인박스 분석 엔진: 이메일 기반 분석 대시보드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 개발자 및 데이터 분석가
• 자동화된 데이터 처리와 시각화 도구 필요성 있는 실무자
• 난이도: 중간 (Python 기초 및 웹 프레임워크 이해 필요)

핵심 요약

• FastAPI + Streamlit 기반의 실시간 이메일 분석 대시보드
• FastAPI로 웹훅 처리, Streamlit으로 대시보드 구성
• AI 기반 분석 기능
• GPT로 생성된 요약 및 이상 탐지 제공
• Postmark 웹훅 통합
• .csv/.xlsx 첨부파일 자동 파싱 및 대시보드 생성

섹션별 세부 요약

1. 주요 기능

• 실시간 데이터 처리
• Postmark 웹훅으로 이메일 첨부파일 수집
• pandas 및 openpyxl로 CSV/XLSX 자동 파싱
• AI 기반 분석
• GPT 활용한 트렌드/이상 탐지 요약 제공
• 비기술자도 이해 가능한 시각화 및 텍스트 요약

2. 기술 스택

• 백엔드
• FastAPI로 웹훅 요청 처리
• pandas, openpyxl, csv 모듈 사용
• 프론트엔드
• Streamlit으로 대시보드 구현
• Plotly 차트, NumPy 수치 처리

3. 로컬 실행 절차

• 환경 설정
• git clone 후 가상환경 생성 (venv)
• pip install -r requirements.txt 의존성 설치
• 서버 실행
• uvicorn backend.main:app --reload (FastAPI)
• streamlit run dashboard/app.py (Streamlit 대시보드)

4. 파일 관리 및 보안

• 구조화된 파일 저장
• 송신자 및 제목 기준으로 폴더별 저장
• 보안성 강화된 접근 제어

결론

• 실무 적용 팁: Postmark 웹훅 URL(http://localhost:8000/inbound) 설정 후 CSV/XLSX 첨부 이메일 테스트, data/uploads/ 폴더에 샘플 데이터 활용 추천