Erstelle ein interaktives Analytics‑Dashboard mit PyGWalker – Schritt für Schritt

In diesem Tutorial zeigen wir, wie PyGWalker, ein leistungsstarkes Tool für die visuelle Datenanalyse, nahtlos mit pandas zusammenarbeitet. Durch die Kombination beider Bibliotheken lassen sich komplexe Analysen schnell und übersichtlich darstellen.

Der erste Schritt besteht darin, ein realistisches E‑Commerce‑Datenset zu erzeugen. Dabei werden Zeitstempel, demografische Angaben und Marketing‑Parameter integriert, sodass die Daten den Anforderungen echter Geschäftsanwendungen entsprechen.

Anschließend werden mehrere Analyseansichten vorbereitet: tägliche Verkaufszahlen, die Performance einzelner Produktkategorien sowie Kunden‑Insights. Jede Ansicht nutzt die interaktiven Funktionen von PyGWalker, um Trends und Ausreißer sofort sichtbar zu machen.

Das Ergebnis ist ein voll funktionsfähiges, end‑to‑end Dashboard, das sowohl für Datenanalysten als auch für Entscheidungsträger wertvolle Erkenntnisse liefert. Mit PyGWalker lassen sich komplexe Datenlandschaften in wenigen Schritten übersichtlich darstellen und explorieren.