Cómo construir un panel de visualización de datos geográficos interactivo con Python y React

Desarrollar un panel web que visualice datos geográficos en varios condados y estados, permitiendo a los usuarios interactuar con el mapa, filtrar datos y analizar oportunidades en función de varios atributos.

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Riassunto Semplice

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

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Objetivos:

Crear un panel de control interactivo basado en mapas para visualizar datos en más de 20 condados de 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

Público objetivo:

Miembros del equipo interno que analizan datos geográficos y oportunidades

Características clave:

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

Requisitos del usuario:

Mapa simple con contornos de estados/condados y puntos de datos
Capacidad de delinear un área y ver datos detallados para esa región
Gráficos y gráficas 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 (funcionalidad deseable)

Flussi Utente

Flujo de exploración de datos:
- El usuario abre el panel de control
- Ve el mapa inicial con todos los puntos de datos mostrados
- Utiliza filtros para resaltar las oportunidades potenciales
- Hace clic en condados específicos o usa desplegables para seleccionar áreas de interés
- Ve datos detallados en tablas y gráficos para la región seleccionada
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
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 panel de control

Specifiche Tecniche

Frontend:

React para construir la interfaz de usuario
Mapbox para la visualización de mapas (plan 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

Endpoint API

N/D

Schema del Database

N/D

Struttura dei File

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

Piano di Implementazione

Configurar la estructura del proyecto y el control de versiones
Implementar el frontend básico de React con la integración de Mapbox
Desarrollar el backend de Python con pandas para el procesamiento de datos
Crear puntos finales de API para la recuperación y manipulación de datos
Implementar funciones de interacción con el mapa (hacer clic, desplegables)
Agregar funcionalidad de selección de región personalizada
Desarrollar capacidades de filtrado y clasificación de datos
Crear una vista de datos detallados con tablas y gráficos
Integrar múltiples fuentes de datos
Implementar la autenticación de usuarios con Supabase
Agregar la función de modo oscuro
Realizar pruebas exhaustivas y corregir errores
Implementar el MVP para obtener comentarios iniciales de los usuarios
Iterar y agregar funciones adicionales en función de los comentarios

Strategia di Distribuzione

Información no disponible en la conversación.

Motivazione del Design

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

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