Dash hands on 09

https://gyazo.com/f02b77baf6750606c9b745d9355ddee7

でつぶやいていただけると嬉しいです！！！感想などもお待ちしています。

さよならDash Hands On こんにちは （仮）データ分析部

次回から10回ということで、リブランディング

名前はデータ分析やるってのがわかり易いのが欲しい（募集中）。

私は元が経済寄りなのでネタが経済に偏りがちになると思います

なので、それ以外のデータとかを教えていただけると嬉しい

データ分析というのは次のような流れになっています

1. 問題定義

2. データの収集・前処理

3. データの探索・分析

4. 意思決定

これまでは3の可視化ツールを作ることを採り上げていました

しかし、今後はこれらの全体を採り上げる会になります

具体的なやり方は、現時点では以下のように考えています

何らかの問題定義を与える（募集中！！！）

各自データの収集からやってみる

最後に各自何かできたものを発表する

その中で興味深いもの（・技術・ツール・アイデア）があれば、次回以降30－120分で採り上げたりする

環境作成

今日使うパッケージは dash / JupyterDash / Pandas / plotly /requests_html /jupyter lab / jupyter notebook

code: env

$ python -m venv venv

$ . venv/bin/activate

(venv) $ pip install -U pip

(vevn) $ pip install dash JupyterDash pandas plotly requests_html jupyterlab

今日やること

総務省が7日発表した5月の家計調査によると、2人以上の世帯の消費支出は25万2017円と物価変動を除いた実質で前年同月から16.2%減った。比較可能な2001年以降で4月に続き過去最大の落ち込み幅を更新した。

このデータを使って何かインサイトを得る

データを使えるように整形（Pandas）

それを可視化できるような簡単なつくり方までハンズオン(Dash / Plotly)

その後実際に分析したり、もっと自分好みのツールを作ったり

code:python

from jupyter_dash import JupyterDash

import dash_core_components as dcc

import dash_html_components as html

from dash.dependencies import Input, Output

app = JupyterDash(__name__)

app.layout = html.Div([

dcc.Dropdown(

id='mydropdown',

value='消費支出'

),

dcc.Graph(id='mygraph')

])

def update_graph(selected_value):

return px.line(df2, x=df2.index, y=selected_value)

app.run_server(mode='inline')