Penggunaan Plotly untuk Analisis Data Global dan Kontinental
October 27, 2024 ,

Penggunaan Plotly untuk Analisis Data Global dan Kontinental

Dalam era digital, analisis data telah menjadi salah satu bagian yang sangat penting dalam pengambilan keputusan. Salah satu cara untuk melakukan analisis data adalah dengan menggunakan plotly, sebuah library Python yang digunakan untuk membuat grafik interaktif.

Pada tulisan ini, kita akan membahas mengenai cara menggunakan plotly untuk melakukan analisis data global dan kontinental. Kita akan menggunakan data dari csv file yang berisi informasi tentang lapisan-lapisan data yang telah di-integrasi.

Membuat Grafik

Grafik pertama adalah grafik scatterplot untuk menganalisis data global. Grafik ini menggunakan library plotly dan dapat membantu kita untuk memahami hubungan antara dua variabel. Dalam contoh ini, kita akan menggunakan dua variabel yang telah dipilih oleh pengguna.

@app.callback(
 Output('globalplotdiv', 'children'),
 [Input("scatterglobal", "value")]
)
def global_scatterplot(columns):
 df = pd.read_csv('merged_layers.csv')
 if len(columns) > 2:
 fig = px.scatter_matrix(df,
 dimensions=columns,
 color=df['continent'])
 fig.update_traces(diagonal_visible=False, showupperhalf=False)
 return dcc.Graph(id='world_scatter', figure=fig)

 if len(columns) == 2:
 fig = px.scatter(df,
 x=columns[0],
 y=columns[1],
 color=df['continent']
 )
 return dcc.Graph(id='world_scatter', figure=fig)

 else:
 return dcc.ConfirmDialog(id='global_warning', message="Select at least Two Layers", )

Grafik ini akan menampilkan scatterplot yang dapat membantu kita untuk memahami hubungan antara dua variabel. Jika pengguna memilih lebih dari dua variabel, maka grafik scattermatrix akan ditampilkan.

Membuat Grafik Kontinental

Grafik kedua adalah grafik scatterplot untuk menganalisis data kontinental. Grafik ini juga menggunakan library plotly dan dapat membantu kita untuk memahami hubungan antara dua variabel.

@app.callback(
 Output('contplotdiv', 'children'),
 [Input("scattercont", "value"),
 Input("contlst", "value"),
 Input('excl_country', 'value')]
)
def cont_scatterplot(columns, cont, ex_country):
 df2 = pd.read_csv('merged_layers.csv')
 df2 = df2[df2['continent'] == cont]
 if ex_country is not None:
 mask = df2['country'].isin(ex_country)
 df2 = df[~mask]

 if len(columns) > 2:
 fig = px.scatter_matrix(df2,
 dimensions=columns,
 color=df2['country'])

 fig.update_traces(diagonal_visible=False, showupperhalf=False)
 return dcc.Graph(id='cont_scatter', figure=fig)

 if len(columns) == 2:
 fig = px.scatter(df2,
 x=columns[0],
 y=columns[1],
 color=df2['country']
 )
 return dcc.Graph(id='cont_scatter', figure=fig)
 else:
 return dcc.ConfirmDialog(id='cont_warning', message="Select at least Two Layers", )

Grafik ini akan menampilkan scatterplot yang dapat membantu kita untuk memahami hubungan antara dua variabel. Jika pengguna memilih lebih dari dua variabel, maka grafik scattermatrix akan ditampilkan.

Kelebihan Penggunaan Plotly

Penggunaan plotly memiliki beberapa kelebihan, seperti:

  • Dapat membuat grafik interaktif yang dapat membantu kita untuk memahami data dengan lebih baik.
  • Dapat mengintegrasikan data dari berbagai sumber.
  • Dapat menampilkan warna dan label pada grafik.

Dalam kesimpulan, penggunaan plotly dapat membantu kita untuk melakukan analisis data global dan kontinental dengan lebih baik. Grafik scatterplot dapat membantu kita untuk memahami hubungan antara dua variabel, sementara grafik scattermatrix dapat membantu kita untuk memahami hubungan antara beberapa variabel.

Referensi

Tags:
Share this