맞게 자유롭게 대시보드를 커스터마이징할 수 있습니다.

각 예시의 이미지는 기본적인 예시로, 실제 구현 시에는

원하는 스타일과 데이터를 반영해 디자인할 수 있습니다.