Thomas Reid presenterer en rammeverksfri guide for Python-programmerere til å bygge et datadashboard med HTML, CSS og JavaScript.
Artikkelen viser hvordan data hentes fra en lokal SQLite-database (eksempel: en sales_data-tabell med innsettingsskript) og beskriver ønsket funksjonalitet: nøkkeltall (total omsetning, ordre, gjennomsnittlig ordreverdi, toppkategori), diagrammer (linje for omsetning over tid, stolpediagram for omsetning per kategori, horisontalt stolpediagram for topprodukter), filtrering etter dato og kategori, og en paginert og søkbar datatabell. Forberedelsene omfatter installasjon av Node.js, oppsett av prosjektmapper (client og server), kjøring av ‘npm init -y’ og installasjon av ‘express’ og ‘sqlite3’. Prosjektet krever fire kodefiler: index.html, server.js, client.js og script.js. Teksten nevner også alternativer som Streamlit og Gradio, og er formidlet i AI-nyheter-format for utviklere.
Relevans for Norge: guiden er aktuell for norske utviklere og datafagfolk som må tilgjengeliggjøre behandlet data for brukere, særlig når organisasjoner ikke har egen front-end-avdeling; innholdet kan supplere arbeid med kunstlig intelligens (KI) ved å gi konkrete fremgangsmåter for å visualisere resultater.
Kilde: https://towardsdatascience.com/build-a-data-dashboard-using-html-css-javascript | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API av Ainy.no
