Superset에서 사용 가능한 다양한 데이터 시각화 템플릿을 소개해주세요.

14 Nov 2023

superset

Superset은 데이터 시각화를 위한 풍부한 템플릿을 제공하여 사용자들이 쉽고 효과적으로 데이터를 시각화할 수 있도록 도와줍니다. 이번 포스트에서는 Superset에서 사용 가능한 다양한 데이터 시각화 템플릿을 소개하겠습니다.

1. 기본 템플릿

Superset은 다양한 기본 템플릿을 제공하여 사용자들이 쉽게 시작할 수 있도록 도와줍니다. 사용자는 템플릿을 선택하고 데이터를 연결하기만 하면 바로 시각화를 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 선 그래프, 막대 그래프, 원 그래프 등의 기본적인 시각화 템플릿을 제공합니다.

from superset import app
from superset.connectors.connector_registry import ConnectorRegistry
from superset.models.core import Database

def create_chart(database: Database, table_name: str, columns: List[str]):
    datasource_type = ConnectorRegistry.sources['table'].source_type
    datasource_name = f'{table_name}__{database.id}'
    datasource = ConnectorRegistry.get_datasource(datasource_type, datasource_name, database)

    form_data = {
        'viz_type': 'line',
        'datasource_id': datasource.id,
        'columns': columns,
        'groupby': [],
        'metrics': [],
        'row_limit': app.config.get('ROW_LIMIT'),
        'time_range': '',
        'time_range_endpoints': 'inclusive',
    }

    chart = viz.viz_types['line'](datasource=datasource)
    chart.form_data = form_data
    return chart

2. 사용자 정의 템플릿

Superset은 사용자들이 필요에 맞게 자신만의 데이터 시각화 템플릿을 만들 수 있도록 확장성을 제공합니다. 사용자는 Python 코드를 사용하여 사용자 정의 함수를 작성하고, 이를 통해 원하는 형태의 시각화를 만들 수 있습니다.

def custom_chart(datasource: Datasource, column_name: str, metric: str):
    form_data = {
        'viz_type': 'box_plot',
        'datasource_id': datasource.id,
        'columns': [column_name],
        'groupby': [],
        'metrics': [metric],
        'row_limit': app.config.get('ROW_LIMIT'),
        'time_range': '',
        'time_range_endpoints': 'inclusive',
    }

    chart = viz.viz_types['box_plot'](datasource=datasource)
    chart.form_data = form_data
    return chart

3. 외부 템플릿

Superset은 다른 오픈 소스 데이터 시각화 라이브러리와의 통합을 통해 더 다양한 템플릿을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Plotly, D3.js, Bokeh 등의 라이브러리를 사용하여 보다 상세하고 복잡한 시각화를 구현할 수 있습니다.

import plotly.express as px

def plotly_chart(dataframe, x_column, y_column):
    fig = px.scatter(dataframe, x=x_column, y=y_column)
    return fig.show()

Superset에서는 다양한 데이터 시각화 템플릿을 제공하여 사용자들이 쉽고 편리하게 데이터를 시각화할 수 있도록 도와줍니다. 사용자 정의 및 외부 템플릿을 통해 원하는 형태의 시각화를 구현할 수 있습니다. 시각화 템플릿을 이용하여 데이터의 패턴과 트렌드 등을 시각적으로 파악하고, 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

참고문서 #Superset #데이터시각화