Wprowadzenie do Shiny

Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

Ramnath Vaidyanathan

VP of Product Research

Wprowadzenie do Shiny

Aplikacja Shiny pokazująca czas oczekiwania na erupcję gejzeru Old Faithful z interaktywną kontrolą liczby przedziałów histogramu

Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

What is a web app?

  • Updates based on user input/interaction
  • Made up of UI & server
Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

What is a web app?

NY Times "Paths to the White House" web app gif

  • Displays paths to the White House for different presidential candidates.
Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

What is a web app?

  • DataCamp mobile app

A gif of the DataCamp mobile app, displaying an example of a practice question.

Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

Jak działa aplikacja webowa?

Aplikacja webowa aktualizuje się na podstawie danych wejściowych użytkownika Diagram pokazujący, jak klienci i serwery są połączone, aby obsługiwać aplikacje webowe

Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

Czym jest Shiny?

Diagram Shiny pokazujący, jak kod serwera i interfejs UI są oddzielone, lecz współpracują przy tworzeniu aplikacji

Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

Dlaczego data scientist powinien tworzyć aplikacje webowe?

Zbiór danych Iris z grupowaniem według sepal.length i sepal.width tworzącym 3 odrębne klastry

Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

Dlaczego data scientist powinien tworzyć aplikacje webowe?

plot_kmeans(
  data = iris, 
  x = 'Sepal.Length', 
  y = 'Sepal.Width', 
  nb_clusters = 3
)

Zbiór danych Iris z grupowaniem według sepal.length i sepal.width tworzącym 3 odrębne klastry

Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

Dlaczego data scientist powinien tworzyć aplikacje webowe?

library(shiny)
ui <- fluidPage(
  h1('K-Means Clustering App'),
  selectInput('x', 'Select x', names(iris), 'Sepal.Length'),
  selectInput('y', 'Select y', names(iris), 'Sepal.Width'),
  numericInput('nb_clusters', 'Select number of clusters', 3),
  plotly::plotlyOutput('kmeans_plot')
)

server <- function(input, output, session){
  output$kmeans_plot <- plotly::renderPlotly({
    plot_kmeans(iris, input$x, input$y, input$nb_clusters)
  })
}

shinyApp(ui = ui, server = server)
Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

Dlaczego data scientist powinien tworzyć aplikacje webowe?

Aplikacja webowa do klasteryzacji k-średnich na zbiorze danych Iris

Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

Let's practice!

Tworzenie aplikacji internetowych z Shiny w R

Preparing Video For Download...