Pull to refresh

Comments 12

А неужели и правда ни для python'а, ни для других языков, удобных для DS, нет ничего похожего на shiny? Я не копал в эту сторону, но ведь это крайне удобная вещь — странно, что то же сообщество python'а, которое любит перенимать идеи из R, не переняло и это…
Как раз сегодня искал ответ на вопросы в статье и нашёл для себя https://nteract.io/ – интерактивные блокноты с довольно богатыми возможностями по визуализации и условно безграничными по предобработке данных.

В качестве рантайма можно использовать Python, NodeJS, R из коробки. Если заморочиться, то хоть весь список отсюда: https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels.

Про интерактивные ноутбуки спору нет — они есть для всех передовых стеков. Речь про веб приложение для "менеджера". Там нужно именно функциональное приложение, заточенное на конкретные варианты использования. А всю кухню надо засовывать под капот и не показывать.


Я предварительно долго искал под питон, но так и не нашел аналога shiny. Dash относительно новый и не про это.

На python есть достойный аналог Shiny — называется Dash plot.ly/products/dash
Тоже опенсорс с коммерческой версией, по возможностям — примерно то же самое что Шайни.
Кстати на основной их продукт — библиотеку plotly — тоже стоит обратить внимание как R-водам, так и сторонникам Python

Ну, вообще-то, не аналог.
Shiny — среда и пакеты для полноценной разработки аналитических веб приложений на R. См. набор функций на https://shiny.rstudio.com/reference/shiny/1.1.0/ и оду Shiny от одной из ведущих западных DS компаний: https://www.mango-solutions.com/blog


Dash — маленький частный случай для визуализации данных для аналитиков.

Повелись на данную серию статей о простоте и легкости R Shiny.
1) куча граблей по дороге
2) очень долго создавать более менее сложное приложение


Богатые конторы покупают enterprise ПО.
БЕДНЫЕ используют POWER BI

  1. Learning curve весьма велика при выходе на профессиональный уровень. И неважно что это, программирование, кулинария, танцы, ...
  2. Наша практика говорит о другом. Грабли есть всегда, но в shiny их не так уже и много. Аналитическое приложение можно создавать как очень быстро, так и очень долго. Все зависит от требований. Но не было почти ни одного требования, которые нельзя было сделать на R+Shiny.
  3. Тот, кто жил в жестких рамках вендорского ПО (венгерские грабли = фича) и знает, как надо просить годами что-то добавить или изменить (часто безрезультатно), вряд-ли будет говорить об enterprise ПО как о панацее.

Увы, парировать бездоказательные утверждения практически невозможно.
Но вот, например, поделиться опытом решения встреченных граблей (а может это и не грабли были вовсе) можно.

Работая в большой, территориально раскиданной компании, часто сталкивался с тем, что имея доступ (внутренняя корпоративная сеть) к официальным отчетам, большая часть клиентов хочет иметь то же самое, но в обычном экселе. Как бы они не были реализованы (power bi, cognos), все равно приходилось устраивать рассылку по обычной почте обычных листов экселя, потому что, практически, все хотели данные отчёта (или его результат, или исходные данные) для "поиграться с цифрами", посмотреть "что если" или для своих собственных отчётов или анализов. И, конечно, все эти данные нужны "оффлайн". То есть весь интерактив корпоративного сайта и красота оформления была нужна только единицам, да и то лишь при анонсе новых данных, а потом "а давайте взглянем на это с другой стороны...".
Есть ли возможность превратить всю красоту Shiny в обычный xls файл нажатием одной кнопки пользователем прямо на экране ноута или планшета? Что-то типа "экспорт" или "сохранить как...". Причём именно того, что мы видим в текущий момент на экране в виде графика или отчёта.

Вот она, горькая правда. Какой бы инструмент ни был предложен, хоть 3D отчет с виртуальными очками, в конечном итоге будет вопрос от мендежеров: "а можно выгрузить в excel? а можно загрузить из excel?". Excel вечен и незыблем.


Ответ на вопрос:
Да, в Shiny можно сделать форматированную выгрузку в xlsx. Мы делаем это с помощью пакетов readxl (Read), tydyxl (Read), officer (Write) или openxlsx (Read\Write).
Также делаем выгрузки в виде story telling в docx с помощью officer или pdf\docx с помощь. markdown. Насчет того, что выгружать то, что видим на экране — тут некий вопрос. DT позволяет немного покрутить уже полученные данные прямо на экране (фильтр, сортировка). Для упрощения задачи такую юстировку в DT игнорируем при выгрузке. Можно пробовать и подхватывать, но реального смысла по бизнес-логике в этом не наблюдается, а код усложнится.


Выгрузки можно делать из любого места — по событиям, по кнопкам, по расписанию… вопрос в требованиях.

Спасибо за ответ. Да, эксель незыблем :)
Автор статьи, наверно, ответит развёрнуто, я скажу кратко — у меня примерно такая же ситуация и всё без проблем «выгружается» пользователям в табличном виде.
Sign up to leave a comment.

Articles