📊 Multidimensional Data Visualization Dashboard

Aplikacja wizualizuje dane wielowymiarowe przy użyciu równoległych współrzędnych

Celem projektu było stwożenie aplikacji do analizy i wizualizacji wielowymiarowych danych z wykorzystaniem wykresów równoległych [Parallel Coordinates/Categories]. Aplikacja umożliwia eksplorację danych poprzez dynamiczne filtrowanie i zaawansowane techniki wizualizacji przy użyciu biblioteki Plotly.

Kluczowe informacje

📈 Możliwości

  • Parallel Coordinates
  • Parallel Categories
  • Integracja z poltly
  • Interaktywne wykresy

📁 Struktura projektu

IMP/
├── controller.py
├── model.py
├── view.py
├── dashApp.py
├── data.py
├── main.py
└── web/
    └── main.html

⚙️ Technologie

  • Python – logika aplikacji, backend
  • Dash – interaktywne dashboardy
  • Plotly – wykresy i wizualizacja danych
  • Pandas – przetwarzanie danych
  • Eel – interfejs graficzny

Architektura MVC

🧠 Model

  • Przetwarzanie danych
  • Walidacja plików
  • Transformacje danych

🎨 Widok

  • Interfejs Dash
  • Komponenty Plotly
  • Responsywny layout

⚙️ Kontroler

  • Obsługa zdarzeń
  • Komunikacja Model-Widok
  • Logika aplikacji

Przygotowanie do Uruchomienia

  • Wymagany Python 3.7+
  • Obsługa formatów: CSV
  • Automatyczne wykrywanie separatorów
  • Minimalne zużycie pamięci
🚀 Instalacja

Zaleca się pobrać pakiety do osobnego środowiska wirtualnego pythona

pip install -r requirements.txt
▶️ Uruchomienie

Przechodzimy do katalogi IMP a następnie uruchamiamy aplikacje.

cd /IMP
python main.py

Aplikacja otoży desktopowe okno aplikacji

Podgląd działania

Dane wysokowymiarowe znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, wszędzie tam, gdzie analizowane obiekty mają bardzo wiele cech. Przykładowo, w medycynie dla jednego pacjenta można zebrać wiele parametrów: ciśnienie krwi, tętno, status układu odpornościowego, historię operacji, wzrost, wagę, istniejące choroby itd.
Wykresy interaktywne wraz z Poltly/Dash pozwalają wizualnie porównać dane, wychwycić podobieństwa, różnice i anomalie w zestawieniach.

Parallel Coordinates
Podgląd dashboardu
Parallel Categories
Podgląd dashboardu

Wizualizacja może być eksportowana jako plik .html, z którego użytkownik będzie mógł zapisać ją jako obraz .png. Aplikacja będzie wspiera wiele formatów wejściowych: .txt, .xls, .xlsm, .csv