💥 Accédez en illimité à
tous nos livres & vidéos, sur l'IA, le dev, les réseaux... Cliquez ici
-100€ sur l'abonnement annuel à
la Bibliothèque Numérique ENI. Cliquez ici
  1. Livres & vidéos
  2. Business Intelligence avec Python
  3. Tableaux de bord et rapports
Extrait - Business Intelligence avec Python Créez vos outils BI de A à Z
Extraits du livre
Business Intelligence avec Python Créez vos outils BI de A à Z Revenir à la page d'achat du livre

Tableaux de bord et rapports

Des données aux décisions : exploiter au mieux le tableau de bord

Les fondamentaux d’un tableau de bord efficace

Dans l’univers complexe de la Business Intelligence, les tableaux de bord jouent un rôle crucial en transformant des données brutes en insights actionnables. Ils servent de pont entre la masse d’informations générées par les entreprises et les décideurs qui doivent naviguer dans cet océan de données. Cependant, la création d’un tableau de bord véritablement efficace est un art qui requiert une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs, une maîtrise des techniques de visualisation de données, et une approche méthodique de la conception.

Un tableau de bord bien conçu doit être plus qu’une simple collection de graphiques et de chiffres. Il doit raconter une histoire, guider l’utilisateur à travers les informations les plus pertinentes, et faciliter la prise de décision rapide et éclairée. Pour atteindre cet objectif, plusieurs éléments clés doivent être pris en compte.

Tout d’abord, la clarté de l’objectif et la connaissance du public cible sont primordiales. Avant même de commencer la conception, il est essentiel de définir précisément le but du tableau de bord et d’identifier les besoins...

Storytelling : l’art de faire parler vos données

Le storytelling appliqué aux tableaux de bord Business Intelligence

Introduction

Les tableaux de bord BI sont devenus des outils indispensables pour analyser et pour présenter des données complexes dans le monde professionnel. Cependant, leur efficacité repose en grande partie sur la manière dont ces données sont communiquées aux utilisateurs finaux. C’est dans ce contexte que le storytelling appliqué aux tableaux de bord BI prend tout son sens. Ce chapitre explore comment le storytelling peut transformer la présentation des données en une narration engageante, tout en examinant ses avantages, ses limites et les bonnes pratiques à adopter pour une utilisation optimale.

Qu’est-ce que le storytelling dans les tableaux de bord ?

Le storytelling dans les tableaux de bord va bien au-delà de la simple visualisation de données. Il s’agit d’une approche qui vise à organiser et à présenter les informations de manière à raconter une histoire cohérente et captivante. Cette méthode ajoute une dimension narrative aux données brutes, en les contextualisant et en créant une progression logique qui guide l’utilisateur à travers les informations présentées. L’objectif est de transformer des chiffres et des graphiques en un récit qui non seulement informe, mais aussi engage et inspire l’action.

Application concrète du storytelling aux tableaux de bord BI

La mise en œuvre du storytelling dans la conception d’un tableau de bord BI nécessite une approche méthodique. La première étape consiste à identifier clairement le public cible et ses besoins spécifiques. Comprendre qui utilisera le tableau de bord et quelles décisions ils devront prendre est crucial pour adapter le récit de manière pertinente.

Une fois le public ciblé, il est essentiel de définir un fil conducteur clair. Ce fil conducteur peut être un message clé ou une question centrale autour de laquelle...

Maîtriser les tableaux de bord BI avec Python

1. Streamlit

Streamlit est une bibliothèque Python puissante et intuitive, particulièrement adaptée aux projets de Business Intelligence. Elle permet aux analystes et aux data scientists de créer rapidement des applications web interactives pour visualiser et pour explorer des données, sans nécessiter de compétences approfondies en développement web.

Avec Streamlit, vous pouvez facilement intégrer des graphiques à vos tableaux de bord pour créer des outils d’analyse avancés tout en offrant une interface utilisateur conviviale. Sa simplicité d’utilisation et sa flexibilité en font un choix privilégié pour prototyper et pour déployer des solutions de BI, permettant aux équipes de se concentrer sur l’analyse des données plutôt que sur les aspects techniques du développement d’applications.

a. Installation

Pour commencer à concevoir des applications avec Streamlit, vous devez d’abord l’installer. Comme toutes les autres bibliothèques Python, vous pouvez le faire en utilisant pip. Une fois que vous avez exécuté le code ci-dessous, vous installerez Streamlit localement.

pip install streamlit 

N’oubliez pas, si vous installez Streamlit via un Jupyter Notebook, vous devrez ajouter un ! au début.

!pip install streamlit 

L’ensemble de l’application Streamlit utilisée dans ce livre se trouve dans le répertoire GitHub : https://github.com/gpenessot/business_intelligence_with_python

Pour voir l’application en lisant le livre, vous pouvez exécuter la commande suivante :

streamlit run app_streamlit.py 

Si vous avez correctement installé Streamlit, vous devriez voir une application Streamlit dans votre navigateur.

b. Les composants

Dans cette sous-section, nous allons détailler les principaux composants d’un tableau de bord Streamlit et leur utilisation. Nous réaliserons ensuite notre premier tableau de bord Streamlit en ajoutant la partie data visualisation que nous avons couverte dans le chapitre précédent.

Titre et texte

L’affichage de texte est la base de toute interface utilisateur. Streamlit propose plusieurs fonctions pour présenter du texte de manière structurée et attrayante....

Créer des rapports BI percutants (et rapidement)

La création de rapports percutants est un élément crucial de la Business Intelligence, permettant de transformer des données brutes en insights actionnables. Python, avec sa richesse d’outils et de bibliothèques, offre des solutions puissantes pour élaborer des rapports BI à la fois sophistiqués et efficaces.

Parmi les nombreuses options disponibles, deux se distinguent particulièrement pour leur capacité à combiner harmonieusement analyse de données, visualisations interactives et narration : les notebooks Jupyter et Quarto. Ces outils excellent dans la création de rapports qui allient code Python, datavisualisation dynamique et contenu textuel explicatif, le tout pouvant être facilement exporté en format PDF pour une diffusion professionnelle.

Dans cette section, nous plongerons en profondeur dans l’utilisation de Jupyter et Quarto pour la création de rapports BI. Nous explorerons leurs caractéristiques uniques, leurs avantages respectifs, et fournirons un guide étape par étape pour vous permettre de créer des rapports qui non seulement présentent vos données de manière claire et attrayante, mais racontent également une histoire convaincante autour de vos analyses.

Que vous soyez un analyste cherchant à optimiser vos flux de travail ou un décideur souhaitant améliorer la présentation de vos insights, cette section vous donnera les clés pour élever vos rapports BI au niveau supérieur, en alliant la puissance de Python à l’élégance de la présentation.

Choix des outils et des bibliothèques Python pour les rapports BI

Dans cette section, nous allons nous concentrer sur l’utilisation de Jupyter Notebooks et Quarto pour créer des rapports BI percutants et facilement exportables en PDF. Ces outils offrent une combinaison puissante de flexibilité, d’interactivité et de présentation professionnelle.

1. Jupyter Notebooks

Jupyter Notebooks est un environnement de développement interactif idéal pour la création de rapports BI.

 Si vous n’avez pas encore Jupyter, installez-le via pip.

pip install jupyter 

Les Jupyter Notebooks offrent de nombreux avantages pour...

Diffuser et partager vos analyses

Dans le monde de la data science et de la Business Intelligence, la capacité à partager rapidement et efficacement des analyses interactives est devenue cruciale. Plusieurs frameworks open source ont émergé pour répondre à ce besoin, notamment Streamlit, Dash, Gradio, et Taipy. Chacun de ces outils offre ses propres avantages, mais ils partagent un objectif commun : permettre aux data scientists de créer et de déployer facilement des applications web interactives. Voyons comment diffuser ces applications de manière simple et efficace.

1. Développement local

Le processus commence toujours par le développement local de votre application. Que vous utilisiez Streamlit, Dash, Gradio, ou Taipy, vous commencez par créer votre application dans un environnement Python local. Par exemple, avec Streamlit, vous créez un fichier app.py contenant votre code. Avec Dash, vous définissez le layout et les callbacks de votre application. Gradio se concentre sur la création rapide d’interfaces pour les modèles de Machine learning, tandis que Taipy offre une approche plus visuelle de la création d’applications.

 Pendant cette phase, il est crucial de tester abondamment votre application en local. Utilisez les commandes spécifiques à chaque framework pour lancer votre application (par exemple, streamlit run app.py pour Streamlit, ou python app.py pour une application Dash). Assurez-vous que toutes les fonctionnalités fonctionnent comme prévu et que l’interface utilisateur est intuitive et réactive.

2. Préparation au déploiement

Une fois que votre application fonctionne parfaitement...