在当今数据驱动的世界中，面临着从海量数据中提取有意义见解的挑战。有效的数据可视化是解决这一问题的关键。本文将探讨如何利用Python构建解释性仪表板，提供宝贵的见解和实用的指导。通过利用技术进步和工具的可用性，可以将复杂的数据转化为视觉吸引人且信息丰富的仪表板，从而实现更好的决策和分析。让深入探索解释性仪表板的世界，解锁Python中数据可视化的力量。
在某些情况下，业务团队可能因为对业务的理解超过了模型和数据构建的理解，而不同意某些报告或建议。那么，业务应该如何在存在冲突的建议时做出决策呢？一种简单的方法是将数据和可视化的权力交给业务，使他们能够从业务角度查看数据，并且最小化对技术团队的依赖。这催生了仪表板和工具，如Power BI/ Tableau，使业务能够即时做出业务决策。但是，这些工具并非免费，它们与一定的溢价相关，有时甚至是按用户收费的。
以下是如何在Python中构建解释性仪表板的逐步指南：
打开终端并使用以下代码安装库：
pip install explainerdashboard
将使用内置数据集构建一个随机森林分类器模型。因此，将安装其他依赖项如下：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from explainerdashboard import ClassifierExplainer, ExplainerDashboard
from explainerdashboard.datasets import titanic_survive, feature_descriptions
X_train, y_train, X_test, y_test = titanic_survive()
将通过解释器创建一个对象，这将帮助创建仪表板。
explainer = ClassifierExplainer(model, X_test, y_test,
cats=['Sex', 'Deck', 'Embarked'],
descriptions=feature_descriptions,
labels=['未生存', '生存'])
最后，将运行解释器对象以查看仪表板。
ExplainerDashboard(explainer).run()
* 正在运行Flask应用程序“explainerdashboard.dashboards”（延迟加载）* 环境：生产 警告：这是一个开发服务器。请改用生产WSGI服务器。* 调试模式：关闭 * 在 http://0.0.0.0:8050/ 上运行（按CTRL+C退出）
现在可以点击 http://0.0.0.1:8050/ 查看仪表板。
还可以隐藏不需要的标签，如下设置。
ExplainerDashboard(explainer,
importances=True,
model_summary=False,
contributions=True,
whatif=True,
shap_dependence=True,
shap_interaction=False
decision_trees=True
).run()
其中一个有趣的部分是“What if…”，用户可以进行各种选择并立即看到结果。这与在R shiny应用程序中的实现非常相似，而在这里用很少的代码就实现了更多。
数据可视化是必要的，因为大脑没有能力分析和处理大量的结构化/非结构化数据，识别趋势并从中得出有意义的结论。图形化表示数据让能够与数据互动，并以对业务有意义的方式解释结果。仪表板本身并不能回答所有的问题，但它肯定帮助以自己的方式找到答案。
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希望喜欢这篇关于Python仪表板的博客。祝学习愉快！
A. 是的，可以使用Plotly和Dash等库在Python中制作仪表板，这些库为创建交互式可视化和仪表板提供了强大的工具。