Streamlit 개발 환경 구축

Streamlit을 해보자!

데이터로 무엇을 하고 싶나요? 데이터로 할 수 있는 일은 매우 다양합니다.

데이터 분석 : 데이터를 수집하고 분석하여 인사이트를 도출합니다. 이를 통해 트렌드나 패턴을 발견할 수 있습니다.

예측 모델링 : 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 기반으로 판매 및 고객 이탈 등의 결과를 예측할 수 있습니다.

데이터 시각화 : 데이터를 이해하기 쉽게 시각적으로 표현하여, 빠르게 의미를 파악해서 의사결정하는데 도움을 줄 수 있습니다. 차트나 그래프 등을 활용합니다.

시뮬레이션 : 다양한 시나리오를 모델링하여 결과를 비교하고 최적의 전략을 찾는 데 사용할 수 있습니다.

자동화 : 데이터 처리 및 분석 과정을 자동화하여 효율성을 높이고 반복적인 일로 인해 사람이 야기시킬 수 있는 오류를 줄일 수 있습니다.

이 중에서 데이터 시각화는 아래와 같은 이유로 강조할 수 있습니다.

정보 전달 : 복잡한 데이터를 시각적으로 표현함으로써 정보를 쉽게 이해하고 전달할 수 있습니다. 많은 말보다는 그래프가 직관적으로 정보를 전달할 수 있습니다.

패턴 인식 : 시각화는 데이터에서 숨겨진 패턴이나 트렌드를 쉽게 발견할 수 있게 도와줍니다. 

의사 결정 지원 : 데이터 시각화로 인해 빠르게 의미를 파악할 수 있어서 경영진이나 의사결정자가 데이터를 바탕으로 효과적으로 그리고 객관적으로 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

소통 : 팀 내 또는 고객과의 소통에서 데이터 시각화는 이야기를 전달하는 강력한 도구가 됩니다. 논점을 흐리지 않고 빠르게 의미를 전달합니다.

이렇게 좋은 데이터시각화이지만 간단한 막대그래프조차 그리기는 쉽지 않습니다. 그래서 아래와 같은 도구들이 개발되었습니다. 이외에도 많은 것들이 개발되고 있습니다.

Tableau 및 Spotfire : 강력한 데이터 시각화 도구로, 대시보드와 인터랙티브한 보고서를 쉽게 생성할 수 있습니다. (상용)

Power BI : Microsoft에서 제공하는 비즈니스 분석 도구로, 다양한 데이터 소스를 연결하여 시각화할 수 있습니다. (상용)

Apache Superset : 강력한 데이터 시각화 도구로, 대시보드와 인터랙티브한 보고서를 쉽게 생성할 수 있습니다. (공개)

Matplotlib 및 Plotly : Python 프로그래밍 언어에서 사용되는 라이브러리로, 다양한 유형의 그래프를 만들 수 있습니다. 직접 개발 필요 (공개)

D3.js : 웹 기반 데이터 시각화를 위한 JavaScript 라이브러리로, 동적이고 인터랙티브한 시각화를 생성할 수 있습니다. 직접 개발 필요 (공개)

상용 제품은 직관적이고 사용하기 쉽지만, 비용이 들고, 공개 라이브러리는 직접 코딩을 통해 구현을 해야 합니다.

이제 더 쉽고 빠른 방법을 제시하고자 합니다.

Streamlit은 데이터 애플리케이션을 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 도와주는 파이썬 오픈 소스 프레임워크입니다. 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들뿐만 아니라 초보자들도 쉽게 Python을 사용해서 데이터 기반의 시각화 웹 애플리케이션을 제작할 수 있습니다.

Streamlit의 주요 특징은 다음과 같습니다:

간편한 사용법 : 복잡한 웹 개발 지식 없이도 빠르게 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

실시간 업데이트 : 소스 코드를 수정하면 애플리케이션이 자동으로 업데이트되어 실시간으로 결과를 확인할 수 있습니다.

다양한 위젯 : 슬라이더, 버튼, 차트 등 다양한 위젯을 제공하여 사용자 인터페이스를 쉽게 구성할 수 있습니다.

다른 데이터 시각화 라이브러리들과의 통합 : Matplotlib, Plotly, Altair 등 다양한 시각화 도구와 통합하여 데이터 시각화를 쉽게 할 수 있습니다.

지속적인 개발 : 공개 라이브러리이지만, 최소한 매달 1번씩을 업그레이드가 되고 있습니다.

이러한 이유로 Streamlit은 데이터 분석 결과를 공유하거나 프로토타입을 제작하는 데 매우 유용합니다.

매우 쉽다고는 하지만, 파이썬 기반으로 개발을 해야하기에 설치가 필요합니다.

1. 파이썬 설치

2. Streamlit 설치

이 2가지가 최소한 필요합니다.

Streamlit을 설치하더라도 웹 방식으로 개발한 내용을 공유해야 하기에 터미널에서 실행하고 웹 브라우저로 화면을 보기 위한 환경이 필요합니다. 

일반적인 파이썬 개발환경 및 흔히 많이 사용하는 구글 Colab으로는 Streamlit를 학습하기에는 다소 어렵습니다.

그래서 ploomber(https://ploomber.io/)라는 서비스를 소개합니다. 

가격대는 아래와 같습니다. 단순히 Streamlit을 배우기 위한 환경으로는 Community로도 충분합니다.

사용하기 위해 가입을 먼저 합니다. 저는 이메일 방식으로 가입을 했습니다.

아래와 같이 이메일로 가입을 인증해야 합니다.

받은 이메일에서 "Confirm my account"를 클릭합니다.

가입한 방식으로 로그인을 합니다.

로그인을 하면 아래와 같이 사용하려는 목적을 물어보는데 그냥 "Skip for now"를 클릭합니다.

아래와 같이 기본 Ploomber 기본화면이 나옵니다. 이제 Streamlit 개발을 할 수 있는 환경이 준비되었습니다.

앞으로 이 환경을 기본으로 해서 Streamlit을 공부해 보겠습니다!