Введение

Мы в целом знаем о силе R для решения аналитических задач. Это, без сомнения, самый замечательный доступный аналитический инструмент для решения проблем, дающий нам возможность решать задачи моделирования, используя широкий спектр традиционных и современных аналитических подходов.

В любом случае мы можем подобрать лучшие модели и написать лучшие коды. Однако, если кто-то в бизнесе не может использовать эти знания, которые мы производим, для принятия лучшего решения, наша работа не принесет никакой пользы.

В общем, как бы мы с этим справились? Как мы можем использовать эти знания при принятии решений? Как мы могли действительно стимулировать принятие этого решения с помощью проведенного анализа?

Вот где на сцену выходит Блестящий!

В этой статье мы расскажем, что такое R Shiny, особенности приложения Shiny, почему следует выбирать Shiny по сравнению с другими инструментами бизнес-аналитики, как начать работу с приложением Shiny и какие рекомендации следует соблюдать.

Что такое блестящий?

Shiny - это пакет R с открытым исходным кодом, который обеспечивает мощную структуру для создания веб-приложений с использованием R. Shiny помогает пользователю, преобразовывая анализ в интерактивные веб-приложения, не требуя знаний HTML, CSS или JavaScript.

Возможности приложения Shiny

  • Создавайте простые приложения с базовыми знаниями веб-приложений или без них.
  • Интегрируйте Shiny с локальными веб-приложениями для повышения адаптируемости и производительности
  • Предварительно сконструированные вводы / выводы и функции
  • Возможность добавления зарегистрированных (или обработанных) выходных данных из сценариев R
  • Добавляйте живые отчеты и визуализации

Почему стоит выбрать Shiny перед другими инструментами бизнес-аналитики?

Для большей простоты понимания давайте сравним Shiny с аналогичными инструментами бизнес-аналитики на основе некоторых ключевых параметров, таких как соединение с источником данных, визуализации, вводимые пользователем данные и их взаимодействие, визуальный стиль, простота диаграмм и информационных панелей.

Связь с источником данных

R Shiny использует R в качестве языка программирования, поэтому Shiny может связываться с любым источником данных, который может использовать R. Поиск в Google даст либо существующую библиотеку, либо иллюстрацию API для любого типа источника. R Shiny может иметь преимущество для явных источников предметной области, что делает его равным любому другому инструменту бизнес-аналитики.

Визуализации

У нас есть много доступных инструментов бизнес-аналитики, которые предоставляют несколько вариантов базовой визуализации, например

гистограммы, линейные, площади, точечные и круговые диаграммы, а также некоторые карты, древовидные диаграммы, воронки и ленточные диаграммы. В инструментах бизнес-аналитики, таких как PowerBI, мы можем использовать R, а также Python, но единственная проблема - это невозможность найти контроль версий для исходного кода для этих диаграмм.

R Shiny предоставляет доступ к любым библиотекам визуализации, доступным в R, например ggplot2 и plotly. Обзор вариантов визуализации, которые мы используем с помощью ggplot2, можно увидеть здесь на основе категорий распределения, корреляции, ранжирования, эволюции, карт, потоков и многого другого. Аналогичным образом, для сюжетно эта ссылка помогает нам понять основные требования к созданию сатирических диаграмм и карт для создания интерактивных информационных панелей.

Сравнивая Shiny с широко используемыми инструментами бизнес-аналитики, такими как Tableau или PowerBI, мы видим, что Shiny так же доступен, как и другие инструменты бизнес-аналитики. Это может показаться немного сложнее, но Shiny предоставляет больше функций для диаграмм, чем любой другой инструмент бизнес-аналитики.

Пользовательские данные и их интерактивность

Наиболее часто используемые инструменты бизнес-аналитики доступны только для чтения. Пользователь может изменять фильтры, чтобы включать или отклонять данные, отображаемые на диаграммах, и для других функций не так много возможностей. Однако вводимые данные необходимы при создании интерактивных панелей мониторинга, поэтому полноценная веб-платформа, такая как Shiny, может рассматриваться как отличная альтернатива. Shiny предоставляет широкий спектр вариантов фильтрации для входных данных - от текстовых полей до раскрывающихся списков. Чтобы превзойти все это, все исходные коды легко доступны в Интернете.

Благодаря этим альтернативам Shiny не будет работать с такими функциями. Если вы сомневаетесь в важности интерактивности, вот несколько основных направлений, которые заставят вас пересмотреть:

  • Компонент ввода файла позволяет нам загружать настраиваемый набор данных и выполнять исследование в браузере.
  • Компоненты ввода текста и ввода пароля позволяют нам создавать полные веб-формы.
  • Поле выбора ввода позволяет нам выбирать только требуемые столбцы из набора данных.

Визуальный стиль

Внесение мельчайших изменений в внешний вид визуальных элементов в таких инструментах перетаскивания, как PowerBI или Tableau, никогда не рассматривается как возможность. Панели мониторинга, созданные с помощью этих инструментов, должны отлично выглядеть естественно. Однако, учитывая обстоятельства, не всегда ли лучше иметь несколько вариантов?

С R Shiny дело обстоит иначе. Вы можете вставлять собственные стили CSS, создав папку www прямо там, где находится ваше приложение Shiny. Затем документы CSS сохраняются в указанной папке. Для взаимодействия между ними вам понадобится theme = main.css внутри fluidPage в приложении Shiny, и все!

Очевидно, что другие инструменты бизнес-аналитики позволяют получить отличные контуры с минимальными усилиями, однако вы мало что можете сделать, чтобы они выглядели идеально. R Shiny чрезвычайно универсален с визуальным стилем (конечно, в распоряжении правильного разработчика xD).

Простота диаграмм

Инструменты бизнес-аналитики, такие как Power BI и Tableau, должны были быть простыми в использовании для людей любого происхождения, поэтому создание диаграмм стало простой задачей. Воспроизведение чего-то очень похожего в R Shiny - это совсем другая история, поскольку нам нужно писать законные коды.

Нет причин использовать R Shiny для создания панелей мониторинга с одной диаграммой и неинтерактивных панелей. Это одна из областей, где PowerBI или Tableau лучше, чем Shiny, поскольку они просты и удобны в использовании. Кроме того, диаграммы в R требуют небольшой настройки, чтобы они хорошо выглядели и были интерпретируемыми, тем не менее, RShiny также позволяет строить все эти диаграммы и предоставляет больше свободы при настройке.

Простота панелей мониторинга

Создать базовую панель мониторинга с помощью PowerBI или Tableau так же просто, как пару щелчков мышью и несколько фильтров. Чтобы выполнить аналогичную панель инструментов в R Shiny, потребуется некоторое кодирование на R. Однако, учитывая тот факт, что R - относительно простой язык для изучения, это не должно быть проблемой для большинства пользователей.

Вы можете намного быстрее создать базовую информационную панель, используя доступные инструменты бизнес-аналитики. В случае, если требуется усовершенствованная приборная панель, вы можете использовать универсальность R Shiny.

Начало работы с Shiny

Установить R Shiny

a) Начните с установки RShiny с помощью команды install.packages («shiny») в консоли R.

б) После успешного выполнения загрузите пакет Shiny для создания приложений Shiny с использованием библиотеки (блестящей).

в) Приступим!

Структура блестящего приложения-

Чтобы создать ShinyApp, давайте разберемся с его базовой структурой:

Пользовательский интерфейс

  • Функция пользовательского интерфейса (UI) определяет формат и внешний вид приложения. Метки CSS и HTML внутри приложения можно использовать, чтобы сделать приложение более презентабельным. Функция содержит все источники информации и урожайности, которые будут отображаться в приложении. Каждый компонент (раздел, вкладка или меню) внутри приложения определяется с помощью функций.
  • Пользовательский интерфейс также имеет функции для создания макета, функций ввода и вывода, которые доступны бесплатно на веб-сайте RStudio.

Сервер

  • Серверная функция имеет серверную логику приложения Shiny. Он включает в себя создание функций и выходов, которые используют входы для создания нескольких типов выходных данных. Каждый вывод сохраняет значения, возвращаемые функциями рендеринга.
  • Эти функции захватывают выражение R и выполняют вычисления и предварительную обработку выражения. Мы получаем доступ к элементам ввода, используя input $ [имя входной переменной]. Вывод должен быть сохранен с выходом $ [имя выходной переменной]. Каждая задача принимает аргумент, то есть выражение R, окруженное фигурными скобками {}, чтобы сделать функциональность достаточно интерактивной для отображения требуемого вывода.

ShinyApp

Функция shinyApp () - это сердце приложения, которое вызывает возможности пользовательского интерфейса и сервера для создания блестящего приложения.

На картинке показан макет базового приложения Shiny.

# Installing and loading the necessary packages
install.packages("shiny")
library(shiny)
# UI object to control the appearance of the app
ui <- fluidPage(
  
  
)
# Server objects with functions having instructions to build the app
server <- function(input,output){
  
  
}
# Combines the UI and the server objects to create the app
shinyApp(ui = ui,server = server)

Как помочь сделать ваши информационные панели блестящими (eR)?

  • Остерегайтесь запятых! Отсутствующие или лишние запятые в пользовательском интерфейсе - это, безусловно, самые известные ошибки.
  • Во время устранения неполадок запускайте весь сценарий, а не только создаваемый код, поскольку вы можете просто увидеть, где произошел сбой, запустив все приложение.
  • Часто наиболее идеальным подходом к пониманию того, что происходит, является запуск приложения и проверка того, где возникает ошибка, путем добавления операторов печати через различные промежутки времени в различных частях кода.
  • Протестируйте свое приложение локально в браузере, чтобы понять, как оно выглядит на самом деле, перед отправкой в ​​рабочую среду. Это также исправит некоторые обычные ошибки, связанные с загрузкой контента из приложения.

После настройки вы готовы развертывать свои блестящие приложения.

Найдите демонстрационные блестящие приложения здесь

Что у вас под рукой?

Ссылки-