Python Streamlit 및 Tableau Public을 활용한 2024/25 EPL 시즌 팀 성적 인터랙티브 대시보드 구축
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이 콘텐츠는 데이터 분석 및 시각화에 관심 있는 개발자, 특히 스포츠 데이터 분석에 활용할 기술 스택(Python, Streamlit, Tableau Public)을 배우고 싶은 주니어 및 미들 레벨 개발자에게 매우 유용합니다. 또한, 데이터 기반의 의사결정이나 프로젝트에서 인터랙티브 대시보드를 구축해야 하는 모든 개발자에게도 좋은 참고 자료가 될 것입니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: 본 프로젝트는 Python 기반의 Streamlit과 Tableau Public을 활용하여 2024/25 시즌 잉글랜드 프리미어리그(EPL) 팀들의 경기 성적을 분석하고 시각화하는 인터랙티브 대시보드를 구축하는 과정을 다룹니다. 스포츠 데이터 분석에 대한 실질적인 파이프라인을 보여줍니다.
기술적 세부사항:
* 데이터 소스: footballdata.co.uk에서 제공하는 EPL 2024/25 시즌 경기 결과 데이터 (경기 날짜, 홈/어웨이 팀, 득점, 경기 결과 등 포함).
* 데이터 처리 및 분석 (Pandas):
* 경기 데이터를 홈팀과 어웨이팀 결과로 분리하여 처리합니다.
* 승/무/패, 득점, 실점, 골득실, 총 경기 수 등을 계산합니다.
* 각 팀별 승점, 평균 득점/실점, 골득실을 산출합니다.
* 최종적으로 승점, 골득실, 득점 순으로 팀 순위(Rank)를 매깁니다.
* 인터랙티브 웹 대시보드 (Python & Streamlit):
* 사용자 정의 필터를 통해 팀별 홈/어웨이 기록 비교, 경기당 평균 득점/실점, 리그 순위 등을 동적으로 탐색할 수 있습니다.
* 데이터 기반 스토리텔링을 강화하는 동적 시각화 기능을 제공합니다.
* 시각화 대시보드 (Tableau Public):
* 풍부하고 시각적으로 매력적인 대시보드를 통해 데이터를 효과적으로 전달합니다.
* 코드: GitHub 저장소를 통해 전체 소스 코드를 공개하여 재현성 및 학습 기회를 제공합니다.
개발 임팩트:
* 데이터 분석 및 시각화 라이브러리(Pandas) 및 프레임워크(Streamlit, Tableau)의 실무 적용 능력을 향상시킬 수 있습니다.
* 사용자 인터랙션을 고려한 직관적인 데이터 시각화 대시보드 구축 경험을 쌓을 수 있습니다.
* 공개적으로 접근 가능한 온라인 대시보드 공유 및 배포 방법을 배울 수 있습니다.
* 개인 프로젝트를 통해 개발 역량을 증명하고 포트폴리오를 강화할 수 있습니다.
커뮤니티 반응: 원문에서는 Power BI Desktop의 개인 계정으로의 공개 공유 제약으로 인해 Streamlit과 Tableau Public을 선택한 배경을 언급하며, GitHub를 통한 코드 공유 및 피드백을 환영하는 등 커뮤니티와의 소통 및 협업을 장려합니다.