Problem
Ein Datenanalyseteam muss häufig Diagramme erstellen, um Informationen aus großen CSV-Dateien zu analysieren. Der derzeitige manuelle Prozess zur Erstellung dieser Grafiken ist äußerst ineffizient. Das Team verlässt sich auf statische Diagramme, die mit einfachen Tools erstellt werden, die nur begrenzte Funktionen bieten. Es ist nicht möglich, in bestimmte Abschnitte zu zoomen, die Datenskalen dynamisch anzupassen oder Vergleichslinien zu Benchmark-Werten hinzuzufügen. Die sich wiederholende Erstellung von Grafiken in Verbindung mit der Unmöglichkeit, mit den Visualisierungen zu interagieren oder sie anzupassen, verlangsamt die Analyse und erschwert die schnelle Gewinnung von Erkenntnissen.
Lösung
Es wurde eine Python-Anwendung entwickelt, um die Erstellung interaktiver Diagramme aus CSV-Dateien zu automatisieren. Die Anwendung bietet eine einfache und intuitive Benutzeroberfläche, auf der die Benutzer entweder CSV-Dateien über den Datei-Explorer auswählen oder Dateien per Drag & Drop direkt in das Anwendungsfenster ziehen können. Nach dem Importieren der Daten können die Benutzer einen benutzerdefinierten Titel für ihr Diagramm eingeben und bis zu acht Datenüberschriften aus der CSV-Datei auswählen, die jeweils einer eindeutigen Y-Achse entsprechen. Die Anwendung ermöglicht auch das Hinzufügen statischer Vergleichslinien (z. B. Leistungsschwellen oder -grenzen). Nach Abschluss der Konfigurationen können die Benutzer ein interaktives Diagramm erstellen, das in ihrem Standard-Webbrowser geöffnet wird. Das Diagramm bietet erweiterte Funktionen wie Zoomen, dynamische Skalierung, Umschalten der Sichtbarkeit für ausgewählte Datenköpfe und Herunterladen der aktuellen Ansicht als PNG-Datei mit dem angegebenen Titel.
Ergebnis
Die automatisierte Lösung verbessert die Effizienz erheblich, indem sie den Zeitaufwand für die Erstellung und Anpassung von Diagrammen von Stunden auf wenige Minuten reduziert. Die Benutzer können die Daten nun mit Hilfe interaktiver Funktionen eingehender untersuchen, was zu besseren Einblicken und schnelleren Entscheidungen führt. Die zusätzliche Flexibilität von Vergleichslinien und Echtzeitanpassungen unterstützt direkt eine präzisere Datenanalyse. Die Möglichkeit, die aktuelle Ansicht als PNG zu exportieren, stellt zudem sicher, dass die Benutzer genau die Visualisierung weitergeben können, die sie für Berichte und Präsentationen benötigen. Insgesamt steigert die Automatisierung nicht nur die Produktivität, sondern erhöht auch die Qualität der Analyse.
