Cómo construir un tablero de visualización de datos geográficos interactivos con Python y React

Resumen Simple

Este plan de codificación describe el desarrollo de un tablero de visualización de datos interactivos utilizando Python, React y Mapbox para mostrar y analizar datos geográficos en varios condados y estados.

Documento de Requisitos del Producto (PRD)

Objetivos:

• Crear un tablero de visualización de mapas interactivos para visualizar datos en más de 20 condados en diferentes estados
• Permitir a los usuarios filtrar y analizar datos para identificar oportunidades
• Proporcionar la capacidad de seleccionar áreas y ver datos detallados en tablas y gráficos
• Implementar capacidades de manipulación de datos utilizando Python

Audiencia objetivo:

• Miembros del equipo interno que analizan datos geográficos y oportunidades

Características clave:

1. Mapa interactivo con contornos de estados/condados y puntos de datos
2. Capacidad de hacer clic en los condados o usar menús desplegables para seleccionar áreas
3. Selección de región personalizada (rectangular) en el mapa
4. Funcionalidad de filtrado y clasificación de datos
5. Vista de datos detallados en tablas y gráficos para las áreas seleccionadas
6. Capacidades de manipulación de datos basadas en Python
7. Integración de múltiples fuentes de datos

Requisitos del usuario:

• Mapa simple de contorno de estado/condado con puntos de datos
• Capacidad de trazar un área y ver datos detallados para esa región
• Gráficos y gráficos para representar datos (valor $, tiempo desde x, etc.)
• Manejo de miles de puntos de datos por condado en más de 20 condados
• Actualizaciones de datos mensuales, con algunos datos anuales
• Modo oscuro (agradable de tener)

Flujos de Usuario

1. Flujo de exploración de datos:

   • El usuario abre el tablero
   • Ve el mapa inicial con todos los puntos de datos mostrados
   • Usa filtros para resaltar oportunidades potenciales
   • Hace clic en condados específicos o usa menús desplegables para seleccionar áreas de interés
   • Ve datos detallados en tablas y gráficos para la región seleccionada

2. Flujo de análisis de región personalizada:

   • El usuario navega a la vista del mapa
   • Dibuja una región rectangular personalizada en el mapa
   • El sistema muestra los datos específicos de la región seleccionada
   • El usuario analiza los datos a través de tablas y gráficos

3. Flujo de manipulación de datos:

   • El usuario accede a la interfaz de manipulación de datos basada en Python
   • Realiza operaciones o análisis de datos personalizados
   • Ve los resultados actualizados en el tablero

Especificaciones Técnicas

Frontend:

• React para construir la interfaz de usuario
• Mapbox para la visualización de mapas (nivel gratuito)

Backend:

• Python con pandas para el procesamiento y manipulación de datos
• Flask o FastAPI para crear una API backend

Almacenamiento de datos:

• Supabase para autenticación y almacenamiento

Integración:

• API backend basada en Python para conectar el procesamiento de datos con el frontend de React

Consideraciones futuras:

• Posible integración de la API de Claude
• Exploración de Dash by Plotly para aplicaciones web interactivas

Enfoque de desarrollo:

• Metodología ágil con sprints cortos
• Codificación asistida por IA utilizando Cursor, Gemini, GPT y Claude

Puntos de API

N/A

Esquema de Base de Datos

N/A

Estructura de Archivos

Plan de Implementación

1. Configurar la estructura del proyecto y el control de versiones
2. Implementar el frontend básico de React con integración de Mapbox
3. Desarrollar el backend de Python con pandas para el procesamiento de datos
4. Crear puntos finales de API para la recuperación y manipulación de datos
5. Implementar características de interacción con el mapa (hacer clic, menús desplegables)
6. Agregar funcionalidad de selección de región personalizada
7. Desarrollar capacidades de filtrado y clasificación de datos
8. Crear una vista de datos detallados con tablas y gráficos
9. Integrar múltiples fuentes de datos
10. Implementar autenticación de usuario con Supabase
11. Agregar la función de modo oscuro
12. Realizar pruebas exhaustivas y corrección de errores
13. Implementar el MVP para los comentarios iniciales de los usuarios
14. Iterar y agregar funciones adicionales en función de los comentarios

Estrategia de Despliegue

Información no disponible en la conversación.

Justificación del Diseño

Las decisiones de diseño se tomaron en función de los siguientes factores:

1. La necesidad de una solución de mapeo rentable y fácil de implementar llevó a elegir Mapbox (nivel gratuito).
2. El requisito de capacidades de manipulación de datos y la familiaridad con pandas llevaron a seleccionar Python para el procesamiento del backend.
3. El deseo de una interfaz frontend moderna e interactiva llevó a elegir React.
4. La necesidad de autenticación y almacenamiento llevó a incorporar Supabase.
5. Se eligió un enfoque de desarrollo ágil con sprints cortos para desarrollar rápidamente un MVP e iterar en función de los comentarios.
6. La característica central de hacer coincidir atributos superpuestos y visualizar oportunidades en función de atributos atípicos impulsó el enfoque inicial del plan de implementación.