第6集-小明算命師(下 ) - 第1季完結篇
提供簡單易懂 R shiny 套件教學, 建立互動式網頁服務與企業級儀表板.
本集包括以下特色:
- 機器學習預測, 使用 caret 套件
- 網頁檔案下載技巧 (Generating downloadable reports from shiny)
- WORD檔案下載技巧 (Generating downloadable reports from shiny)
第6集-小明算命師(下 ) - 第1季完結篇
提供簡單易懂 R shiny 套件教學, 建立互動式網頁服務與企業級儀表板.
本集包括以下特色:
提供簡單易懂 R shiny 套件教學, 建立互動式網頁服務與企業級儀表板.
提供簡單易懂 R shiny 套件教學, 建立互動式網頁服務與企業級儀表板.
提供簡單易懂 R shiny 套件教學, 建立互動式網頁服務與企業級儀表板.
在 Python 環境中, Streamlit 模組提供資料分析的網頁服務框架,內建常用的網頁操作控制項,配合 pnadas 資料分析模組,matplotlib 等視覺化模組,可以快速建立互動式網頁服務與企業級儀表板,其功能與 R 語言的 shiny 套件相似。
YouTube: https://youtu.be/FW-dl-flLvk
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模組: Python - streamlit
LINK: https://rwepa.blogspot.com/2023/01/python-streamlit-dashboard.html
Code: https://github.com/rwepa/teaching-streamlit
# end
Python 程式使用 shiny 模組執行結果:
R語言的 shiny 套件可以建立跨平台的互動式網頁,今年(2022)RStudio 研討會宣佈 shiny for Python, 表示在 Python 環境亦可執行 shiny 建立互動式網頁。
PyPI shiny: https://pypi.org/project/shiny/
Youtube 說明:
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PDF講義大綱:
https://github.com/rwepa/shiny_python/blob/main/shiny_python_tutorial.pdf
Python 程式:
https://github.com/rwepa/shiny_python/blob/main/pyshiny_01_hello.py
檔案架構:
執行方式:
Windows 開啟命令提示字元,輸入以下內容:
參考資料:
# end
主題
中華民國品質學會第57屆年會暨2021國際品質管理研討會
論壇:開源AI品質工具-統計品管與實務應用
日期:2021年11月6日(六)
大綱
教材 PDF:
https://github.com/rwepa/csq_spc
本專案使用免費R語言與免費 shiny 套件, 實作品質管制圖(quality control chart)應用.
下載資料
1. spc_wafer_with_header.csv (with header):
https://github.com/rwepa/shiny_spc/blob/main/data/spc_wafer_with_header.csv
2. spc_pistonrings_without_header.csv (without header)
https://github.com/rwepa/shiny_spc/blob/main/data/spc_pistonrings_without_header.csv
線上示範
https://rwepa.shinyapps.io/shiny_spc/
套件
shiny : Web Application Framework for R (網頁服務框架)
shinythemes: Themes for Shiny (佈景主題)
DT : DataTables JavaScript library (表格呈現)
qcc : Quality Control Charts (品質管制圖的數據計算)
plotly: Create Interactive Web Graphics via 'plotly.js' (互動式圖表)
R程式碼下載
https://github.com/rwepa/shiny_spc
# end
以R語言做為Web服務平台,使學員熟悉使用shiny套件建立Web化服務應用。
Shiny套件的主要功能 (revised from: Hadley Wickham, 2021)
1. 建立企業級儀表板
2. 互動式篩選資料分析
3. 使用視覺化與互動式溝通
4. 建立自我資料分析的工作流程
5. 建立互動式統計教學與資料科學概念,調校參數,理解結果之改變.
6. 提供決策者探索式資料分析等企業智慧計算應用.
1.基礎shiny程式設計
1.1 shiny套件簡介
1.2 建立第一個shiny網頁程式
1.3 資料物件處理(tidyr, dplyr, stringr套件)
1.4 輸入控制項與檔案上傳
1.5 輸出控制項(文字,表報,圖形ggplot2, leaflet)
1.6 案例示範與操作練習(一)
2.進階shiny程式設計
2.1 版面配置
2.2 HTML UI
2.3 反應型函數(Reactive function)
2.4 shape檔案的輸入與處理
2.5 地理資料-shiny進階網頁程式
2.6 案例示範與操作練習(二)
2021年5月8,9日
https://www.iiiedu.org.tw/courses/msa331t2101/
2021/5/3前報名即可享優惠價!
#shiny
#visualization
#training
#ggplot2
#leaflet
主題
R在使用 shiny 套件建立網頁應用程式時, 如果希望二個控制項 (widgets)產生互相聯動效果, 此時可考慮使用 crosstalk 套件[1]. 例如:圖形上選取一個或一個以上之範圍,旁邊自動篩選資料值. 詳細使用方法參考crosstalk官網[2]之說明. 此互動式功能與 plotOutput("plot1", click = "plot_click")[3]功能類似. 本範例說110年2月年粗出生率(%)之互動式繪圖, 資料來源[4].
使用觀念
執行結果
"Cerulean"
, "Cyborg"
, "Flatly"
, "Inrae"
, "Saclay"
, "United"
or "Yeti"]
library(shiny)
runExample("01_hello")
output$distPlot <- renderPlot({
x <- faithful$waiting
bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)