Data Visualization Tool

使用 Python Dash 和 Dash Bootstrap Components 建構的多頁面資料視覺化應用程式。你可以上傳 CSV、Excel 或 JSON 檔案，並生成各種互動式（Plotly）和靜態（Seaborn/Matplotlib）圖表來探索資料，同時獲取程式碼，幫助你透過python學習程式語言。

主要功能

• 資料上傳: 支援 CSV、Excel (.xlsx, .xls) 和 JSON 檔案。
• 資料預覽與總覽: 提供資料表格預覽和各欄位的統計摘要（類型、缺失值、數值統計等）。
• 日期格式轉換: 將字串欄位轉換為日期時間格式，並自動提取年、月、星期等資訊。
• 資料篩選: 根據數值範圍、類別選擇或日期範圍篩選資料。
• 圖表繪製:
  • 分布圖: 直方圖、箱型圖、小提琴圖，可依類別分組。
  • 關係圖: 散佈圖，顯示兩個變數間的關係，可依類別分組並顯示趨勢線。
  • 長條圖: 顯示類別計數或數值變數的平均值，可分組或堆疊。
  • 熱力圖: 顯示數值變數間的相關係數矩陣，或兩個類別變數的交叉列表。
• 動態與靜態圖表: 提供 Plotly (動態) 和 Seaborn/Matplotlib (靜態) 兩種圖表選項。
• 程式碼範例: 自動生成繪製當前圖表的 Python 程式碼片段。
• Docker 支援: 提供 Dockerfile，方便快速部署和分享。

專案結構

.
├── app.py              # Dash 應用程式主入口、佈局和路由
├── pages/              # 存放各個頁面模組 (.py)
│   ├── __init__.py
│   ├── data_upload.py
│   ├── distribution.py
│   ├── relationship.py
│   ├── bar_plot.py
│   └── heatmap.py
├── requirements.txt    # Python 依賴套件列表
├── Dockerfile          # 用於建構 Docker 映像的指令
├── .dockerignore       # 指定 Docker 建構時忽略的檔案
└── README.md           # 本說明文件

• app.py: 初始化 Dash 應用，定義整體佈局（包含導覽列和頁面容器），並處理頁面路由。
• pages/: 包含每個視覺化頁面的 Dash 佈局和回調邏輯。

安裝與使用

您可以選擇以下任一方式來執行此應用程式：

1. 本地執行 (Local Setup)

前置需求: 已安裝 Python 3.7+ 和 pip。

# 1.  複製 (Clone) 本專案
git clone <your-repository-url>
cd <repository-folder>

# 2. (建議) 建立並啟用虛擬環境
python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source venv/bin/activate

# 3. 安裝依賴套件
pip install -r requirements.txt

# 4. 執行應用程式
python app.py

# 5. 在瀏覽器中開啟 http://127.0.0.1:8050/ 或 http://localhost:8050/

2. 使用 Docker 執行 (Simple Development Setup)

前置需求: 已安裝 Docker。

# 1. 克隆 (Clone) 此儲存庫 (如果尚未完成)
git clone <your-repository-url>
cd <repository-folder>

# 2. 建構 Docker 映像
#    (-t data-vis-tool 為映像命名，可自訂名稱)
docker build -t data-vis-tool .

# 3. 執行 Docker 容器
#    (-p 8050:8050 將本機的 8050 port 映射到容器的 8050 port)
docker run -p 8050:8050 data-vis-tool

# 4. 在瀏覽器中開啟 http://localhost:8050/

主要依賴套件

• dash: 主要的 Web 應用框架。
• dash-bootstrap-components: 提供 Bootstrap 樣式和元件。
• plotly: 用於生成互動式圖表。
• pandas: 用於資料處理和分析。
• numpy: 基礎數值計算。
• matplotlib: 用於生成靜態圖表。
• seaborn: 基於 Matplotlib 的高階靜態圖表庫。
• openpyxl: 讀取 Excel 檔案所需。

詳細列表請參見 requirements.txt。

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