A Coding Implementation for Building Python-based Data and Business Intelligence BI Web Applications with Taipy

Введение

В этом руководстве мы объясняем, как создать продвинутую интерактивную панель инструментов с использованием Taipy – инновационного фреймворка, созданного для простого создания динамических приложений на основе данных. Вы научитесь использовать Taipy для моделирования сложных временных рядов и выполнения реального сезонного разложения.

Установка необходимых библиотек

Для начала установим фреймворк Taipy и библиотеку statsmodels для проведения сложных статистических анализов и разложения временных рядов. Это обеспечит наличие всех необходимых библиотек для работы с нашей панелью инструментов в Google Colab.

Импорт библиотек

Импортируйте основные библиотеки для создания интерактивной панели инструментов:

    from taipy import Gui
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
  

Инициализация состояния приложения

Создайте словарь состояния, который будет служить контейнером для реактивного состояния панели инструментов. Это позволит приложению реагировать на изменения параметров и обновлять визуализацию в реальном времени.

Функция обновления симуляции

Функция update_simulation генерирует синтетические временные ряды, сочетая линейный тренд, синусоидальный сезонный шаблон и случайный шум. Она обновляет реактивное состояние, создавая две фигуры – одну для симулированного временного ряда и одну для его сезонного разложения.

Панель инструментов для визуализации

Далее создадим панель инструментов, которая позволяет настраивать параметры симуляции и отображает результаты:

Параметры симуляции

Настройте ползунки ниже, чтобы изменить симуляцию:

• Коэффициент тренда: Управляет силой линейного тренда.
• Амплитуда сезона: Настраивает интенсивность сезонного компонента.
• Уровень шума: Определяет случайность в симуляции.
• Горизонт времени (дни): Определяет количество точек данных (дней) в симуляции.

Симулированный временной ряд

Этот график отображает симулированные данные на основе ваших параметров.

Сезонное разложение

Разложение ниже делит временной ряд на его наблюдаемые, трендовые, сезонные и остаточные компоненты.

Резюме статистики

summary

Заключение

Мы продемонстрировали, как Taipy позволяет создавать сложные реактивные панели, которые оживляют анализ данных. Возможность настраивать параметры симуляции и наблюдать их влияние в реальном времени углубляет понимание данных и подчеркивает потенциал Taipy для более глубоких аналитических инсайтов.

Автоматизация процессов и использование ИИ

Изучите, какие процессы можно автоматизировать, где ИИ может добавить ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки воздействия инвестиций в ИИ на бизнес.

Рекомендации по внедрению ИИ

• Выберите инструменты, соответствующие вашим целям и позволяющие их адаптировать.
• Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.

Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram здесь.

Пример решения с использованием ИИ

Посмотрите на пример решения, основанного на ИИ: бот для продаж, созданный для автоматизации взаимодействия с клиентами.