Stellen Sie sich vor, Sie sitzen vor einem großen Datensatz und die Deadline für die Erstellung oder Aktualisierung Ihres nächsten Datenanalyse rückt immer näher. Die Herausforderung ist nicht nur die Interpretation der Daten, sondern auch ihre ansprechende visuelle Darstellung. Hier kommt Streamlit ins Spiel und verspricht eine Revolution in der Erstellung interaktiver Dashboards.
Die Auseinandersetzung mit traditionellen Tools
Das am weitesten verbreitete Tool von Analysten ist auch heute noch Excel. Auch wenn Excel mächtig ist, kommt es allerdings einereseits mit großen Datensätzen schnell an die eigenen Grenzen. Zusätzlich ist die Datenaktualisierung und Bereinigung trotz Power Query eingeschränkt. Gerade bei komplexeren Daten stößt man hier schnell an die Grenzen und kämpt mit dem Tool statt die Daten in die richtige Form und Darstellung zu bringen.
Datenanalysten wählen daher immer öfter Python-basierte Tool, in denen sie mit Code die volle Kontrolle und mehr Möglichkeiten haben. Dabei stehen häufig vor neuen Herausforderungen aufgrund komplexer Tools und zeitaufwändiger Codierung.
Übliche Tools wie Dash und Bokeh erfordern fundierte technische Kenntnisse und bieten begrenzte Möglichkeiten zur schnellen Anpassung. Im Gegensatz dazu zeichnet sich Streamlit durch seine Einfachheit und Geschwindigkeit aus. Während herkömmliche Tools umfangreiche Codefragmente zur Erstellung interaktiver Elemente erfordern, ermöglicht Streamlit dies mit nur wenigen Codezeilen, wodurch umständliche Callback-Funktionen überflüssig werden.
Streamlit im Praxistest – Ein Immobilien-Dashboard
Nehmen wir ein reales Beispiel: Um Streamlit zu testen habe ich auf Kaggle einen realen Datensatz herausgesucht, der einerseits spannend aber auch umfangreich ist. Der Datensatz umfasst Immobilienpreise in Deutschland und verspricht nicht nur spannende Insights, sonder auch die Möglichkeit viele verschiedene Darstellungen auszuprobieren.
Das Ergebnis nach nur einem Arbeitstag: ein vollständiges Immobilien-Dashboard.Die Arbeit mit Streamlit hat den Aufbau substanziel erleichtert. Durch die Nutzung standardisierter Bausteine für die Komponenten der Weboberfläche kann die Darstellung der Daten schnell aufgebaut werden. Die Integration von interaktiven Komponenten wie Buttons, Dropdowns und Eingabefeldern macht Streamlit so einfach wie möglich.
Ich konnte mich dadurch auf die Analyse des Datensatzes und spannende Aussagen konzentrieren und schnell ein funktionierendes Dashboard aufbauen. Das zeigt nicht nur die Leistungsfähigkeit von Streamlit, sondern auch die Schnelligkeit und Effizienz bei der Dashboard-Erstellung.
Der Kampf mit dem Giganten – Ein 200MB Datensatz
Während Streamlit ein effektives Tool ist, hat es Einschränkungen.
Der 284 MB schwere Datensatz umfasst tausende von Zeilen. Bei umfangreichen Datensätzen kann
seine Leistung nachlassen, besonders bei der Anzeige großer Tabellen. Daher sind
Optimierungen und kreative Ansätze bei der Datenfilterung und -aufbereitung erforderlich. Das
ist aber hinnehmbar, da der Datensatz in Excel aufgrund der Größe nur schwer verarbeitbar ist
und bei anderen Python-basierten Lösungen eine Datenbank hinzugezogen werden müsste.
Trotz dieser notwendigen Optimierung ist Streamlit ein robustes Werkzeug, das Datenanalysten die Möglichkeit bietet, Ihre Arbeit zu transformieren. Es befreit Sie von herkömmlicher Software und ermöglicht die Erstellung anschaulicher und informativer Dashboards.
Die Vorteile von Streamlit
Streamlit bietet außerdem erweiterte Funktionen. Durch die direkte Einbindung von Python-Skripten ist es möglich, komplexe Datenmanipulationen und -visualisierungen zu realisieren, ohne zwischen verschiedenen Tools hin und her springen zu müssen.
Dies spart nicht nur wertvolle Zeit, sondern ermöglicht es auch, den Fokus auf das zu richten, was wirklich zählt: Die Datenanalyse.
Beispielsweise kann man mit Streamlit interaktive Karten verwenden, um Mietpreistrends in verschiedenen Regionen zu visualisieren. Zudem können Wordclouds erstellt werden, um gängige Begriffe in Immobilienbeschreibungen hervorzuheben.
Das ist genauo der Use Case für den Streamlit entwickelt und optimiert wurde. Dadurch ist es hier auch ein Kinderspiel, während es in anderen Frameworks eine Herausforderung sein kann.
Die Nachteile von Streamlit und Alternativen
Bei der Nutzung von Streamlit profitiert man davon, dass viele Details der Implementierung hinter fertigen Komponenten versteckt ist. Auch wenn das die Entwicklung beschleunigt bedeutet dies Einschränkungen in der Gestaltung der Obefläche. Man kann über eigenes CSS in die Darstellung eingreifen aber das kann schnell in einem “Kampf mit dem Framework” enden.
Wenn es ein fixes Layout und Darstellung des Dashboards gibt, könnte es daher notwendig sein mit einem etwas offeneren Framework wie Dash zu arbeiten, welches aufwendiger in der Entwicklung aber dafür flexibler ist.
Conclusio
Streamlit ist mehr als nur ein Werkzeug; es ist ein Wegbereiter für eine neue Art von Dashboard-Erstellung abseits von Excel.
Es verbindet Schnelligkeit, Anpassungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit in einem Paket und ermöglicht es Datenanalysten, überzeugende Geschichten mit ihren Daten zu erzählen. Es ist ein guter Mittelweg zwischen Excel und vollständigen Web-Applikationen.
Aus diesem Grund ist Streamlit ein gutes Werkzeug für die ersten Schritte weg von Excel-Auswertungen in Richtung einer Automatisierung der Datenaufbereitung und Visualisierung, da es mit vergleichweise wenig Aufwand für einzelne Problemstellungen implementiert werden kann.
Führen Sie in Ihrem Unternehmen regelmäßig Auswertungen in Excel vor? Streamlit könnte das richtige Werkzeug sein, um durch automatisierte Auswertungen Zeit zu sparen und Fehler zu reduzieren. Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Erstgespräch.
Der vollständige Code des Immobilien-Dashboards auf Github