Skip to content
Blog
Erstellen Sie ein Tableau-ähnliches BI-Dashboard im Jahr 2025: Schritt-für-Schritt-Anleitung mit PyGWalker & Graphic Walker

Wie man ein Tableau-ähnliches BI-Dashboard im Jahr 2025 erstellt

(Kein Code? Kein Problem!)

Im Jahr 2025 ist datenbasierte Entscheidungsfindung zugänglicher denn je. Mit Open-Source-Tools wie PyGWalker (Python) und Graphic Walker (JavaScript) können Sie Rohdaten in wenigen Minuten in interaktive, Tableau-ähnliche Dashboards umwandeln – keine teuren Lizenzen erforderlich. Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Entwickler oder Analyst sind, dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie diese Tools wie ein Profi nutzen können.

Warum PyGWalker und Graphic Walker?

  • 🚀 Open-Source & Kostenlos: Verzichten Sie auf teure Tools wie Tableau oder PowerBI.
  • 🔌 Nahtlose Integration: Funktioniert mit Python (Pandas, Streamlit) und JavaScript (React, Next.js).
  • 🖱️ Drag-and-Drop Einfachheit: Intuitive Benutzeroberfläche für sofortige Visualisierungen.
  • 📊 Unternehmensbereit: Von Jupyter-Notebooks bis zu Produktions-React-Apps.

Schritt 1: Wählen Sie Ihr Werkzeug

Für Python-Anwender (PyGWalker)

Installieren Sie die Bibliothek:

pip install pygwalker

Perfekt für: Jupyter-Notebooks, Streamlit-Apps oder schnelle Datenerkundung.

Für JavaScript-Entwickler (Graphic Walker)

Installieren Sie die React-Komponente:

npm install @kanaries/graphic-walker

Ideal für: Einbetten von Analysen in React, Next.js oder benutzerdefinierte Web-Apps.

Schritt 2: Erstellen Sie ein Bike-Sharing-Dashboard mit PyGWalker + Streamlit

1. Bibliotheken importieren & Daten laden

import pandas as pd  
import streamlit as st  
from pygwalker.api.streamlit import StreamlitRenderer  
 
# Optimieren Sie das Streamlit-Layout  
st.set_page_config(page_title="DC Bike Sharing Analysen", layout="wide")  
st.title("🚲 DC Bike Sharing Dashboard")  
 
# Daten mit Caching laden  
@st.cache_data  
def load_data():  
    return pd.read_csv("bike_sharing_dc.csv")  # Ersetzen Sie durch Ihren Datensatz  
 
df = load_data()

2. Initialisieren Sie PyGWalker

@st.cache_resource  # Cachen, um Speicher zu sparen  
def init_pygwalker():  
    # Verwenden Sie den 'rw'-Modus zum Speichern/Laden der Diagrammkonfigurationen  
    return StreamlitRenderer(df, spec="./gw_config.json", spec_io_mode="rw")  
 
renderer = init_pygwalker()

3. Starten Sie das interaktive Dashboard

renderer.explorer()

App ausführen:

streamlit run app.py

💡 Pro Tipp: Verwenden Sie spec_io_mode="rw", um Ihr Dashboard-Layout für zukünftige Sitzungen zu speichern!

Schritt 3: Passen Sie Ihr Dashboard an

  1. Drag-and-Drop-Diagramme:
    • Ziehen Sie Spalten, um Achsen, Farben oder Größen zu kodieren.
    • Wechseln Sie zwischen Marktypen (Balken, Linie, Streuung usw.).
  2. Filter hinzufügen:
    • Daten dynamisch filtern (z. B. nur Wochenenden oder bestimmte Temperaturen anzeigen).
  3. Konfigurationen speichern & teilen:
    • Exportieren Sie Ihr Dashboard-Layout zu gw_config.json für die Teamzusammenarbeit.

PyGWalker BI Dashboard Demo
"Interaktive BI-Dashboard-Demo, die Bike-Sharing-Daten mit PyGWalker analysiert."

Für React-Entwickler: Einbetten mit Graphic Walker

import GraphicWalker from '@kanaries/graphic-walker';  
 
function App() {  
  const data = [...] // Ihr Datensatz oder API-Antwort  
  return (  
    <div className="container">  
      <h1>Bike Sharing Analysen</h1>  
      <GraphicWalker data={data} />  
    </div>  
  );  
}
  • Themen anpassen, Authentifizierung hinzufügen, oder Echtzeit-Datenbanken verbinden.
  • Überall bereitstellen: Vercel, Netlify oder Ihre eigene Infrastruktur.

FAQs

F: Ist PyGWalker eine gute Open-Source-Alternative zu Tableau?
A: Absolut! Es spiegelt die Benutzeroberfläche von Tableau wider, integriert sich jedoch direkt in Python-Arbeitsabläufe.

F: Kann ich Graphic Walker mit einer SQL-Datenbank verwenden?
A: Ja! Verbinden Sie sich über REST-APIs oder Bibliotheken wie axios, um Live-Daten abzurufen.

F: Wie optimiere ich die Leistung für große Datensätze?
A: Verwenden Sie Caching (@st.cache_data), aggregieren Sie Daten in der Vorverarbeitung oder nutzen Sie Datenbanksampling.

Warum dieser Ansatz im Jahr 2025 gewinnt

  1. Kosten-Effizienz: Keine nutzerbasierten Lizenzgebühren.
  2. Flexibilität: Bereitstellung in Notebooks, Web-Apps oder internen Tools.
  3. Skalierbarkeit: Von kleinen CSVs bis zu BigQuery-Pipelines.

Bereit zum Erstellen?

rath-future-automated-data-analysis-visualization