Comment construire un tableau de bord de visualisation de données géographiques interactif avec Python et React

Développer un tableau de bord web qui visualise les données géographiques dans plusieurs comtés et États, permettant aux utilisateurs d'interagir avec la carte, de filtrer les données et d'analyser les opportunités en fonction de divers attributs.

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Résumé Simple

Ce plan de codage décrit le développement d'un tableau de bord de visualisation de données interactif utilisant Python, React et Mapbox pour afficher et analyser les données géographiques dans plusieurs comtés et États.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

Créer un tableau de bord interactif basé sur une carte pour visualiser les données dans plus de 20 comtés de différents États
Permettre aux utilisateurs de filtrer et d'analyser les données pour identifier les opportunités
Fournir la possibilité de sélectionner des zones et d'afficher des données détaillées dans des tableaux et des graphiques
Mettre en œuvre des capacités de manipulation de données à l'aide de Python

Public cible :

Membres de l'équipe interne analysant les données géographiques et les opportunités

Principales fonctionnalités :

Carte interactive avec les contours des États/comtés et les points de données
Possibilité de cliquer sur les comtés ou d'utiliser des listes déroulantes pour sélectionner des zones
Sélection de région personnalisée (rectangulaire) sur la carte
Fonctionnalité de filtrage et de tri des données
Affichage détaillé des données dans des tableaux et des graphiques pour les zones sélectionnées
Capacités de manipulation de données basées sur Python
Intégration de plusieurs sources de données

Exigences utilisateur :

Carte simple avec les contours des États/comtés et les points de données
Possibilité de délimiter une zone et de voir les données détaillées pour cette région
Graphiques et diagrammes pour représenter les données (valeur $, depuis x, etc.)
Gestion de milliers de points de données par comté dans plus de 20 comtés
Mises à jour mensuelles des données, avec quelques données annuelles
Mode sombre (agréable à avoir)

Flux Utilisateur

Flux d'exploration des données :
- L'utilisateur ouvre le tableau de bord
- Affiche la carte initiale avec tous les points de données affichés
- Utilise des filtres pour mettre en évidence les opportunités potentielles
- Clique sur des comtés spécifiques ou utilise des listes déroulantes pour sélectionner des zones d'intérêt
- Affiche les données détaillées dans des tableaux et des graphiques pour la région sélectionnée
Flux d'analyse de la région personnalisée :
- L'utilisateur accède à la vue de la carte
- Dessine une région rectangulaire personnalisée sur la carte
- Le système affiche les données spécifiques à la région sélectionnée
- L'utilisateur analyse les données à l'aide de tableaux et de graphiques
Flux de manipulation des données :
- L'utilisateur accède à l'interface de manipulation des données basée sur Python
- Effectue des opérations ou des analyses de données personnalisées
- Affiche les résultats mis à jour sur le tableau de bord

Spécifications Techniques

Frontend :

React pour construire l'interface utilisateur
Mapbox pour la visualisation de la carte (niveau gratuit)

Backend :

Python avec pandas pour le traitement et la manipulation des données
Flask ou FastAPI pour créer une API backend

Stockage des données :

Supabase pour l'authentification et le stockage

Intégration :

API backend basée sur Python pour connecter le traitement des données avec le frontend React

Considérations futures :

Intégration potentielle de l'API Claude
Exploration de Dash by Plotly pour les applications web interactives

Approche de développement :

Méthodologie agile avec des sprints courts
Codage assisté par l'IA en utilisant Cursor, Gemini, GPT et Claude

Points de Terminaison API

N/A

Schéma de Base de Données

N/A

Structure de Fichiers

project-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

Plan de Mise en Œuvre

Mettre en place la structure du projet et le contrôle de version
Mettre en œuvre le frontend de base React avec l'intégration de Mapbox
Développer le backend Python avec pandas pour le traitement des données
Créer des points de terminaison d'API pour la récupération et la manipulation des données
Mettre en œuvre les fonctionnalités d'interaction avec la carte (cliquer, listes déroulantes)
Ajouter la fonctionnalité de sélection de région personnalisée
Développer les capacités de filtrage et de tri des données
Créer une vue détaillée des données avec des tableaux et des graphiques
Intégrer plusieurs sources de données
Mettre en œuvre l'authentification des utilisateurs avec Supabase
Ajouter la fonctionnalité de mode sombre
Mener des tests approfondis et corriger les bugs
Déployer le MVP pour un premier retour utilisateur
Itérer et ajouter des fonctionnalités supplémentaires en fonction des commentaires

Stratégie de Déploiement

Informations non disponibles dans la conversation.

Justification de la Conception

Les décisions de conception ont été prises en fonction des facteurs suivants :

Le besoin d'une solution de cartographie abordable et facile à mettre en œuvre a conduit au choix de Mapbox (niveau gratuit).
L'exigence de capacités de manipulation des données et la familiarité avec pandas ont conduit à la sélection de Python pour le traitement back-end.
Le désir d'une interface utilisateur moderne et interactive a conduit au choix de React.
Le besoin d'authentification et de stockage a conduit à l'intégration de Supabase.
L'approche de développement agile avec des sprints courts a été choisie pour développer rapidement un MVP et itérer en fonction des commentaires.
La fonctionnalité principale de faire correspondre les attributs chevauchants et de visualiser les opportunités basées sur les attributs atypiques a guidé l'accent initial du plan de mise en œuvre.