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이번에 준비한 튜토리얼은 제 강의를 듣는 과거-현재-미래 수강생분들을 위해 준비한 자료이다. 많은 도움이 되기를 바란다

이번에 준비한 Tutorial 코로나 세계현황을 Shiny Dashboard로 만들어 가는 과정을 담았다.

I. 이전 글 소개

처음 shiny를 접하거나 shiny의 전체 튜토리얼이 궁금한 사람들을 위해 이전 글을 소개한다.

• shiny tutorial 01 - get started
• shiny tutorial 02 - Shiny Structure
• shiny tutorial 03 - HTML content
• shiny tutorial 04 - Shiny Layouts
• shiny tutorial 05 - Sharing Apps
• shiny tutorial 06 - shinydashboard
• shiny tutorial 07 - flexdashboard

II. HTML, CSS, JQuery 소개

• shiny tutorial 03 - HTML content에서 Shiny와 HTML 문법 사이에는 여러 공통점이 있다는 것을 확인 했다. 여기에서는 HTML의 내용보다는 CSS, 그리고 JQuery에 대해서 다루도록 한다.

우선, 처음 접하는 CSS와 JQuery에 대해 간단하게 정리하면 아래와 같을 것이다 (김진성, 2018, p.678).

I. 개요

VS Code에 Jupyter Notebook을 연동해본다. 강사는 R & Python을 연동해서 작업할 일이 많다. 특히 블로그를 쓰다보면 더욱 그러한 일이 많은데, IDE가 많으면 많을수록 무언가 복잡스러워 보일 때가 많다. 이 때 좀 더 효율적으로 일하고자 하는 마음에 VS Code에 Jupyter Notebook을 추가 및 연동하는 작업을 진행해본다.

II. Installation

내용의 간결화를 위해, VS Code 및 Jupyter Notebook 설치 방법은 본 포스트에서는 생략한다.

• VS Code 설치방법: https://code.visualstudio.com/download
• Jupyter Notebook 설치 방법: https://jupyter.org/install

III. VS Code에서 Jupyter Notebook 접속

Python이 VS Code Extension에서 설치가 완료된 것을 전제로 한다. 이 부분 역시, 아래 참고자료를 활용한다.

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처음 shiny를 접하거나 shiny의 전체 튜토리얼이 궁금한 사람들을 위해 이전 글을 소개한다.

• shiny tutorial 01 - get started
• shiny tutorial 02 - Shiny Structure
• shiny tutorial 03 - HTML content
• shiny tutorial 04 - Shiny Layouts
• shiny tutorial 05 - Sharing Apps
• shiny tutorial 06 - shinydashboard

II. flexdashboard 패키지의 개요

기존의 shinydashboard와의 가장 큰 차이점은 flexdashboard의 패키지는 R Markdown¹ 형식을 지원한다는 것이다.

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I. 이전 글 소개

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• shiny tutorial 01 - get started
• shiny tutorial 02 - Shiny Structure
• shiny tutorial 03 - HTML content
• shiny tutorial 04 - Shiny Layouts
• shiny tutorial 05 - Sharing Apps

II. shinydashboard 패키지의 개요

HTML content와 Layouts 조작하는 것이 편해지면 대시보드를 만들 수 있다. 그런데, 문제는 대시보드 개발을 처음부터 하는 것과 어느정도 정해진 포맷을 활용하여 작성하는 것은 다르다. 반복해서 말하지만, 데이터분석가가 처음부터 개발해서 사내 내부용 보고서를 꼭 작성해서 만들어야 하는가?하는가? 글쎄. 개인적으로 동의하기 어렵다. 핵심적인 내용의 지표만 산출 및 작성 요약하여 보고하는 것이 데이터 분석가의 기본적인 업무이자 핵심적인 업무이기 때문에, 다양한 대시보드를 빠르게 그러나 가독성있게 만드는 것이 중요하다. 어차피, 이러한 대시보드 역시, 시간이 지나면 결국엔 보는 사람만 본다.

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• shiny tutorial 01 - get started
• shiny tutorial 02 - Shiny Structure
• shiny tutorial 03 - HTML content
• shiny tutorial 04 - Shiny Layouts

II. Shiny Deployment의 개요

이 영역은 웹개발자에게는 매우 쉬운 영역일 수도 있다. 그러나, 웹 환경에 익숙하지 않은 R 유저에게는 조금 버거울 수도 있다. 2-3번 정도만 반복하면 쉽게 작업하게 될 것이고, Shiny를 클라우드 서버를 통해 배포하는 방법도 익힐 수 있다.

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• shiny tutorial 01 - get started
• shiny tutorial 02 - Shiny Structure
• shiny tutorial 03 - HTML content

II. Layouts의 개요

이번 시간에는 Shiny Layouts 개요에 대한 간략적인 소개를 하려고 한다. 영어가 편하거나 중고급 개발자 분들은 Application layout guide를 참고하기를 바란다.

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• shiny tutorial 01 - get started
• shiny tutorial 02 - Shiny Structure

II. HTML Content 개요

이번 시간에는 HTML Content 개요에 대한 간략적인 소개를 하려고 한다. 영어가 편하거나 중고급 개발자 분들은 Customize your UI with HTML를 참고하기를 바란다.

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I. Shiny 소개

지난시간에 Shiny에 관한 대략적인 소개를 했다. 처음 이 페이지를 방문한 사람들 위해 shiny tutorial 01 - get started 에서 짧게 확인하기를 바란다.

II. Shiny App Structure

아래 샘플 코드를 확인하자.

# load the shiny package
library(shiny)

# 화면 구성 (UI) - 프론트엔드
ui <- fluidPage(
  numericInput(inputId = "n", label = "Sample size", value = 25),
  plotOutput(outputId = "hist")
)

# 서버 구성 - 벡엔드
server <- function(input, output) {
  output$hist <- renderPlot({
    hist(rnorm(input$n))
 
    # 결과물을 만들어내는 코드 작성
    
  })
}

# shiny app 호출
# 프로젝트 진행 시, 폴더 안에
# 파일명은 app.R 형태로 저장한다. 
shinyApp(ui = ui, server = server)

## 
## Listening on http://127.0.0.1:7908

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I. Shiny 소개

Shiny는 R에서 제공하는 일종의 Web Framework이다. 기존 웹사이트와 다르게, 주요 목적은 데이터를 활용해서 대시보드를 만드는 것에 초점이 맞춰져 있다.

가장 큰 장점은 무료로 빠른 프로토타입을 만들 수 있고, HTML, CSS, Javascript와 직접적으로 호환이 되기 때문에 무한한 확장성이 있다. 바로 중급 레벨에서 배우고 싶으시다면 Intermediate Level을 클릭한다.

1. Introduction

Leaflet 패키지는 동적 지도 시각화를 위한 자바스크립트-오픈소스 기반 라이브러리입니다. 일반적인 기업 회사 뿐만 아니라 GIS 전문 회사인 OpenStreetMap, Mapbox, 그리고 CartoDB에서도 이 패키지를 사용하고 있습니다.

R의 leaflet 패키지는 일종의 자바스크립트의 Leaflet을 쉽게 연동(Integrate) 할 수 있도록 도와 주는 패키지입니다.

2. Features

패키지의 주요 특징은 아래와 같습니다. 오역 방지를 위해 원문에 있는 내용을 그대로 사용했습니다.

• Interactive panning/zooming

• Compose maps using arbitrary combinations of:

  • Map tiles
  • Markers
  • Polygons
  • Lines
  • Popups
  • GeoJSON

• Create maps right from the R console or RStudio