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Wie man ein interaktives geografisches Datenvisualisierungs-Dashboard mit Python und React erstellt

Entwickeln Sie ein webbasiertes Dashboard, das geografische Daten über mehrere Landkreise und Bundesstaaten visualisiert und es den Nutzern ermöglicht, mit der Karte zu interagieren, Daten zu filtern und Chancen auf der Grundlage verschiedener Attribute zu analysieren.

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Einfache Zusammenfassung

Dieser Programmierplan skizziert die Entwicklung eines interaktiven Datenvisualisierungs-Dashboards mit Python, React und Mapbox zur Anzeige und Analyse geografischer Daten in mehreren Landkreisen und Bundesstaaten.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

  • Erstellen Sie ein interaktives kartenbaSiertes Dashboard zur Visualisierung von Daten in über 20 Landkreisen in verschiedenen Bundesstaaten
  • Ermöglichen Sie es den Nutzern, Daten zu filtern und zu analysieren, um Chancen zu identifizieren
  • Bieten Sie die Möglichkeit, Bereiche auszuwählen und detaillierte Daten in Tabellen und Diagrammen anzuzeigen
  • Implementieren Sie Datenmaniulationsfunktionen mit Python

Zielgruppe:

  • Interne Teammitglieder, die geografische Daten und Chancen analysieren

Schlüsselmerkmale:

  1. Interaktive Karte mit Umrissen von Bundesstaaten/Landkreisen und Datenpunkten
  2. Möglichkeit, auf Landkreise zu klicken oder Dropdown-Menüs zur Auswahl von Gebieten zu verwenden
  3. Benutzerdefinierte Gebietsauswahl (rechteckig) auf der Karte
  4. Datenfilter- und Sortier-Funktionalität
  5. Detaillierte Datenansicht in Tabellen und Diagrammen für ausgewählte Gebiete
  6. Python-basierte Datenmaniulationsfähigkeiten
  7. Integration mehrerer Datenquellen

Benutzeranforderungen:

  • Einfache Karte mit Umrissen von Bundesstaaten/Landkreisen und Datenpunkten
  • Möglichkeit, einen Bereich zu umreißen und detaillierte Daten für diese Region anzuzeigen
  • Diagramme zur Darstellung von Daten ($ Wert, Zeit seit x usw.)
  • Handhabung von tausenden von Datenpunkten pro Landkreis in über 20 Landkreisen
  • Monatliche Aktualisierung der Daten, teilweise auch jährliche Daten
  • Dunkler Modus (nett zu haben)

Benutzerflüsse

  1. Datenexploration-Ablauf:

    • Der Nutzer öffnet das Dashboard
    • Betrachtet die anfängliche Karte mit allen Datenpunkten
    • Verwendet Filter, um potenzielle Chancen hervorzuheben
    • Klickt auf bestimmte Landkreise oder verwendet Dropdown-Menüs, um Interessengebiete auszuwählen
    • Zeigt detaillierte Daten in Tabellen und Diagrammen für die ausgewählte Region an
  2. Ablauf der benutzerdefinierten Regionsanalyse:

    • Der Nutzer navigiert zur Kartenansicht
    • Zeichnet einen benutzerdefinierten rechteckigen Bereich auf der Karte
    • Das System zeigt datenspezifisch für den ausgewählten Bereich an
    • Der Nutzer analysiert die Daten anhand von Tabellen und Diagrammen
  3. Datenmanipulations-Ablauf:

    • Der Nutzer greift auf die Python-basierte Datenmanipulationsschnittstelle zu
    • Führt benutzerdefinierte Datenoperationen oder -analysen durch
    • Betrachtet die aktualisierten Ergebnisse im Dashboard

Technische Spezifikationen

Frontend:

  • React zum Aufbau der Benutzeroberfläche
  • Mapbox für die Kartendarstellung (kostenlose Version)

Backend:

  • Python mit pandas für die Datenverarbeitung und -manipulation
  • Flask oder FastAPI zum Erstellen einer Backend-API

Datenspeicherung:

  • Supabase für Authentifizierung und Speicherung

Integration:

  • Python-basierte Backend-API zur Verbindung der Datenverarbeitung mit dem React-Frontend

Zukünftige Überlegungen:

  • Mögliche Integration der Claude-API
  • Erkundung von Dash by Plotly für interaktive Webanwendungen

Entwicklungsansatz:

  • Agile Methodik mit kurzen Sprints
  • KI-unterstütztes Programmieren mit Cursor, Gemini, GPT und Claude

API-Endpunkte

N/A

Datenbankschema

N/A

Dateistruktur

projekt-root/ ├── frontend/ │ ├── public/ │ └── src/ │ ├── components/ │ │ ├── Map.js │ │ ├── DataTable.js │ │ ├── Charts.js │ │ └── Filters.js │ ├── pages/ │ ├── utils/ │ ├── App.js │ └── index.js ├── backend/ │ ├── api/ │ ├── data_processing/ │ ├── models/ │ └── main.py ├── data/ ├── tests/ └── README.md

Implementierungsplan

  1. Einrichten der Projektstruktur und Versionskontrolle
  2. Implementierung eines grundlegenden React-Frontends mit Mapbox-Integration
  3. Entwicklung eines Python-Backends mit pandas für die Datenverarbeitung
  4. Erstellen von API-Endpunkten für den Datenabruf und die Manipulation
  5. Implementierung von Karteninteraktionsmerkmalen (Klicken, Dropdown-Menüs)
  6. Hinzufügen der Funktionalität zur benutzerdefinierten Gebietsauswahl
  7. Entwicklung von Datenfilter- und Sortier-Funktionen
  8. Erstellen einer detaillierten Datenansicht mit Tabellen und Diagrammen
  9. Integration mehrerer Datenquellen
  10. Implementierung der Benutzerauthentifizierung mit Supabase
  11. Hinzufügen einer Dunkelmodus-Funktion
  12. Durchführung gründlicher Tests und Fehlerbehebung
  13. Bereitstellung eines MVP für erste Nutzerfeedbacks
  14. Iteration und Hinzufügen weiterer Funktionen auf der Grundlage von Feedback

Bereitstellungsstrategie

Keine Informationen in diesem Gespräch verfügbar.

Designbegründung

Die Designentscheidungen wurden auf der Grundlage folgender Faktoren getroffen:

  1. Der Bedarf an einer kostengünstigen und einfach zu implementierenden Kartenlösung führte zur Wahl von Mapbox (kostenlose Version).
  2. Die Anforderung an Datenmanipulationsfähigkeiten und die Vertrautheit mit pandas führten zur Auswahl von Python für die Backend-Verarbeitung.
  3. Der Wunsch nach einer modernen, interaktiven Benutzeroberfläche führte zur Wahl von React.
  4. Der Bedarf an Authentifizierung und Speicherung führte zur Einbeziehung von Supabase.
  5. Der agile Entwicklungsansatz mit kurzen Sprints wurde gewählt, um schnell ein MVP zu entwickeln und auf der Grundlage von Feedback zu iterieren.
  6. Das Kernmerkmal des Abgleichs überlappender Attribute und der Visualisierung von Chancen auf der Grundlage von Outliner-Attributen trieb den anfänglichen Fokus des Implementierungsplans an.