중간에 추가된 일
python-tableau 연결을 위한 데이터 파이프 라인 개설
중간에 취소된 일
python 라이브러리 tabpy 활용한 연결
머신러닝 학습데이터를 이용해 학생이 받을 예측점수를 추측하고, 그에 대한 피드백을 위한 페이지를 만들기 위해 python-tableau를 연동하기(DB활용법)
과정
Python에서 ML 모델 학습
Python에서 신규 데이터 입력 (새로운 학생)
Python에서 신규 데이터 MySQL 업로드
데이터를 python에서 DBeaver로 보내고 데이터를 입력하는 방법
Tableau에서 해당 데이터 불러오기
타블로에서 게시된 데이터 원본 > 커넥터 > MySQL
DBeaver의 연결한 데이터 베이스와 동일한 정보로 넣어준다.
원하는 데이터베이스를 선택하고 게시를 선택하면 된다.
이때 자격 증명 내장을 체크하면 해당 폴더내 편집권한이 있는 모든 이가 자동으로 데이터 접근이 가능해진다.
시각화
(0.5 이상이면 합격 그 미만이면 불합격)
(우측)필터를 통해 학생을 선택할 수 있다.
합격선 학생
불합격선 학생
사실 이번작업을 하게된 이유는 최종프로젝트에 앞서 라이브 데이터를 얻기 힘들기에 가상의 라이브데이터를 직접 보내서 라이브데이터를 다루는 분석을 하는데 도움이 될까하여 프로젝트 기간임에도 불구하고 파고들게 되었다. 다행히 중간에 폐기되지않고 유의미한 결과가 나와 이번 프로젝트에도 활용하기로 되었다.
python 라이브러리인 tabpy를 활용한 방식이다. tabpy를 이용한 로컬호스트를 구축하여 python ->tableau 데스크탑 -> 클라우드 tableau로 연동하여 연결할 수 있다는 정보에 시도하려 한 방법이지만. 튜터님께서 이 방법이 익숙치 않아 하셔 폐기된 방법이다.
필요 라이브러리
pip install tabpy
pip install tabpy-client
명령프롬트창(cmd)를 켜고 tabpy를 입력해 로컬 서버를 활성화 한다(디폴트 포트는 9004)
접속 코드
from tabpy.tabpy_tools.client import Client
client = Client('http://localhost:9004')
접속 확인용 코드
print("Connected to TabPy:", client)
여기 까지 하고 연결된 것을 확인 하고 일단 멈추었다. 이후로 데이터를 주고 받는건 프로젝트 주간중이라 다음에 학습하기로 하였다.
원래는 오늘 대시보드에 들어갔어야 하는데, 성능좋은 머신러닝 모델이 나와버려.. 이를 활용하자는 의견이 다수라 해당 모델을 담당한 나는 하루종일 공부하며 타블로와 연동하는 방법을 익히고 배웠다. 덕분에 주말에 쉬기보다 대시보드 공부를 해야 팀원들을 따라가게 되어 쉴틈이 없게 된듯하다. 하하하핳ㅎ 신난다!..🥴 거기다 사용하다 보니 벨로그는 마크다운 기반이라 그런가.. 파일첨부가 안되는것같다; 소현튜터님께 이를 상담해 보았으나.. 노션으로 갈아타는게 좋아 보인다는 해법을...😨 또 이사준비를 해야하나..????으으으윽 😭